數(shù)據(jù)中心,作為支撐大數(shù)據(jù)處理和云計算平臺的核心,通過網絡向企業(yè)和公眾提供多種服務,從高性能計算、海量數(shù)據(jù)存儲到各類互聯(lián)網服務。隨著互聯(lián)網和信息社會的進一步繁榮,特別是云計算的提出和發(fā)展,現(xiàn)代化數(shù)據(jù)中心的規(guī)模也以數(shù)以萬計的速度擴張�；ヂ�(lián)網服務負載的高動態(tài)性,Web應用架構的日益復雜化以及服務器虛擬化后帶來的資源競爭,這些都對數(shù)據(jù)中心性能的高效率管理提出了挑戰(zhàn)。此外,隨著能源成本的不斷增長和不容忽視的環(huán)境問題,構建綠色數(shù)據(jù)中心已成為了一個迫切的議題。本論文以此為依據(jù)展開相關研究工作:首先,分析和總結當前數(shù)據(jù)中心在資源管理和節(jié)能方面的研究現(xiàn)狀;然后,圍繞數(shù)據(jù)中心在資源管理和節(jié)能方面的自適應綠色控制技術進行深入研究;最后,依托與中科院光電技術研究所的合作項目,在對自適應光學系統(tǒng)進行仿真建模的基礎上,將自適應綠色控制技術應用到自適應光學仿真系統(tǒng)（Adaptive Optics Simulation System,AOSS）延遲誤差控制和并行化計算的研究當中。論文的主要創(chuàng)新點包括:1.針對已有數(shù)據(jù)中心管理方案,將性能和能耗作為兩個重要指標分別進行控制的現(xiàn)狀和傳統(tǒng)節(jié)能方案不能直接適應于虛擬服務器環(huán)境... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 數(shù)據(jù)中心概述
        1.1.1 數(shù)據(jù)中心的發(fā)展歷程
        1.1.2 數(shù)據(jù)中心資源的分類
    1.2 數(shù)據(jù)中心對自適應綠色控制的需求
        1.2.1 服務器資源和負載不均衡
        1.2.2 不容忽視的耗電量和環(huán)境問題
        1.2.3 系統(tǒng)自動化管理程度低
    1.3 服務器虛擬化簡介
        1.3.1 定義
        1.3.2 關鍵特性
        1.3.3 技術優(yōu)勢
        1.3.4 主流的虛擬化平臺
    1.4 數(shù)據(jù)中心中自適應綠色控制面臨的挑戰(zhàn)
        1.4.1 性能干涉
        1.4.2 高動態(tài)突發(fā)性負載
        1.4.3 性能和能耗的協(xié)同控制
        1.4.4 多層架構的Web應用
    1.5 論文主要內容與章節(jié)安排
第二章 數(shù)據(jù)中心中自適應綠色控制研究綜述
    2.1 數(shù)據(jù)中心虛擬化過程
        2.1.1 創(chuàng)建虛擬化
        2.1.2 部署虛擬化
        2.1.3 管理虛擬化
    2.2 數(shù)據(jù)中心性能自適應管理方法
        2.2.1 基于排隊論的方法
        2.2.2 基于控制理論的方法
        2.2.3 基于人工智能的方法
    2.3 數(shù)據(jù)中心節(jié)能管理方法
        2.3.1 面向制冷系統(tǒng)的節(jié)能方法
        2.3.2 面向電力供應系統(tǒng)的節(jié)能方法
        2.3.3 面向IT設備的節(jié)能方法
    2.4 小結
第三章 一種能耗感知型虛擬Web服務器資源管理：基于魯棒性自適應控制
    3.1 引言
    3.2 魯棒性控制框架
        3.2.1 負載均衡控制層
        3.2.2 響應時間控制層
        3.2.3 框架的可擴展性
    3.3 控制設計
        3.3.1 負載均衡控制設計
            3.3.1.1 負載均衡建模
            3.3.1.2 ALQGwS控制器
        3.3.2 響應時間控制設計
    3.4 實驗設計
        3.4.1 實驗平臺
        3.4.2 控制組件
    3.5 實驗結果
        3.5.1 模型驗證
        3.5.2 ALQGwS控制器性能測試
        3.5.3 能耗測試
    3.6 小結
第四章 一種注重節(jié)能的虛擬Web服務器集群性能隨機控制方法:PAPMSC
    4.1 引言
    4.2 隨機控制框架
    4.3 負載均衡層設計
        4.3.1 系統(tǒng)建模
        4.3.2 cSLQC控制器
            4.3.2.1 成本函數(shù)
            4.3.2.2 隨機響應時間和資源分配量約束
            4.3.2.3 Semidefine Programming方法
        4.3.3 集成比例控制器
            4.3.3.1 控制器選擇觸發(fā)條件
            4.3.3.2 比例控制器設計
    4.4 節(jié)能控制層設計
        4.4.1 系統(tǒng)建模
        4.4.2 LQR控制器
    4.5 實驗平臺
    4.6 實驗結果
        4.6.1 模型驗證
        4.6.2 負載均衡
        4.6.3 集成比例控制器
        4.6.4 節(jié)能效率
        4.6.5 擴展性
    4.7 小結
第五章 自適應綠色控制技術在AOSS中的應用
    5.1 引言
    5.2 主要應用方面概述
        5.2.1 系統(tǒng)延遲誤差控制
        5.2.2 AOSS的并行化計算
    5.3 基于負載均衡的自適應預測控制在AOSS延遲誤差控制中的應用
        5.3.1 預測算法研究
            5.3.1.1 基本原理
            5.3.1.2 基于線性模型的電壓預測算法
            5.3.1.3 基于非線性模型的電壓預測算法
            5.3.1.4 仿真結果分析
        5.3.2 自適應預測控制器設計
            5.3.2.1 預測控制模型的設計
            5.3.2.2 基于負載均衡的自適應預測控制器設計
        5.3.3 仿真實驗與分析
            5.3.3.1 仿真環(huán)境
            5.3.3.2 預測精度
            5.3.3.3 自適應預測控制性能
            5.3.3.4 負載均衡效率
    5.4 基于虛擬服務器的能耗感知型資源控制在多場景AOSS中的應用
        5.4.1 控制框架設計
        5.4.2 實驗環(huán)境設計
        5.4.3 實驗結果
    5.5 小結
第六章 總結與展望
    6.1 論文研究總結
    6.2 未來工作展望
致謝
參考文獻
攻博期間取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國科學院光電技術研究所的自適應光學研究進展[J]. 姜文漢,張雨東,饒長輝,凌寧,官春林,李梅,楊澤平,史國華.  光學學報. 2011(09)
[2]一種自適應光學閉環(huán)系統(tǒng)預測控制算法的仿真研究[J]. 顏召軍,李新陽,饒長輝.  光學學報. 2011(01)
[3]基于神經網絡的自適應光學系統(tǒng)變形鏡控制電壓預測方法[J]. 顏召軍,李新陽.  光學學報. 2010(04)
[4]基于線性相位反演技術的自適應光學動態(tài)像差校正閉環(huán)實驗研究[J]. 李敏,陳波,李新陽,姜文漢.  中國激光. 2010(04)
[5]利用復原電壓預測大氣湍流畸變波前方法[J]. 張秀娟,李新陽,張慧敏.  強激光與粒子束. 2006(05)
[6]自適應光學系統(tǒng)的控制殘余方差分析[J]. 李新陽,姜文漢.  光學學報. 2000(10)

博士論文
[1]自適應光學仿真系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 陳穎.電子科技大學 2013

碩士論文
[1]自適應光學仿真系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)處理研究[D]. 孫治.電子科技大學 2013
[2]自適應光學仿真建模平臺的研究與實現(xiàn)[D]. 林嘉文.廈門大學 2009



本文編號：3017112