基于用戶訪問(wèn)量預(yù)測(cè)的自適應(yīng)數(shù)據(jù)中心節(jié)能系統(tǒng).pdf

1、近年來(lái)，隨著云計(jì)算這樣的新興的商業(yè)計(jì)算模型的出現(xiàn)，單集群的服務(wù)器數(shù)量達(dá)到了前所未有的水平，大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心隨即應(yīng)運(yùn)而生。數(shù)據(jù)中心在為普通用戶提供了超強(qiáng)的計(jì)算能力與存儲(chǔ)能力的同時(shí)，其能耗問(wèn)題也成為不可忽視的重大問(wèn)題，當(dāng)前全國(guó)數(shù)據(jù)中心的能耗已經(jīng)達(dá)到了百億千瓦時(shí)的數(shù)量級(jí)，如此龐大的能耗量給企業(yè)、國(guó)家以及自然環(huán)境帶來(lái)了非常大的副作用。為了應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗問(wèn)題，國(guó)外的政府機(jī)構(gòu)與企業(yè)紛紛投入了巨大的人力物力財(cái)力并已經(jīng)取得了較為令人滿意的成績(jī)。然而

2、，與此同時(shí)國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)中心對(duì)此問(wèn)題的研究還鮮有實(shí)際應(yīng)用。
　　 當(dāng)前對(duì)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能研究主要分為基于服務(wù)器電源管理和基于用戶行為兩個(gè)層面?；诜?wù)器電源管理的層面主要是針對(duì)計(jì)算機(jī)的兩大能耗部件CPU和內(nèi)存提出能耗控制的機(jī)制，但在業(yè)務(wù)模型比較復(fù)雜時(shí)這種方法常常影響集群的性能;基于用戶行為的層面主要是從集群的用戶訪問(wèn)量人手，對(duì)整個(gè)集群的虛擬機(jī)數(shù)量進(jìn)行控制，但對(duì)于用戶訪問(wèn)量的預(yù)測(cè)精度依賴比較嚴(yán)重。
　　 本文提出了自適應(yīng)的Hol

3、t-Winters’預(yù)測(cè)法補(bǔ)償用戶訪問(wèn)量周期性突變的特征。它引入了周期因子來(lái)補(bǔ)償周期性對(duì)線性預(yù)測(cè)模型的影響，并在預(yù)測(cè)過(guò)程中使用參數(shù)估計(jì)的方法不斷調(diào)整模型的參數(shù)，盡可能使預(yù)測(cè)模型符合負(fù)載特性，以此提高預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。
　　 在自適應(yīng)的Holt-Winters’預(yù)測(cè)法的基礎(chǔ)上，本文結(jié)合虛擬機(jī)遷移技術(shù)、動(dòng)態(tài)電壓頻率調(diào)節(jié)技術(shù)(DVFS)等相關(guān)節(jié)能技術(shù)，設(shè)計(jì)了包含反饋環(huán)節(jié)的自適應(yīng)節(jié)能系統(tǒng)。這套系統(tǒng)通過(guò)對(duì)訪問(wèn)量的預(yù)測(cè)來(lái)估計(jì)下一時(shí)段服務(wù)所