数据中心的合理化冷却方案

正大型数据中心环境保障的重要系统——机房制冷系统不仅是保障服务器正常运行的环境条件,还是占数据中心总能耗25%—40%的耗能大户。为此,在制定数据中心设计方案中,必须对机房制冷系统给予高度的重视,为创建一个安全可靠、绿色节能的数据中心而设计一个最合理的冷却方案。大型数据中心机房制冷系统的能耗分析大型数据中心由于采用不同的设计标准和不同的节能措施,PUE的量化数据相差甚远,现在取用三个     

大型公共建筑能耗监控系统研究

建立一个大型公共建筑能耗监测平台,获取建筑各分类分项能耗数据.能耗数据传输至数据中心进行分析处理,把分析处理结果通过网页以图表等形式对外公布.系统按功能分为数据采集子系统、数据传输子系统和数据处理子系统.基于能耗数据监测平台应用模糊控制技术对建筑能耗引入监控环节,约束大型公共建筑的能源消耗,提高建筑运行能效.     

一种面向延迟及能耗优化的数据中心数据部署算法

大规模网络应用是通过分布在不同地理位置的数据中心为世界各地的用户提供服务,而以较小的延迟从数据中心获取数据和减少网络与数据中心产生的能耗是其中2个重要课题。文章通过综合考虑用户到数据中心的访问延迟、数据中心的能耗和网络传输能耗3个因素来解决节能数据中心的数据部署问题,提出了一种请求路由方法 GLDD(green latency-aware data deployment),允许网络管理和应用者在部署数据时灵活地调节3个因素的影响。实验结果表明,GLDD能够有效地减少数据中心能耗,并能在数据中心能耗、网络传输能耗和网络传输延迟三者之间获得良好的平衡。     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

云数据中心服务器能耗建模及量化计算

构建精确的服务器能耗模型有助于资源提供者预测和优化数据中心的能耗.针对以往数据中心服务器因未考虑"负载的特征"而导致能耗模型精度低的问题,本文提出一种新的能耗建模及量化计算方法,其主要思路如下:根据数据中心服务器所处理任务特征的不同将其分成三类,分别为计算密集型任务、Web事务型任务和I/O密集型任务;针对每一种类型任务,分析其对服务器各部件能耗的影响;利用"主成分分析法"分析各部件参数对能耗的贡献并选择最具代表性的参数,进而结合多元线性回归和非线性回归方法建立能耗模型.实验结果表明,本文建立的能耗模型预测精度能达到95％以上;与其它模型相比,精度可提高3％左右.     

基于分组遗传算法的数据中心虚拟机节能映射

近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的 碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。 对云数据中心的虚拟机放 置(Virtual Machine Placement, VMP)进行优化能有效地提高资源利用率,同时,VMP 也是减少数据中心能耗的重 要技术之一;针对数据中心的能耗感知 VMP 问题,提出一种基于分组遗传算法的节能算法 EEGGA (Energy - Efficient Grouping Genetic Algorithm),算法将节能 VMP 问题视为装箱问题(Bin Packing Problem,BPP),并应用基于 分组编码的遗传算法对其进行求解,通过减少活动物理主机的数量(装箱数量)以实现降低数据中心能耗的目标; 在算法迭代过程的交叉和变异等阶段,设计了多种启发优化策略提升子代染色体的适应度,从而提高算法的节能 性能和加快迭代收敛的速度;通过仿真实验,在收敛速度和求解性能等方面将提出的算法与传统的节能遗传算法 进行对比,实验结果表明:提出的算法能够有效地减少数据中心的能耗,在节能性能和求解收敛速度方面均优于其 他算法。     

数据中心网络的体系结构

进入21世纪以来,随着信息技术、网络技术的进步,以及各行各业中数据大量集中发展趋势的强化,传统的树形结构数据中心网络由于可靠性低、可扩展性差、能耗率高等因素,已不适宜于当前迅速发展的互联网络服务的需要.本文首先分析了传统结构数据中心网络的不足与问题,并分别提出了以互联网为中心、以服务器为中心这两种新型的数据中心网络的体系结构,同时还展望了数据中心网络的未来发展方向.     

大型城市职住分布与通勤出行相关关系的网络动力学模型

居住与就业分布不平衡是大型城市快速发展过程中一个非常突出的问题,会引发交通需求失衡以及严重拥堵。为探讨城市发展过程中职住分布与出行需求的交互关系,依据城市发展宏观数据作为影响变量,建立职住分布与通勤出行的网络动力学模型,并构建以参数关系为基础的小波神经网络作为求解算法。使用北京市宏观经济发展数据和9个典型居住区的职住出行数据进行模型标定和验证,结果显示,该网络动力学模型能够较好地描述大型城市职住分布结构对通勤出行特征的影响关系,并对通勤出行特征变化趋势做出预测。     

大型数据园区的规划建筑设计技术要点分析

文章概述了数据中心园区发展的四个阶段,总结了数据园区总体规划和建筑设计的技术要点,对数据中心园区的规划形式进行了分析,并针对日前人工智能产业蓬勃发展下新型智算中心园区的新需求、新技术进行了详细说明,并通过国内外典型数据中心园区案例的比较分析,对未来大型算力园区的发展趋势进行了展望。     

大型体育赛事对主办城市的影响

大型体育赛事的成功举办对一个城市的发展会产生巨大的推动作用,所以越来越多的城市中办、筹办和主办大型体育赛事.实际上大型体育赛事的举办对主办城市既具有正面的影响,也有负面的影响,主办城市应把握机遇,努力消除负面影响,促进城市又好又快地发展.     

基于服务模式切换的数据中心能耗最小化问题研究

面向云计算的数据中心一般由大量服务器组成,保持合适数量活跃服务器提供及时服务的同时,尽可能切换服务器到空闲模式以减少能耗是一种有效的节能措施。文章研究了负载已知的情况下如何最小化数据中心操作能耗(服务进程能耗)和切换能耗(活跃/空闲模式改变能耗)的问题。首先,建立数据中心能耗最小化模型;然后分析特殊情况下最优解的特性;最后通过消除动态规划的递推过程,得到具有多项式复杂度的最优算法。不同负载变化趋势的数值结果表明,该算法能保证能耗达到最小,同时计算过程平稳。     

上海市大型公共建筑能耗的贝叶斯统计分析

在建筑能耗的计量过程中,积累了大量的实时能耗数据.这些数据的特点是数量大、噪声大,存在缺失和测量误差等.如何分析和应用如此海量数据,是一个极具挑战性的问题.以2015年上海市大型建筑的电耗数据为研究对象,通过建立多层贝叶斯模型,对各类型大型建筑的月平均单耗、年平均单耗进行估计.该结果将可以帮助政府监管部门对建筑节能工作进行有效评价.     

浅谈绿色数据中心之综合降耗

近年来,随着国家信息化建设步伐的加快,为互联网网络服务的提供者带来了新的发展契机,互联网数据中心（IDC）业务发展也呈现出良好的上升趋势,其是承载互联网内容和应用的核心平台。然而,高额的运营成本使得各个运营商们不堪重负,如何降低数据中心的运营成本及能耗,是运营商建设数据机房首要考虑的问题之一。     

基于分项实时监测的建筑能耗数值分析

大型公共建筑的用电量超过社会建筑总用电量的30%,是建筑节能监管和改造的主要对象,但目前大部分公共建筑的实时分项能耗数据还未被掌握。利用数据采集、通讯等相关技术和设备建立了一套建筑能耗数据采集系统,通过对40栋目标建筑进行能耗分项监测,获得了大量的建筑能耗实时分项数据。对建筑的结构和使用信息进行统计,结合获得的实际能耗数据确定影响建筑能耗的诸多因子。通过多元线性回归分析方法对建筑能耗和影响因子进行分析,得到影响这40栋建筑能耗的主要因子,并建立了相应的能耗预测模型,通过与实测数据对比,模型对同种功能类型建筑的能耗起到了较准确的预测作用。此模型可为部分公共建筑的定额用能和超定额加价以及节能改造提供参考。     

让数据中心甩掉高能耗的沉重账单

<正>近日,工信部、国家机关事务管理局、国家能源局联合印发《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》,明确提出建设绿色数据中心是构建新一代信息基础设施的重要任务,到2022年,数据中心平均能耗基本达到国际先进水平。这犹如一声令下,开启数据中心"绿"境界。     

小型数据中心气流组织及能耗优化

数据中心空调系统的首要任务是保证服务器的安全可靠运行.为了达到这个目标,很多数据中心的空调系统在欠负荷下运行,造成能源的浪费.这主要是因为气流组织的不合理造成局部区域报警从而启动了多余的制冷设备.为了节省能源和研究合理的气流组织,以一个存在上述问题的小型数据中心为例进行了研究.首先用数值分析的方法建立了数学模型,然后用实测数据提供了模拟中需要的边界条件,模拟得到其速度场和温度场情况,再用实测数据验证了模型模拟结果,然后根据实测和模拟结果用评价参数评价其能耗水平,最后提出改造方案.结果表明,在热扩散不好的区域增加智能风扇系统有效地改善了气流组织的情况,与一般的通风系统相比,这种系统每年可以降低38%的能耗.     

基于WebAccess的大型公共建筑能耗无线远程监控系统

针对大型公共建筑能耗监控,提出以网际组态WebAccess为软件平台的无线远程监控系统。以无线计量网络分别采集大型公建中各种能耗的数据,基于WebAccess软件平台开发远程监控系统,实现对大型公建能耗的远程实时监控,为下一步大型公建节能降耗提供量化、信息化平台。     

欧盟超级生物信息数据中心诞生

<正>借助互联网,建设一个集中的生命科学信息数据中心,将可以方便欧洲科研人员随时随地跟踪有关的生物技术学科,分享最新的科学知识,如生物医学、生物技术和生态学,获取相关的科研数据、科技成果和研发方向。生命科学领域日新月异的新发现和大量的理论试验数据,也要求建立一个集中的数据中心,对数据进行筛滤、分类、归纳,并进行安全保护。为此     

数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法

结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点,综合考虑CPU使用率和RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型,并引入人工蜂群算法及启发式反向思想,将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节,实现云计算中数据中心节能问题的优化.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明:该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法(ABCS)与最大最小时间(MMT)、随机选择(RS)和最小使用率(MU)3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%,虚拟机迁移频率减少至5%以下.     

基于边缘算法的5G无人机智慧消防应急管理平台设计

本文基于边缘计算、大数据传输、智能无人机技术致力于搭建5G无人机智慧消防应急管理平台,通过整合大量信息资源,让"数据"来思考,实现信息采集、协同救援、灭火模块一体化,为社区、城市火灾治理提供新的解决方案.在火情发生初期由智能无人机进行引导、疏散人员,并对火场信息实时采集回传,再通过由智能无人机为载体的大型云数据中心,利...