数据中心温度感知任务调度技术研究

发布时间：2017-05-12 01:10

  本文关键词：数据中心温度感知任务调度技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：现有的数据中心运营数据显示,能量供应的开支逐渐成为数据中心运营过程中的主要开支之一,如何减少不必要的能源开销,降低整个数据中心的能源开支已经成为业界关注的热点。在数据中心的能源消耗中,制冷能耗占了相当大的比例,而目前数据中心制冷效率却十分的低下。本文就是在这样的问题背景下,通过温度感知任务调度的方法,减少了数据中心因为热量分布不平衡引起的制冷能耗浪费。本文首先分析了目前数据中心冷却系统工作效率低下的原因,然后介绍了温度感知任务调度的基本概念以及前人已经完成的相关研究工作。为了将温度因素考虑进入任务调度的过程中去,本文首先设计了更加适合实际应用背景的动态能耗温度模型。在进行任务调度时,一方面根据温度传感器获取的入口温度信息更新模型的参数,使模型的预测误差尽量小；另一方面使用这个模型来预测计算设备的入口温度,并以此为参考进行任务调度。接下来主要是介绍本文如何进行温度感知任务调度来节约制冷能耗。这一部分主要包含两部分工作：温度感知任务指派与温度感知任务迁移。在进行任务指派时,在动态能耗温度模型的基础上,结合“CPU”预算的思想和首次适应降序(FFD)的任务指派方法,本文提出了高效的温度感知任务指派算法；为了在系统运行过程中进一步节约制冷能耗,本文在任务指派的基础上提出了新颖的温度感知任务迁移算法。为了验证提出模型和方法的有效性,本文设计并完成了一组在模拟的数据中心测试床上的实验。实验结果证明,动态能耗温度模型具有更好的预测精度,并且使用该动态温度模型的任务指派和任务迁移方法可以带来更小的最大入口温度,因此能够更大程度节约冷却系统的功耗,因此本文介绍研究工作的有效性得到了验证。最后对本文的工作进行了总结并且对下一步的研究工作做了展望。
【关键词】：数据中心 温度感知 热点 热量回流 任务调度 能耗温度模型
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP308
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 数据中心节能技术12-16
• 1.2.1 计算设备节能技术12-13
• 1.2.2 冷却系统节能技术13-16
• 1.3 本文主要工作与贡献16-17
• 1.4 论文结构和主要研究内容17-19
• 第二章 相关工作19-29
• 2.1 温度感知任务调度技术19-24
• 2.1.1 数据中心能耗温度模型19-22
• 2.1.2 温度感知任务调度算法22-24
• 2.2 神经网络温度预测模型24-27
• 2.2.1 神经网络感知器介绍25-26
• 2.2.2 神经网络温度预测研究26-27
• 2.3 本文的研究思路27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 基于动态能耗温度模型的温度感知任务调度技术29-45
• 3.1 研究场景介绍29-32
• 3.1.1 研究节点粒度选择29-31
• 3.1.2 数据中心温度稳定状态31-32
• 3.2 任务调度系统概述32-34
• 3.3 温度感知任务调度问题34-35
• 3.3.1 能耗散热比系数34-35
• 3.3.2 问题形式化35
• 3.4 基于连续多输出感知器的动态能耗温度模型35-37
• 3.5 动态能耗温度模型初始化37-40
• 3.5.1 计算设备能耗模型37-38
• 3.5.2 静态能耗温度模型38-39
• 3.5.3 能耗温度模型初始化39-40
• 3.6 基于动态能耗温度模型的任务指派40-42
• 3.7 基于动态能耗温度模型的任务迁移42-44
• 3.8 本章小结44-45
• 第四章 仿真实验与分析45-52
• 4.1 实验环境概述45-47
• 4.2 实验所需参数获取47
• 4.3 动态温度模型有效性验证47-48
• 4.4 温度感知任务调度算法有效性验证48-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第五章 总结与展望52-53
• 参考文献53-56
• 简历与科研成果56-57
• 致谢57-58

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