【摘要】：隨著云計算和大數(shù)據(jù)時代的到來,大規(guī)模數(shù)據(jù)中心在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的部署.但大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的高能耗仍然是當(dāng)今亟待解決的問題.為解決這一問題,通常采用太陽能等可再生綠色新能源為數(shù)據(jù)中心供電.綠色數(shù)據(jù)中心能夠根據(jù)新能源的變化配合市電為數(shù)據(jù)中心提供高效、低能耗且穩(wěn)定的電能供給,這是數(shù)據(jù)中心發(fā)展的趨勢.文中針對數(shù)據(jù)收集不完善和斷電等因素會造成一定程度的數(shù)據(jù)缺失情況,提出了一種基于完備相容類的不完備大數(shù)據(jù)填補(bǔ)算法,來填補(bǔ)數(shù)據(jù)中心的缺失數(shù)據(jù);針對綠色數(shù)據(jù)中心能耗大數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定、間歇性和隨時變化等特點(diǎn),提出了一種基于離散弱相關(guān)的決策森林并行分類算法,通過對數(shù)據(jù)中心能耗大數(shù)據(jù)并行分類,來指導(dǎo)供電方式,以利于高效節(jié)能和延長電池壽命;此外進(jìn)一步提出了一種增量更新決策森林的算法,來增量更新分類模型,該算法能夠保障分類模型不斷適應(yīng)數(shù)據(jù)變化,防止分類準(zhǔn)確率隨時間而下降,從而避免電池頻繁充放電,以保證穩(wěn)定供電.整體來說,文中提出了一種數(shù)據(jù)中心能耗大數(shù)據(jù)管理模型,該模型針對大規(guī)模綠色數(shù)據(jù)中心的能源供給相關(guān)問題,運(yùn)用不完備能耗大數(shù)據(jù)的填補(bǔ)、能耗大數(shù)據(jù)的并行分類、分類模型更新這三方面的技術(shù)方法,動態(tài)調(diào)控太陽能和市電供電端口,為數(shù)據(jù)中心提供高效、低能耗且穩(wěn)定的電能供給.最后,采用綠色數(shù)據(jù)中心真實(shí)的能耗相關(guān)大數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明文中提出的能耗大數(shù)據(jù)管理模型,能夠幫助綠色數(shù)據(jù)中心有效管理太陽能和其他資源來配合市電提供穩(wěn)定且充足的電能供應(yīng),從而為整個數(shù)據(jù)中心服務(wù)體系提供高效的能源服務(wù).
[Abstract]:With the advent of cloud computing and the big data era, large-scale data centers have been widely deployed worldwide. However, the high energy consumption of large-scale data centers is still an urgent problem to be solved. To solve this problem, renewable green energy such as solar energy is usually used to power the data center. According to the change of new energy, green data center can provide efficient, low energy consumption and stable power supply for data center according to the change of new energy, which is the development trend of data center. In view of the lack of data caused by imperfect data collection and power outage, an incomplete big data filling algorithm based on complete compatibility class is proposed to fill the missing data in the data center. In view of the instability, intermittent and constant variation of energy consumption in green data center, a parallel classification algorithm of decision forest based on discrete weak correlation is proposed. Big data parallel classification of energy consumption in data center is carried out. To guide the power supply mode, in order to facilitate high efficiency and energy saving and prolong the battery life; In addition, an algorithm of incremental updating decision forest is proposed to update the classification model incrementally, which can ensure that the classification model can adapt to the change of data and prevent the classification accuracy from decreasing with time. So as to avoid frequent charge and discharge of batteries to ensure stable power supply. On the whole, this paper proposes a data center energy consumption big data management model, which aims at the energy supply related problems of large-scale green data center, which is filled by incomplete energy consumption big data and the parallel classification of energy consumption big data. The classification model updates these three technical methods, dynamically controls the solar energy and municipal power supply ports, and provides efficient, low energy consumption and stable power supply for the data center. Finally, the real energy consumption related big data set of green data center is used to carry on the experiment. The experimental results illustrate the big data management model of energy consumption put forward in the paper. It can help the green data center to manage solar energy and other resources effectively to provide stable and adequate power supply to the city power, thus providing efficient energy services for the whole data center service system.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;佛羅里達(dá)大學(xué)電氣與計算機(jī)工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61303029) 教育部留學(xué)回國基金([2012]1707) 美國國家自然科學(xué)基金資助
【分類號】：TP308

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2474785