本文關(guān)鍵詞：基于PE方法的數(shù)據(jù)中心需量費(fèi)用優(yōu)化算法　出處：《通信學(xué)報》2016年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：數(shù)據(jù)中心的電費(fèi)包含需量費(fèi)用和用量費(fèi)用2個部分,以往的數(shù)據(jù)中心電費(fèi)優(yōu)化研究通常未考慮需量費(fèi)用。在滿足服務(wù)質(zhì)量和響應(yīng)時間的約束條件下采用PE(partial execution)方法可以減少峰值功率,從而降低需量費(fèi)用。通過對時間、外部負(fù)載、服務(wù)質(zhì)量約束、響應(yīng)時間約束進(jìn)行建模,構(gòu)建電費(fèi)優(yōu)化問題的模型,提出基于PE方法的需量費(fèi)用優(yōu)化算法PEDC(partial execution demand charge),在高負(fù)載時間段執(zhí)行PE方法減小峰值功率以降低需量費(fèi)用并降低用量費(fèi)用,從而降低數(shù)據(jù)中心的總電費(fèi)。通過與4種算法進(jìn)行比較,并構(gòu)造準(zhǔn)確預(yù)測的負(fù)載數(shù)據(jù)對PEDC算法性能進(jìn)行測試,PEDC算法可以降低數(shù)據(jù)中心運(yùn)營總電費(fèi)5.9%~12.7%,提升集群使用率1.32倍。
[Abstract]:The electricity bill for the data centre consists of two parts: the cost of volume and the cost of usage. In the past, PE(partial execution was adopted to satisfy the constraints of quality of service and response time. The method can reduce the peak power. By modeling time, external load, quality of service constraints and response time constraints, the model of electricity cost optimization problem is constructed. The PEDC(partial execution demand charge algorithm based on PE method is proposed. In order to reduce the cost of consumption and reduce the cost of consumption, PE method is implemented in high load time period to reduce the peak power, thus reducing the total electricity cost of the data center. Compared with the four algorithms, the PE method is compared with the four algorithms. And construct accurate load data to test the performance of PEDC algorithm can reduce the total electricity cost of data center operation 5.9 and 12.712.7and increase the cluster utilization rate by 1.32 times.
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都計算機(jī)應(yīng)用研究所;中國科學(xué)院大學(xué);西南民族大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;廣州五舟科技股份有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.60702075) 廣東省科技廳高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化科技攻關(guān)基金資助項(xiàng)目(No.2011B010200007) 成都市創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究基金資助項(xiàng)目(No.11RKYB016ZF)~~
【分類號】：TP308
【正文快照】： 1引言近年來,云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等信息產(chǎn)業(yè)的前端領(lǐng)域高速發(fā)展,數(shù)據(jù)中心作為信息產(chǎn)業(yè)的后端基礎(chǔ)設(shè)施在集群數(shù)量和集群規(guī)模上呈現(xiàn)出快速增長趨勢。谷歌、微軟公司的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器數(shù)目均超過100萬臺,阿里的“飛天”集群規(guī)模超過5 000臺[1],全球TOP500超級計算機(jī)的CPU

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本文編號：1433214