【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和數(shù)量都呈爆發(fā)式增長(zhǎng),與此同時(shí),其高能耗也成為亟待解決的問(wèn)題,受到人們?cè)絹?lái)越廣泛的關(guān)注。對(duì)于常規(guī)的風(fēng)冷數(shù)據(jù)中心,其能耗主要包括IT設(shè)備能耗和冷卻系統(tǒng)能耗兩部分,二者在總能耗中所占比例幾乎一致。研究表明,數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器功耗分布和冷卻系統(tǒng)冷量供給分布之間普遍存在不匹配現(xiàn)象,進(jìn)而導(dǎo)致冷卻功耗利用效率低下。因此,基于熱感知的數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化已成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的研究熱點(diǎn)之一。本文在全面分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化技術(shù)的基礎(chǔ)上,采用服務(wù)器芯片溫度描述其工作的熱狀態(tài),并以此為核心展開(kāi)深入研究,以實(shí)現(xiàn)基于熱感知的數(shù)據(jù)中心靜態(tài)和動(dòng)態(tài)能耗優(yōu)化。主要研究工作可概括如下:1.提出了服務(wù)器芯片溫度感知負(fù)載調(diào)度策略,以降低數(shù)據(jù)中心整體能耗。通過(guò)分析服務(wù)器的傳熱模型以及服務(wù)器芯片溫度與漏電功耗之間的關(guān)系,建立以數(shù)據(jù)中心整體功耗為目標(biāo)函數(shù)的具有非線性約束的極值問(wèn)題,從而優(yōu)化服務(wù)器負(fù)載調(diào)度和冷卻系統(tǒng)送風(fēng)溫度,以降低數(shù)據(jù)中心總功耗。設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行服務(wù)器溫度感知負(fù)載調(diào)度策略的性能評(píng)估。2.提出了聯(lián)合POD方法和交叉干擾系數(shù)的數(shù)據(jù)中心傳熱建模方法,以此為基礎(chǔ),針對(duì)采用變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心,首次分析了送風(fēng)量變化對(duì)溫度感知負(fù)載調(diào)度策略節(jié)能性能的影響。采用POD降階方法預(yù)測(cè)冷卻系統(tǒng)送風(fēng)量變化后的交叉干擾系數(shù),以描述服務(wù)器集群的熱循環(huán)現(xiàn)象。分析并建立服務(wù)器和變風(fēng)量冷卻系統(tǒng)的功耗模型,并以冷卻系統(tǒng)和IT設(shè)備的總功耗為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化。設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)以評(píng)估變風(fēng)量冷卻系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)中心能耗的影響。3.針對(duì)計(jì)算負(fù)載實(shí)時(shí)波動(dòng)的工況,提出了基于服務(wù)器芯片溫度感知的模型預(yù)測(cè)控制策略以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心能耗的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。采用狀態(tài)空間模型描述服務(wù)器集群的熱動(dòng)態(tài)過(guò)程,并建立服務(wù)器和冷卻系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)功耗模型。以此為基礎(chǔ)提出并設(shè)計(jì)了能耗優(yōu)先和負(fù)載優(yōu)先兩種模型預(yù)測(cè)控制策略,用以實(shí)時(shí)優(yōu)化服務(wù)器負(fù)載調(diào)度和冷卻系統(tǒng)送風(fēng)溫度。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)估服務(wù)器芯片溫度感知模型預(yù)測(cè)控制策略在數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化方面的性能表現(xiàn)。4.針對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)中心的能耗優(yōu)化問(wèn)題,提出了服務(wù)器部署和負(fù)載調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化策略。首先分析了異構(gòu)數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化問(wèn)題的特殊性,提出面向運(yùn)行過(guò)程全局能耗的芯片溫度感知服務(wù)器部署方法。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)芯片溫度感知負(fù)載調(diào)度優(yōu)化服務(wù)器負(fù)載分配和冷卻系統(tǒng)送風(fēng)溫度。對(duì)于負(fù)載實(shí)時(shí)波動(dòng)的工況,采用分時(shí)段方式調(diào)節(jié)冷卻系統(tǒng)送風(fēng)溫度。最后設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)以評(píng)估服務(wù)器部署和負(fù)載調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化策略的在數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化方面的性能表現(xiàn)。
【圖文】：

以及高性能云計(jì)算等相關(guān)服務(wù)，其涉及的領(lǐng)域已經(jīng)與我們的日常生活密不可分。逡逑據(jù)２０１５年的相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球范圍內(nèi)已建成數(shù)據(jù)中心接近８５５萬(wàn)個(gè)，其分布逡逑如圖１－１所示，作為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的起源地，美國(guó)運(yùn)營(yíng)著占全球總量約４５％的數(shù)逡逑據(jù)中心，，其次是中國(guó)和日本，分別以８％和７％的比例位居第二、三位，隨后是逡逑英國(guó)、澳大利亞、加拿大、新加坡、德國(guó)和印度，其運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)中心數(shù)量各占逡逑全球份額的３？５％不等逡逑中國(guó)邐曰本逡逑８％邐＾邐７％邋英國(guó)逡逑加拿大逡逑其它國(guó)家邐Ｊ邋４％逡逑．．．逡逑圖１－１數(shù)據(jù)中心的全球分布逡逑Ｆｉｇ．邋１－１邋Ｇｌｏｂａｌ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｄａｔａ邋ｃｅｎｔｅｒｓ逡逑近年來(lái)，人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)及增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等新技術(shù)的推廣和應(yīng)用將數(shù)據(jù)中逡逑心建設(shè)帶入了快車(chē)道，同時(shí)也對(duì)數(shù)據(jù)中心的性能提出了更高的要求，無(wú)論是數(shù)逡逑據(jù)存儲(chǔ)能力或是數(shù)據(jù)處理能力都面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。為滿足國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展逡逑的需要，數(shù)據(jù)中心在規(guī)模和數(shù)量都呈現(xiàn)出了爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)，逡逑全球的數(shù)據(jù)中心規(guī)模在２０１３年到２０１７年間以年均１６％的速率增長(zhǎng)，如圖１－２逡逑所示Ｗ。由于我國(guó)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)起步較晚，基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，因此在現(xiàn)階段的逡逑增速要高于全球平均水平。目前

邐２６．３逡逑在工程實(shí)踐中，數(shù)據(jù)中心的等級(jí)應(yīng)該綜合考慮實(shí)際性能需求和投入成本進(jìn)逡逑行合理選擇，不同級(jí)別數(shù)據(jù)中心對(duì)應(yīng)的適用場(chǎng)景如圖１－３所示，總的來(lái)說(shuō)，高逡逑級(jí)別數(shù)據(jù)中心適用場(chǎng)景可以實(shí)現(xiàn)向下兼容。逡逑？面向服務(wù)逡逑．面向計(jì)算邐？邐用．Ａ邋？高可用性Ｔｉｅｒ３？４卜、逡逑？面向數(shù)據(jù)管理．低可用性Ｔｉｅｒ卜２ｊ邋？權(quán)尚可用性Ｔｌｅｒ３＼ｊ邐＇邋＼逡逑？較低可用性Ｊ邋Ｘ＂邐＼逡逑數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心２邋數(shù)據(jù)計(jì)算中心邐＞邋數(shù)據(jù)應(yīng)用中心邐＞數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)服務(wù)中心逡逑圖１－３各級(jí)數(shù)據(jù)中心應(yīng)用場(chǎng)景逡逑Ｆｉｇ．邋１－３邋Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ邋ｓｃｅｎａｒｉｏｓ邋ｆｏｒ邋ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ邋ｄａｔａ邋ｃｅｎｔｅｒ邋Ｔｉｅｒｓ逡逑４逡逑
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TP308

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2653800