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云计算数据中心实时能耗建模 被引量:6
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作者 陈俊 胡悦 +1 位作者 杨娇 孟性菊 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第9期2494-2497,2555,共5页
为实现能耗测量,实现云计算数据中心能耗最小化,达成云计算数据中心的能耗量化与管理,定义能耗模型的数学表达式与测量的计算方法,针对CPU与内存运行参数分析计算机节点能耗变化,结合线性回归方法建立实时能耗模型。实验结果验证了该模... 为实现能耗测量,实现云计算数据中心能耗最小化,达成云计算数据中心的能耗量化与管理,定义能耗模型的数学表达式与测量的计算方法,针对CPU与内存运行参数分析计算机节点能耗变化,结合线性回归方法建立实时能耗模型。实验结果验证了该模型的正确性,在系统稳定后,能耗计算精度可达96%,得出的测量方法能准确估算出云计算数据中心能耗,为云计算数据中心能效优化提供一种方法。 展开更多
关键词 云计算数据中心 实时能耗模型 多元线性回归 虚拟机 计算能耗
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云计算数据中心活跃服务器最优配置算法 被引量:2
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作者 卫星 石雷 翟琰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第12期2803-2807,共5页
云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生了操作能耗和切换能耗.研究在不同服务时隙内负载已知情况下,如何配置活跃服... 云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生了操作能耗和切换能耗.研究在不同服务时隙内负载已知情况下,如何配置活跃服务器数量以最小化数据中心能耗的问题.首先,建立了问题的NP数学模型;然后分析了无切换能耗情况下最优解的特性;最终通过消除整数动态规划的递推过程,得到具有多项式复杂度的最优算法.数值结果表明,最优算法在不同负载变化趋势下保证能耗达到最小的同时保证计算过程平稳. 展开更多
关键词 云计算数据中心 活跃服务器 动态规划 最优算法
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船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究 被引量:3
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作者 苏东梅 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第20期160-162,共3页
现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法存在负载均衡性差、存储效率低的难题。为了解决上述问题,提出船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究。为了简化信息安全存储的过程,依据压缩感知对高密度信息进行重构,以此为基... 现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法存在负载均衡性差、存储效率低的难题。为了解决上述问题,提出船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法研究。为了简化信息安全存储的过程,依据压缩感知对高密度信息进行重构,以此为基础,采用遗传迭代查询函数对异常信息进行过滤,得到正常高密度信息,以此为依据,通过P-SLPS算法对高密度信息进行安全存储,实现了船舶云计算数据中心高密度信息的安全存储。通过测试得到,与现有的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法相比较,提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法极大的提升了负载均衡性与存储效率,充分说明提出的船舶云计算数据中心高密度信息安全存储方法具备更好的存储效果。 展开更多
关键词 云计算数据中心 高密度 安全 存储
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不确定环境下含云计算数据中心的电网韧性增强调度 被引量:29
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作者 赵天阳 张华君 +1 位作者 徐岩 王鹏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期49-57,共9页
为解决飓风来临前路径不确定时输电线路随机故障等带来的难题,提出了适用于含云计算数据中心的电网韧性增强日前调度策略,并将其构建为两阶段风险规避的分布鲁棒优化问题。以飓风对输电线路的时空影响为出发点,采用蒙特卡洛模拟获得飓... 为解决飓风来临前路径不确定时输电线路随机故障等带来的难题,提出了适用于含云计算数据中心的电网韧性增强日前调度策略,并将其构建为两阶段风险规避的分布鲁棒优化问题。以飓风对输电线路的时空影响为出发点,采用蒙特卡洛模拟获得飓风路径不确定时线路的离散故障集合,并构建基于L1距离度量的分布鲁棒模糊集合。然后,在日前调度中,对机组和数据中心进行优化以平衡经济性和电网韧性,并采用追索问题量化其对日间调度的影响,形成两阶段优化问题。随后,对优化问题进行确定性转换与解耦求解。最后,以含4个数据中心的IEEE-RTS系统为测试算例,验证了所提韧性增强策略应对模糊不确定性的有效性。 展开更多
关键词 韧性 云计算数据中心 任务迁移 飓风路径 分布鲁棒优化 日前调度
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云计算数据中心HDFS差异性存储节能优化算法 被引量:29
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作者 杨挺 王萌 +2 位作者 张亚健 赵英杰 盆海波 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期721-735,共15页
摘要在云计算的基础设施———数据中心内,Hadoop分布式文件存储系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)以高容错性、高可靠性、高可扩展性的优势被广泛使用.但HDFS中遵循机架感知的存储策略没有考虑数据间的差异性和使用频度,所有... 摘要在云计算的基础设施———数据中心内,Hadoop分布式文件存储系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)以高容错性、高可靠性、高可扩展性的优势被广泛使用.但HDFS中遵循机架感知的存储策略没有考虑数据间的差异性和使用频度,所有数据以相同副本数复制后分散存储在不同的DataNode节点中,这势必会开启过多的DataNode而导致数据中心能耗过高.针对这一问题,突破现有HDFS对数据块的恒定副本个数存储的限制,提出保证数据块可用性的可变副本存储策略.建立了分布式文件存储超图模型,数学表述了数据块、文件和DataNode间的多对多关系.基于模型提出一种■横贯超边计算方法实现数据中心HDFS可变■重极小覆盖集选择,从而确定保证数据可用性的最小数量DataNode开启集合,实现数据中心存储单元节能.在原问题的可行域中会存在多个最优解的情况,即在满足数据块■覆盖的条件下,存在开启DataNode数目最少且相等的多种方案,因此该问题是一个多态函数优化问题,该文提出采用贪心萤火虫算法加以求解.算法性能测试实验通过Hadoop环境下的WordCount、TeraSort和Grep三种典型计算实例运算实验,进行了数据可用性实验,HDFS集群存储负载均衡实验,集群能耗分析以及数据中心网络性能试验.实验结果表明,可变■数据副本最小覆盖集算法在保证数据块和文件可用的条件下,可以实现更少的DataNode开启,有效节省HDFS集群能耗,并且通过开启DataNode的合理配置,缓解了网络传输拥塞. 展开更多
关键词 云计算数据中心 分布式文件存储系统 节省能量 超图 κ横贯
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