一种智能降温节能的方法、系统、设备和存储介质与流程

1.本发明涉及分布式存储系统领域，更具体地，特别是指一种智能降温节能的方法、系统、设备和存储介质。


背景技术：

2.在分布式存储系统中，每天要处理大量的数据及计算量，当处理数据量过多或者计算量增大时，难免会增加cpu等存储部件的处理压力，使得集群机器整体温度升高，甚至遇上高温天气，情况会更加严重。一旦温度升高，除了集群整体性能会受影响之外，更会影响存储集群的元器件等的安全性，集群整体高温可能会导致各种元器件损毁甚至发生火灾等，对企业生产造成不可估量的损失。当前市面上对于存储集群的降温方式有在机房增加风扇，空调等通过外界的方式进行机房整体降温，此种方式虽能产生一定效果，但空调和风扇也需要不停用电，整体成本很高，甚至遇上温度更高的情况下，由于需要大幅度降温，会需要风扇更大动力及空调更低温度，此种方式必将额外增加功耗，甚至因为整体电路用电功率过高，可能导致电源跳闸甚至线路发热过高产生火灾，造成更大的不可估量的损失。有时功耗过高不得已为了安全进行机房停电，一旦机房停电又会影响企业的正常生产，对企业自身也是一种极大的损失。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种智能降温节能的方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，本发明通过存储系统智能降温处理机制，能够从源头去降低存储系统不必要的能耗，起到主动节能和集群降温效果；使用存储系统智能降温处理机制，及时对系统的温度异常进行识别并处理，增强了系统自身的安全性和智能化；增强了存储系统的整体稳定性和安全性，在一定程度上节省了维修成本；能够有效改善大规模集群高温散热处理的行业痛点，进而增强存储产品在行业的竞争力。
4.基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种智能降温节能的方法，包括如下步骤：配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。
5.在一些实施方式中，所述方法还包括：对集群中不同节点的相关进程进行统计，计算不同功能模块的cpu占用率和内存占用率。
6.在一些实施方式中，所述方法还包括：根据不同功能模块的cpu占用率和内存占用率结合机器cpu自身功率，综合统计出不同功能模块的耗电情况。
7.在一些实施方式中，所述方法还包括：开启一个进程实时检测集群中不需要的进
程和垃圾，并将检测到的所述不需要的进程和垃圾进行删除。
8.在一些实施方式中，所述开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾包括：响应于存在功能模块不再运行但所述功能模块的子进程在运行，或者响应于子进程已结束但未被父进程回收，将所述子进程确定为不需要的进程。
9.在一些实施方式中，所述关闭未配置的服务包括：响应于关闭未配置的服务后预设时间内温度未降低到预设温度值，依次关闭优先级排序靠后的服务。
10.在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于温度恢复且持续预设时长保持正常，则自动恢复关闭的优先级排序靠后的服务以保证集群所有服务正常运行。
11.本发明实施例的另一方面，提供了一种智能降温节能的系统，包括：配置模块，配置用于配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；提醒模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；关闭模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及调整模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。
12.本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述指令由所述处理器执行时实现如上方法的步骤。
13.本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤的计算机程序。
14.本发明具有以下有益技术效果：通过存储系统智能降温处理机制，能够从源头去降低存储系统不必要的能耗，起到主动节能和集群降温效果；使用存储系统智能降温处理机制，及时对系统的温度异常进行识别并处理，增强了系统自身的安全性和智能化；增强了存储系统的整体稳定性和安全性，在一定程度上节省了维修成本；能够有效改善大规模集群高温散热处理的行业痛点，进而增强存储产品在行业的竞争力。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
16.图1为本发明提供的智能降温节能的方法的实施例的示意图；
17.图2为本发明提供的智能降温节能的方法的实施例的流程图；
18.图3为本发明提供的智能降温节能的系统的实施例的示意图；
19.图4为本发明提供的智能降温节能的计算机设备的实施例的硬件结构示意图；
20.图5为本发明提供的智能降温节能的计算机存储介质的实施例的示意图。
具体实施方式
21.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照
附图，对本发明实施例进一步详细说明。
22.需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
23.本发明实施例的第一个方面，提出了一种智能降温节能的方法的实施例。图1示出的是本发明提供的智能降温节能的方法的实施例的示意图。
24.如图1所示，本发明实施例包括如下步骤：
25.s1、配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；
26.s2、响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；
27.s3、响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及
28.s4、响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。
29.本发明实施例在集群中存在系统温度控制处理机制，有如下几个功能：1.实时监控集群硬件系统的温度，当温度过高时会根据不同的高温等级进行告警，来提示用户机器的问题情况。2.会去实时监测存储系统哪些模块主要耗电及消耗cpu等，并且会有个前十名的排行，可以使客户更加清晰哪些模块在主要耗电耗性能，以便用户可以选择去停掉某些功能，来减少消耗进而起到降温作用。3.会去实时检测集群不需要的进程和垃圾，比如某模块功能不再运行，但仍旧有其进程运行，及释放僵尸进程。来减少不需要的消耗。4.提供降温模式，当集群在某一时段无操作或者相对空闲不需要处理一些比较大或者重要的计算时，或者集群已经高危级别的高温，则会开启降温模式降低cpu频率，来维持集群基础功能低能耗运行，进而降低机器温度。5.提供服务自定义模块。此模块可提供自定义服务，即用户可以根据自身需要对存储系统功能及服务进行优先级自定义设置，高优先级的程序或者服务会优先执行，低优先级的功能则占用少的资源甚至不去运行，进而减少集群不必要的能耗，起到降温的目的。6.各模块相互配合的智能降温处理机制。7.智能温度恢复处理学习机制。通过上述7个部分，能在源头上降低存储系统能耗起到减少发热，节能降温效果，适当配合外界的物理降温方式，达到集群整体温度良性控制的效果。
30.图2为本发明提供的智能降温节能的方法的实施例的流程图，结合图2对本发明实施例进行说明。
31.配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值。在集群各个节点会有一个定时任务来检测各个节点的机器实时温度，温度检测方式使用硬件自带的命令即可。用户可以提前设置温度告警阈值，并可分为警告，严重，高危分为三个告警等级(默认阈值分别为30℃、35℃、40℃，用户可根据机房实际情况调整)，一旦检测到某个节点机器温度高于这三种阈值之一，就会产生对应告警提醒用户，以便用户进行降温措施进行处理。用户在服务自定义模块事先配置所需要的服务并设置优先级排序，如果不配置则所有功能按系统默认优先级。温度告警模块配置三种等级温度告警阈值，并一直存在一个线程进行集群各节点温度检测，达到设定的不同等级阈值则发出不同的告警。
32.响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度
过高。如果遇到集群某个或多个节点温度升高，如果只是达到“警告”级别的告警阈值，则只是提醒用户哪个节点温度过高达到了警告级别。
33.响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾。如果达到“严重”级别的告警阈值，则会产生一个节点温度严重级别告警，此时集群耗能检测模块会将比较占cpu的且没在自定义优先服务里面的进程关闭，且调用垃圾清理模块清除这些关闭进程的所有子进程以及相关垃圾。
34.响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。如果达到“高危”级别告警阈值，此时如果继续集群高速运行，系统将会崩溃，甚至可能造成cpu等元器件过热烧毁，此时会先产生集群节点温度高危级别告警，将集群自动进入降温模式，减少cpu的频率，关闭不使用或者不重要的模块(即用户未在服务自定义模块配置的功能或服务模块)，来维持集群基础重要功能进行低能耗运行，进而降低机器温度。
35.在一些实施方式中，所述方法还包括：对集群中不同节点的相关进程进行统计，计算不同功能模块的cpu占用率和内存占用率。
36.在一些实施方式中，所述方法还包括：根据不同功能模块的cpu占用率和内存占用率结合机器cpu自身功率，综合统计出不同功能模块的耗电情况。实时监测存储系统主要耗电的功能模块及消耗cpu等，集群是由许多机器节点构成的，会对不同节点机器功能的相关进程进行统计，然后计算不同功能模块的cpu占用率，内存占用率等指标，结合机器cpu等组件自身功率，综合统计出不同功能模块的耗电。展示前十名的耗电排行，可以使客户更加清晰哪些模块在主要耗电耗性能，以便用户可以选择去停掉某些功能，来减少消耗进而起到降温作用。
37.在一些实施方式中，所述方法还包括：开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾，并将检测到的所述不需要的进程和垃圾进行删除。
38.在一些实施方式中，所述开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾包括：响应于存在功能模块不再运行但所述功能模块的子进程在运行，或者响应于子进程已结束但未被父进程回收，将所述子进程确定为不需要的进程。开启一个进程实时检测集群不需要的进程和垃圾，比如某模块功能已不再运行，但仍旧有其子进程运行，或者子进程已结束但并未被父进程回收等，此模块将去定时识别然后kill(杀死)掉对应进程来减少cpu的数据处理量。进而减少不需要的消耗，起到降温作用。
39.在一些实施方式中，所述关闭未配置的服务包括：响应于关闭未配置的服务后预设时间内温度未降低到预设温度值，依次关闭优先级排序靠后的服务。用户可以根据自身需要对存储系统功能及服务进行优先级自定义设置，通过集群配置文件中配置用户主要使用的一些功能和模块，当集群温度偏高时，首先关闭低优先级服务，保障关键业务正常运行，进而减少集群不必要的能耗，起到降温的目的。
40.上述处理方式均无明显效果时，自动将对应节点进入休眠模式，最低耗能，并将本节点上的业务负载均衡到其他温度较低的节点，达到对业务最小影响。并提醒用户进行其他一些物理降温措施。
41.在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于温度恢复且持续预设时长保持正常，
则自动恢复关闭的优先级排序靠后的服务以保证集群所有服务正常运行。如果温度恢复且持续1小时保持正常，则自动恢复关闭的低优先级服务，保证集群所有服务正常运行。通过对当前集群设备的耗能及温度数据记录进行后台训练学习，能够智能预测出该集群设备容易导致温度升高的时间段和服务，进而提前做出温控告警和上述处理，预防和降低温度过高给设备带来的影响。
42.本发明实施例通过存储系统智能降温处理机制，能够从源头去降低存储系统不必要的能耗，起到主动节能和集群降温效果；使用存储系统智能降温处理机制，及时对系统的温度异常进行识别并处理，增强了系统自身的安全性和智能化；增强了存储系统的整体稳定性和安全性，在一定程度上节省了维修成本；能够有效改善大规模集群高温散热处理的行业痛点，进而增强存储产品在行业的竞争力。
43.需要特别指出的是，上述智能降温节能的方法的各个实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减，因此，这些合理的排列组合变换之于智能降温节能的方法也应当属于本发明的保护范围，并且不应将本发明的保护范围局限在实施例之上。
44.基于上述目的，本发明实施例的第二个方面，提出了一种智能降温节能的系统。如图3所示，系统200包括如下模块：配置模块，配置用于配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；提醒模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；关闭模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及调整模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。
45.在一些实施方式中，所述系统还包括计算模块，配置用于：对集群中不同节点的相关进程进行统计，计算不同功能模块的cpu占用率和内存占用率。
46.在一些实施方式中，所述系统还包括统计模块，配置用于：根据不同功能模块的cpu占用率和内存占用率结合机器cpu自身功率，综合统计出不同功能模块的耗电情况。
47.在一些实施方式中，所述系统还包括删除模块，配置用于：开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾，并将检测到的所述不需要的进程和垃圾进行删除。
48.在一些实施方式中，所述删除模块配置用于：响应于存在功能模块不再运行但所述功能模块的子进程在运行，或者响应于子进程已结束但未被父进程回收，将所述子进程确定为不需要的进程。
49.在一些实施方式中，所述调整模块配置用于：响应于关闭未配置的服务后预设时间内温度未降低到预设温度值，依次关闭优先级排序靠后的服务。
50.在一些实施方式中，所述系统还包括恢复模块，配置用于：响应于温度恢复且持续预设时长保持正常，则自动恢复关闭的优先级排序靠后的服务以保证集群所有服务正常运行。
51.基于上述目的，本发明实施例的第三个方面，提出了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机指令，指令由处理器执行以实现如下步骤：s1、配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；s2、响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温
度过高；
52.s3、响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及s4、响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。
53.在一些实施方式中，所述步骤还包括：对集群中不同节点的相关进程进行统计，计算不同功能模块的cpu占用率和内存占用率。
54.在一些实施方式中，所述步骤还包括：根据不同功能模块的cpu占用率和内存占用率结合机器cpu自身功率，综合统计出不同功能模块的耗电情况。
55.在一些实施方式中，所述步骤还包括：开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾，并将检测到的所述不需要的进程和垃圾进行删除。
56.在一些实施方式中，所述开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾包括：响应于存在功能模块不再运行但所述功能模块的子进程在运行，或者响应于子进程已结束但未被父进程回收，将所述子进程确定为不需要的进程。
57.在一些实施方式中，所述关闭未配置的服务包括：响应于关闭未配置的服务后预设时间内温度未降低到预设温度值，依次关闭优先级排序靠后的服务。
58.在一些实施方式中，所述步骤还包括：响应于温度恢复且持续预设时长保持正常，则自动恢复关闭的优先级排序靠后的服务以保证集群所有服务正常运行。
59.如图4所示，为本发明提供的上述智能降温节能的计算机设备的一个实施例的硬件结构示意图。
60.以如图4所示的装置为例，在该装置中包括一个处理器301以及一个存储器302。
61.处理器301和存储器302可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
62.存储器302作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的智能降温节能的方法对应的程序指令/模块。处理器301通过运行存储在存储器302中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现智能降温节能的方法。
63.存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据智能降温节能的方法的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
64.一个或者多个智能降温节能的方法对应的计算机指令303存储在存储器302中，当被处理器301执行时，执行上述任意方法实施例中的智能降温节能的方法。
65.执行上述智能降温节能的方法的计算机设备的任何一个实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
66.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器
执行时执行智能降温节能的方法的计算机程序。
67.如图5所示，为本发明提供的上述智能降温节能的计算机存储介质的一个实施例的示意图。以如图5所示的计算机存储介质为例，计算机可读存储介质401存储有被处理器执行时执行如上方法的计算机程序402。
68.最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，智能降温节能的方法的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，程序的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(rom)或随机存储记忆体(ram)等。上述计算机程序的实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。
69.以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。
70.应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。
71.上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
72.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
73.所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。

技术特征：
1.一种智能降温节能的方法，其特征在于，包括如下步骤：配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。2.根据权利要求1所述的智能降温节能的方法，其特征在于，所述方法还包括：对集群中不同节点的相关进程进行统计，计算不同功能模块的cpu占用率和内存占用率。3.根据权利要求2所述的智能降温节能的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据不同功能模块的cpu占用率和内存占用率结合机器cpu自身功率，综合统计出不同功能模块的耗电情况。4.根据权利要求1所述的智能降温节能的方法，其特征在于，所述方法还包括：开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾，并将检测到的所述不需要的进程和垃圾进行删除。5.根据权利要求4所述的智能降温节能的方法，其特征在于，所述开启一个进程实时检测集群中不需要的进程和垃圾包括：响应于存在功能模块不再运行但所述功能模块的子进程在运行，或者响应于子进程已结束但未被父进程回收，将所述子进程确定为不需要的进程。6.根据权利要求1所述的智能降温节能的方法，其特征在于，所述关闭未配置的服务包括：响应于关闭未配置的服务后预设时间内温度未降低到预设温度值，依次关闭优先级排序靠后的服务。7.根据权利要求1所述的智能降温节能的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于温度恢复且持续预设时长保持正常，则自动恢复关闭的优先级排序靠后的服务以保证集群所有服务正常运行。8.一种智能降温节能的系统，其特征在于，包括：配置模块，配置用于配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；提醒模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；关闭模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及调整模块，配置用于响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及
存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述指令由所述处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种智能降温节能的方法、系统、设备和存储介质，方法包括：配置用户所需要的服务并设置优先级排序，并配置不同等级温度告警阈值；响应于集群中存在节点温度达到第一等级温度告警阈值，提醒用户对应节点温度过高；响应于集群中存在节点温度达到第二等级温度告警阈值，将占cpu超过预设值且未配置的服务的进程关闭，并清除所述进程的所有子进程和相关垃圾；以及响应于集群中存在节点温度达到第三等级温度告警阈值，调整所述集群进入降温模式，减少cpu的频率，并关闭未配置的服务。本发明通过存储系统智能降温处理机制，能够从源头去降低存储系统不必要的能耗，起到主动节能和集群降温效果。和集群降温效果。和集群降温效果。


技术研发人员：赵晓青
受保护的技术使用者：济南浪潮数据技术有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/8/13