温度感知的高能效数据中心负载聚合算法
发布时间：2018-11-17 14:14
【摘要】：日益增长的数据中心冷却系统能耗会提升数据中心运行成本并带来巨大的碳排放,在数据中心轻载时进行负载聚合是降低系统能耗的有效途径.传统负载聚合只关注计算功耗的降低,而负载聚合会带来数据中心热点的产生和冷却功耗的增加.通过热力学仿真得到温度功耗模型;以一个实际云计算平台内的工作日志作为负载进行数据中心仿真,结果表明考虑节点热传递特性的聚合算法比起考虑迁移开销的聚合算法更能有较降低峰值温度和冷却功耗.
[Abstract]:The increasing energy consumption of the data center cooling system will increase the operation cost of the data center and bring huge carbon emissions. Load aggregation is an effective way to reduce the system energy consumption when the data center is light loaded. Traditional load aggregation only pays attention to the reduction of computational power consumption, while load aggregation will bring about the generation of data center hot spots and the increase of cooling power. The temperature power consumption model is obtained by thermodynamics simulation. The data center simulation using the working log in a real cloud computing platform shows that the aggregation algorithm considering the heat transfer characteristics of nodes can reduce the peak temperature and cooling power more than the aggregation algorithm considering migration overhead.
【作者单位】： 武汉大学国际软件学院;湖北工程学院计算机与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370092) 湖北省自然科学基金项目(201FFB04505)
【分类号】：TP308
[Abstract]:The increasing energy consumption of the data center cooling system will increase the operation cost of the data center and bring huge carbon emissions. Load aggregation is an effective way to reduce the system energy consumption when the data center is light loaded. Traditional load aggregation only pays attention to the reduction of computational power consumption, while load aggregation will bring about the generation of data center hot spots and the increase of cooling power. The temperature power consumption model is obtained by thermodynamics simulation. The data center simulation using the working log in a real cloud computing platform shows that the aggregation algorithm considering the heat transfer characteristics of nodes can reduce the peak temperature and cooling power more than the aggregation algorithm considering migration overhead.
【作者单位】： 武汉大学国际软件学院;湖北工程学院计算机与信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370092) 湖北省自然科学基金项目(201FFB04505)
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1 姚，
本文编号：2338088
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