【摘要】：隨著計算機技術與互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)中心的規(guī)模和數(shù)量都呈爆發(fā)式增長,與此同時,其高能耗也成為亟待解決的問題,受到人們越來越廣泛的關注。對于常規(guī)的風冷數(shù)據(jù)中心,其能耗主要包括IT設備能耗和冷卻系統(tǒng)能耗兩部分,二者在總能耗中所占比例幾乎一致。研究表明,數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務器功耗分布和冷卻系統(tǒng)冷量供給分布之間普遍存在不匹配現(xiàn)象,進而導致冷卻功耗利用效率低下。因此,基于熱感知的數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化已成為學術界和工業(yè)界的研究熱點之一。本文在全面分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化技術的基礎上,采用服務器芯片溫度描述其工作的熱狀態(tài),并以此為核心展開深入研究,以實現(xiàn)基于熱感知的數(shù)據(jù)中心靜態(tài)和動態(tài)能耗優(yōu)化。主要研究工作可概括如下:1.提出了服務器芯片溫度感知負載調度策略,以降低數(shù)據(jù)中心整體能耗。通過分析服務器的傳熱模型以及服務器芯片溫度與漏電功耗之間的關系,建立以數(shù)據(jù)中心整體功耗為目標函數(shù)的具有非線性約束的極值問題,從而優(yōu)化服務器負載調度和冷卻系統(tǒng)送風溫度,以降低數(shù)據(jù)中心總功耗。設計仿真實驗進行服務器溫度感知負載調度策略的性能評估。2.提出了聯(lián)合POD方法和交叉干擾系數(shù)的數(shù)據(jù)中心傳熱建模方法,以此為基礎,針對采用變風量空調系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心,首次分析了送風量變化對溫度感知負載調度策略節(jié)能性能的影響。采用POD降階方法預測冷卻系統(tǒng)送風量變化后的交叉干擾系數(shù),以描述服務器集群的熱循環(huán)現(xiàn)象。分析并建立服務器和變風量冷卻系統(tǒng)的功耗模型,并以冷卻系統(tǒng)和IT設備的總功耗為目標函數(shù)進行數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化。設計仿真實驗以評估變風量冷卻系統(tǒng)對數(shù)據(jù)中心能耗的影響。3.針對計算負載實時波動的工況,提出了基于服務器芯片溫度感知的模型預測控制策略以實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心能耗的動態(tài)優(yōu)化。采用狀態(tài)空間模型描述服務器集群的熱動態(tài)過程,并建立服務器和冷卻系統(tǒng)的動態(tài)功耗模型。以此為基礎提出并設計了能耗優(yōu)先和負載優(yōu)先兩種模型預測控制策略,用以實時優(yōu)化服務器負載調度和冷卻系統(tǒng)送風溫度。通過仿真實驗評估服務器芯片溫度感知模型預測控制策略在數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化方面的性能表現(xiàn)。4.針對異構數(shù)據(jù)中心的能耗優(yōu)化問題,提出了服務器部署和負載調度聯(lián)合優(yōu)化策略。首先分析了異構數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化問題的特殊性,提出面向運行過程全局能耗的芯片溫度感知服務器部署方法。在此基礎上,通過芯片溫度感知負載調度優(yōu)化服務器負載分配和冷卻系統(tǒng)送風溫度。對于負載實時波動的工況,采用分時段方式調節(jié)冷卻系統(tǒng)送風溫度。最后設計仿真實驗以評估服務器部署和負載調度聯(lián)合優(yōu)化策略的在數(shù)據(jù)中心能耗優(yōu)化方面的性能表現(xiàn)。
【圖文】：

以及高性能云計算等相關服務，其涉及的領域已經(jīng)與我們的日常生活密不可分。逡逑據(jù)２０１５年的相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計，全球范圍內(nèi)已建成數(shù)據(jù)中心接近８５５萬個，其分布逡逑如圖１－１所示，作為互聯(lián)網(wǎng)技術的起源地，美國運營著占全球總量約４５％的數(shù)逡逑據(jù)中心，，其次是中國和日本，分別以８％和７％的比例位居第二、三位，隨后是逡逑英國、澳大利亞、加拿大、新加坡、德國和印度，其運營的數(shù)據(jù)中心數(shù)量各占逡逑全球份額的３？５％不等逡逑中國邐曰本逡逑８％邐＾邐７％邋英國逡逑加拿大逡逑其它國家邐Ｊ邋４％逡逑．．．逡逑圖１－１數(shù)據(jù)中心的全球分布逡逑Ｆｉｇ．邋１－１邋Ｇｌｏｂａｌ邋ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｄａｔａ邋ｃｅｎｔｅｒｓ逡逑近年來，人工智能、虛擬現(xiàn)實及增強現(xiàn)實等新技術的推廣和應用將數(shù)據(jù)中逡逑心建設帶入了快車道，同時也對數(shù)據(jù)中心的性能提出了更高的要求，無論是數(shù)逡逑據(jù)存儲能力或是數(shù)據(jù)處理能力都面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。為滿足國民經(jīng)濟發(fā)展逡逑的需要，數(shù)據(jù)中心在規(guī)模和數(shù)量都呈現(xiàn)出了爆發(fā)式增長態(tài)勢。據(jù)相關機構統(tǒng)計，逡逑全球的數(shù)據(jù)中心規(guī)模在２０１３年到２０１７年間以年均１６％的速率增長，如圖１－２逡逑所示Ｗ。由于我國的數(shù)據(jù)中心建設起步較晚，基礎相對薄弱，因此在現(xiàn)階段的逡逑增速要高于全球平均水平。目前

邐２６．３逡逑在工程實踐中，數(shù)據(jù)中心的等級應該綜合考慮實際性能需求和投入成本進逡逑行合理選擇，不同級別數(shù)據(jù)中心對應的適用場景如圖１－３所示，總的來說，高逡逑級別數(shù)據(jù)中心適用場景可以實現(xiàn)向下兼容。逡逑？面向服務逡逑．面向計算邐？邐用．Ａ邋？高可用性Ｔｉｅｒ３？４卜、逡逑？面向數(shù)據(jù)管理．低可用性Ｔｉｅｒ卜２ｊ邋？權尚可用性Ｔｌｅｒ３＼ｊ邐＇邋＼逡逑？較低可用性Ｊ邋Ｘ＂邐＼逡逑數(shù)據(jù)存儲中心２邋數(shù)據(jù)計算中心邐＞邋數(shù)據(jù)應用中心邐＞數(shù)據(jù)運營服務中心逡逑圖１－３各級數(shù)據(jù)中心應用場景逡逑Ｆｉｇ．邋１－３邋Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ邋ｓｃｅｎａｒｉｏｓ邋ｆｏｒ邋ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ邋ｄａｔａ邋ｃｅｎｔｅｒ邋Ｔｉｅｒｓ逡逑４逡逑
【學位授予單位】：華北電力大學(北京)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP308

【參考文獻】

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本文編號：2653800