基于用戶訪問量預測的自適應數據中心節(jié)能系統.pdf

1、近年來，隨著云計算這樣的新興的商業(yè)計算模型的出現，單集群的服務器數量達到了前所未有的水平，大規(guī)模的數據中心隨即應運而生。數據中心在為普通用戶提供了超強的計算能力與存儲能力的同時，其能耗問題也成為不可忽視的重大問題，當前全國數據中心的能耗已經達到了百億千瓦時的數量級，如此龐大的能耗量給企業(yè)、國家以及自然環(huán)境帶來了非常大的副作用。為了應對數據中心的能耗問題，國外的政府機構與企業(yè)紛紛投入了巨大的人力物力財力并已經取得了較為令人滿意的成績。然而

2、，與此同時國內的數據中心對此問題的研究還鮮有實際應用。
　　 當前對數據中心的節(jié)能研究主要分為基于服務器電源管理和基于用戶行為兩個層面?；诜掌麟娫垂芾淼膶用嬷饕轻槍τ嬎銠C的兩大能耗部件CPU和內存提出能耗控制的機制，但在業(yè)務模型比較復雜時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量人手，對整個集群的虛擬機數量進行控制，但對于用戶訪問量的預測精度依賴比較嚴重。
　　 本文提出了自適應的Hol

3、t-Winters’預測法補償用戶訪問量周期性突變的特征。它引入了周期因子來補償周期性對線性預測模型的影響，并在預測過程中使用參數估計的方法不斷調整模型的參數，盡可能使預測模型符合負載特性，以此提高預測的精度和穩(wěn)定性。
　　 在自適應的Holt-Winters’預測法的基礎上，本文結合虛擬機遷移技術、動態(tài)電壓頻率調節(jié)技術(DVFS)等相關節(jié)能技術，設計了包含反饋環(huán)節(jié)的自適應節(jié)能系統。這套系統通過對訪問量的預測來估計下一時段服務所