隨著云計算數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和數(shù)量的不斷擴大,以及內(nèi)部單位面積能耗的不斷增加,制冷能耗已經(jīng)成為了制約云計算數(shù)據(jù)中心發(fā)展的主要瓶頸之一。在美國,所有數(shù)據(jù)中心在2006年的能耗約占全美當年電力消耗的1.5%；在我國,據(jù)推算在2009年約占全國全年電力消耗1%。然而,這些能耗的40～50%被用于對數(shù)據(jù)中心的溫度控制。因此,提高數(shù)據(jù)中心制冷效率,是對數(shù)據(jù)中心在節(jié)能減排方面研究的主要途徑之一,由于其可以節(jié)省大量能源,IBM、HP等數(shù)據(jù)中心研發(fā)機構(gòu)均在積極研究相關內(nèi)容。本文針對云計算中心內(nèi)部熱量分布不平衡的問題,基于無線多媒體傳感器網(wǎng)絡（WMSNs）,實時監(jiān)測局部高溫（即熱點）現(xiàn)象,并利用任務遷移等方式降低熱點區(qū)域的熱負荷,達到平衡熱量分布、提高制冷效率的目的。文中基于WMSNs提出了云計算中心局部溫度管理新體系,通過對云計算中心室內(nèi)熱量分布實時監(jiān)測,以“熱點發(fā)現(xiàn)—熱點定位—特征提取—熱點消除”為主線,實現(xiàn)了消除熱點、提高制冷效率的目的。本文具體在以下幾個方面取得了一定成果：基于WMSNs的動態(tài)頻譜分配技術。局部溫度管理新體系中的熱成像傳感器網(wǎng)絡使用了通用的無線多媒體傳感器模塊,在必要時需要實時地連續(xù)... 

【文章來源】：大連理工大學遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 云計算概述
        1.1.1 云計算的發(fā)展
        1.1.2 云計算中心的基礎設施
        1.1.3 云計算中心的能源消耗
    1.2 無線多媒體傳感器網(wǎng)絡概述
        1.2.1 WMSNs的概念及特點
        1.2.2 WMSNs的主要研究內(nèi)容
    1.3 本文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)
    1.4 本文的創(chuàng)新點摘要
2 基于WMSNs的云計算中心局部溫度管理新體系概述
    2.1 典型溫度管理系統(tǒng)
        2.1.1 典型溫度管理系統(tǒng)的原理
        2.1.2 典型溫度管理系統(tǒng)的不足
        2.1.3 典型溫度管理系統(tǒng)的優(yōu)化
    2.2 基于WMSNs的局部溫度管理新體系基本原理
        2.2.1 局部溫度管理新體系的功能
        2.2.2 局部溫度管理新體系的構(gòu)成
        2.2.3 局部溫度管理新體系的部署
    2.3 基于WMSNs的局部溫度管理新體系的主要研究內(nèi)容
        2.3.1 節(jié)點間的無線通信
        2.3.2 溫度圖像處理
        2.3.3 熱成像節(jié)點的聯(lián)合檢測與熱點定位
        2.3.4 熱點狀態(tài)分析及消除技術
    2.4 本章小結(jié)
3 局部溫度管理新體系中的動態(tài)頻譜分配技術
    3.1 頻譜分配的基本概念
        3.1.1 靜態(tài)頻譜分配
        3.1.2 動態(tài)頻譜分配
        3.1.3 局部溫度管理新體系的無線通信
    3.2 采用動態(tài)頻譜分配的途徑
        3.2.1 MAC協(xié)議的改變
        3.2.2 有頻譜感知方法
        3.2.3 已有頻譜管理方法
    3.3 基于WMSNs的頻譜感知
        3.3.1 基于RSSI的分布式頻譜感知方法
        3.3.2 頻譜感知實驗結(jié)果
    3.4 基于WMSNs的動態(tài)頻譜管理
        3.4.1 針對多節(jié)點的動態(tài)頻譜管理方法
        3.4.2 動態(tài)頻譜管理實驗結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
4 局部溫度管理新體系中的熱點三維定位
    4.1 熱成像傳感器原理
        4.1.1 溫度圖像的特點
        4.1.2 溫度圖像與可見光圖像的不同
    4.2 單節(jié)點對單幅溫度圖像中的熱點檢測
        4.2.1 基于形態(tài)學的單節(jié)點熱點檢測方法
        4.2.2 單幅溫度圖像中熱點檢測實驗結(jié)果
    4.3 多個熱成像節(jié)點對熱點的聯(lián)合定位
        4.3.1 關鍵問題研究
        4.3.2 多節(jié)點聯(lián)合定位熱點方法
    4.4 熱點三維定位實驗結(jié)果
        4.4.1 不同系統(tǒng)的定位精度
        4.4.2 熱點位置對定位精度的影響
        4.4.3 熱點大小對定位精度的影響
        4.4.4 熱點檢測時間
    4.5 本章小結(jié)
5 局部溫度管理新體系中的熱點狀態(tài)監(jiān)測
    5.1 熱點圖像分割
        5.1.1 基于一維熵的熱點圖像分割
        5.1.2 基于二維熵的熱點圖像分割
        5.1.3 基于二維熵的熱點圖像分割快速算法
    5.2 熱點基本特征
        5.2.1 熱點最高溫度
        5.2.2 熱點區(qū)域面積
        5.2.3 熱點平均溫度
        5.2.4 熱點區(qū)域方差
    5.3 熱點形態(tài)特征
        5.3.1 Sculpturing算法
        5.3.2 基于Sculpturing的熱點形態(tài)提取
        5.3.3 基于Sculpturing的熱點形態(tài)重建
    5.4 熱點形態(tài)重建實驗結(jié)果
        5.4.1 不同提取參數(shù)對重建結(jié)果的影響
        5.4.2 不同算法的數(shù)據(jù)量及誤差
        5.4.3 不同算法的計算復雜度
    5.5 熱點特征在溫度管理中的應用
        5.5.1 熱點產(chǎn)生原因自動識別
        5.5.2 對熱點的后續(xù)處理
    5.6 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 本文工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)研究展望
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表學術論文情況
攻讀博士學位期間參與科研項目情況
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3203068