本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心溫度感知任務(wù)調(diào)度技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心運營數(shù)據(jù)顯示,能量供應(yīng)的開支逐漸成為數(shù)據(jù)中心運營過程中的主要開支之一,如何減少不必要的能源開銷,降低整個數(shù)據(jù)中心的能源開支已經(jīng)成為業(yè)界關(guān)注的熱點。在數(shù)據(jù)中心的能源消耗中,制冷能耗占了相當(dāng)大的比例,而目前數(shù)據(jù)中心制冷效率卻十分的低下。本文就是在這樣的問題背景下,通過溫度感知任務(wù)調(diào)度的方法,減少了數(shù)據(jù)中心因為熱量分布不平衡引起的制冷能耗浪費。本文首先分析了目前數(shù)據(jù)中心冷卻系統(tǒng)工作效率低下的原因,然后介紹了溫度感知任務(wù)調(diào)度的基本概念以及前人已經(jīng)完成的相關(guān)研究工作。為了將溫度因素考慮進入任務(wù)調(diào)度的過程中去,本文首先設(shè)計了更加適合實際應(yīng)用背景的動態(tài)能耗溫度模型。在進行任務(wù)調(diào)度時,一方面根據(jù)溫度傳感器獲取的入口溫度信息更新模型的參數(shù),使模型的預(yù)測誤差盡量��；另一方面使用這個模型來預(yù)測計算設(shè)備的入口溫度,并以此為參考進行任務(wù)調(diào)度。接下來主要是介紹本文如何進行溫度感知任務(wù)調(diào)度來節(jié)約制冷能耗。這一部分主要包含兩部分工作：溫度感知任務(wù)指派與溫度感知任務(wù)遷移。在進行任務(wù)指派時,在動態(tài)能耗溫度模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合“CPU”預(yù)算的思想和首次適應(yīng)降序(FFD)的任務(wù)指派方法,本文提出了高效的溫度感知任務(wù)指派算法；為了在系統(tǒng)運行過程中進一步節(jié)約制冷能耗,本文在任務(wù)指派的基礎(chǔ)上提出了新穎的溫度感知任務(wù)遷移算法。為了驗證提出模型和方法的有效性,本文設(shè)計并完成了一組在模擬的數(shù)據(jù)中心測試床上的實驗。實驗結(jié)果證明,動態(tài)能耗溫度模型具有更好的預(yù)測精度,并且使用該動態(tài)溫度模型的任務(wù)指派和任務(wù)遷移方法可以帶來更小的最大入口溫度,因此能夠更大程度節(jié)約冷卻系統(tǒng)的功耗,因此本文介紹研究工作的有效性得到了驗證。最后對本文的工作進行了總結(jié)并且對下一步的研究工作做了展望。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)中心 溫度感知 熱點 熱量回流 任務(wù)調(diào)度 能耗溫度模型
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP308
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)12-16
• 1.2.1 計算設(shè)備節(jié)能技術(shù)12-13
• 1.2.2 冷卻系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)13-16
• 1.3 本文主要工作與貢獻16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)和主要研究內(nèi)容17-19
• 第二章 相關(guān)工作19-29
• 2.1 溫度感知任務(wù)調(diào)度技術(shù)19-24
• 2.1.1 數(shù)據(jù)中心能耗溫度模型19-22
• 2.1.2 溫度感知任務(wù)調(diào)度算法22-24
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度預(yù)測模型24-27
• 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器介紹25-26
• 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度預(yù)測研究26-27
• 2.3 本文的研究思路27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于動態(tài)能耗溫度模型的溫度感知任務(wù)調(diào)度技術(shù)29-45
• 3.1 研究場景介紹29-32
• 3.1.1 研究節(jié)點粒度選擇29-31
• 3.1.2 數(shù)據(jù)中心溫度穩(wěn)定狀態(tài)31-32
• 3.2 任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)概述32-34
• 3.3 溫度感知任務(wù)調(diào)度問題34-35
• 3.3.1 能耗散熱比系數(shù)34-35
• 3.3.2 問題形式化35
• 3.4 基于連續(xù)多輸出感知器的動態(tài)能耗溫度模型35-37
• 3.5 動態(tài)能耗溫度模型初始化37-40
• 3.5.1 計算設(shè)備能耗模型37-38
• 3.5.2 靜態(tài)能耗溫度模型38-39
• 3.5.3 能耗溫度模型初始化39-40
• 3.6 基于動態(tài)能耗溫度模型的任務(wù)指派40-42
• 3.7 基于動態(tài)能耗溫度模型的任務(wù)遷移42-44
• 3.8 本章小結(jié)44-45
• 第四章 仿真實驗與分析45-52
• 4.1 實驗環(huán)境概述45-47
• 4.2 實驗所需參數(shù)獲取47
• 4.3 動態(tài)溫度模型有效性驗證47-48
• 4.4 溫度感知任務(wù)調(diào)度算法有效性驗證48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-53
• 參考文獻53-56
• 簡歷與科研成果56-57
• 致謝57-58

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