WMSNs在云计算中心节能减排中的关键技术研究

发布时间：2021-05-23 22:24

　　随着云计算数据中心的规模和数量的不断扩大,以及内部单位面积能耗的不断增加,制冷能耗已经成为了制约云计算数据中心发展的主要瓶颈之一。在美国,所有数据中心在2006年的能耗约占全美当年电力消耗的1.5%；在我国,据推算在2009年约占全国全年电力消耗1%。然而,这些能耗的40～50%被用于对数据中心的温度控制。因此,提高数据中心制冷效率,是对数据中心在节能减排方面研究的主要途径之一,由于其可以节省大量能源,IBM、HP等数据中心研发机构均在积极研究相关内容。本文针对云计算中心内部热量分布不平衡的问题,基于无线多媒体传感器网络（WMSNs）,实时监测局部高温（即热点）现象,并利用任务迁移等方式降低热点区域的热负荷,达到平衡热量分布、提高制冷效率的目的。文中基于WMSNs提出了云计算中心局部温度管理新体系,通过对云计算中心室内热量分布实时监测,以“热点发现—热点定位—特征提取—热点消除”为主线,实现了消除热点、提高制冷效率的目的。本文具体在以下几个方面取得了一定成果：基于WMSNs的动态频谱分配技术。局部温度管理新体系中的热成像传感器网络使用了通用的无线多媒体传感器模块,在必要时需要实时地连续... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：131 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 云计算概述
        1.1.1 云计算的发展
        1.1.2 云计算中心的基础设施
        1.1.3 云计算中心的能源消耗
    1.2 无线多媒体传感器网络概述
        1.2.1 WMSNs的概念及特点
        1.2.2 WMSNs的主要研究内容
    1.3 本文研究内容与结构
    1.4 本文的创新点摘要
2 基于WMSNs的云计算中心局部温度管理新体系概述
    2.1 典型温度管理系统
        2.1.1 典型温度管理系统的原理
        2.1.2 典型温度管理系统的不足
        2.1.3 典型温度管理系统的优化
    2.2 基于WMSNs的局部温度管理新体系基本原理
        2.2.1 局部温度管理新体系的功能
        2.2.2 局部温度管理新体系的构成
        2.2.3 局部温度管理新体系的部署
    2.3 基于WMSNs的局部温度管理新体系的主要研究内容
        2.3.1 节点间的无线通信
        2.3.2 温度图像处理
        2.3.3 热成像节点的联合检测与热点定位
        2.3.4 热点状态分析及消除技术
    2.4 本章小结
3 局部温度管理新体系中的动态频谱分配技术
    3.1 频谱分配的基本概念
        3.1.1 静态频谱分配
        3.1.2 动态频谱分配
        3.1.3 局部温度管理新体系的无线通信
    3.2 采用动态频谱分配的途径
        3.2.1 MAC协议的改变
        3.2.2 有频谱感知方法
        3.2.3 已有频谱管理方法
    3.3 基于WMSNs的频谱感知
        3.3.1 基于RSSI的分布式频谱感知方法
        3.3.2 频谱感知实验结果
    3.4 基于WMSNs的动态频谱管理
        3.4.1 针对多节点的动态频谱管理方法
        3.4.2 动态频谱管理实验结果
    3.5 本章小结
4 局部温度管理新体系中的热点三维定位
    4.1 热成像传感器原理
        4.1.1 温度图像的特点
        4.1.2 温度图像与可见光图像的不同
    4.2 单节点对单幅温度图像中的热点检测
        4.2.1 基于形态学的单节点热点检测方法
        4.2.2 单幅温度图像中热点检测实验结果
    4.3 多个热成像节点对热点的联合定位
        4.3.1 关键问题研究
        4.3.2 多节点联合定位热点方法
    4.4 热点三维定位实验结果
        4.4.1 不同系统的定位精度
        4.4.2 热点位置对定位精度的影响
        4.4.3 热点大小对定位精度的影响
        4.4.4 热点检测时间
    4.5 本章小结
5 局部温度管理新体系中的热点状态监测
    5.1 热点图像分割
        5.1.1 基于一维熵的热点图像分割
        5.1.2 基于二维熵的热点图像分割
        5.1.3 基于二维熵的热点图像分割快速算法
    5.2 热点基本特征
        5.2.1 热点最高温度
        5.2.2 热点区域面积
        5.2.3 热点平均温度
        5.2.4 热点区域方差
    5.3 热点形态特征
        5.3.1 Sculpturing算法
        5.3.2 基于Sculpturing的热点形态提取
        5.3.3 基于Sculpturing的热点形态重建
    5.4 热点形态重建实验结果
        5.4.1 不同提取参数对重建结果的影响
        5.4.2 不同算法的数据量及误差
        5.4.3 不同算法的计算复杂度
    5.5 热点特征在温度管理中的应用
        5.5.1 热点产生原因自动识别
        5.5.2 对热点的后续处理
    5.6 本章小结
6 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 后续研究展望
参考文献
攻读博士学位期间发表学术论文情况
攻读博士学位期间参与科研项目情况
致谢
作者简介


【参考文献】：
期刊论文
[1]云计算对IDC发展的影响分析[J]. 罗承,刘亮.  电信工程技术与标准化. 2010(12)
[2]我国数据中心能耗及能效水平研究[J]. 谷立静,周伏秋,孟辉.  中国能源. 2010(11)
[3]给“云计算”降温节能[J]. 赵璐,无右.  新知客. 2010(11)
[4]无线多媒体传感器网络中的动态频谱分配技术研究[J]. 刘航,孔祥维,刘桂林.  电子与信息学报. 2010(09)
[5]机房制冷上演新革命[J]. 俞龙祥.  上海信息化. 2010(03)
[6]低信噪比条件下提高认知无线电的频谱感知能力的方法[J]. 刘航,于丹,孔祥维.  电子与信息学报. 2009(04)
[7]基于相位一致性变换的红外图像区域匹配算法研究[J]. 郭龙源,卢阿丽,杨静宇.  红外与毫米波学报. 2009(01)
[8]基于相关-循环谱方法的DSSS/BPSK信号检测与识别[J]. 张志伟,孔祥维,刘航.  通信对抗. 2008 (04)
[9]无线多媒体传感器网络MAC协议研究综述[J]. 李瑞芳,李仁发,罗娟.  通信学报. 2008(08)
[10]无线传感器网络MAC协议研究进展[J]. 郑国强,李建东,周志立.  自动化学报. 2008(03)



本文编号：3203068