应用间歇性可再生能源的数据中心资源与能耗管理模型与算法研究

With the rapidly development of cloud computing, the scale of data centers grows larger and larger, and then the impact on environment pollution becomes more crucial. Consequently, a new trend is to use the renewable energy to supply power for data centers. However, the uncertainty and intermittency of the production of renewable energy lead to challenges for its usage. Here, we propose to use the data center as a controllable load for renewable energy utilization, and attempt to study the coordinated power management models and algorithms inside the data center. The main research contents include: to study the mapping model of power generation variation and the available resource amount and quantify the power consumption of core devices, which could help instruct the design and implementation of workload scheduling strategies; to study the coordinated scheduling mechanism of mixed load according to the variation of renewable energy supply, which could sufficient mine and utilize the elasticity and slackness of different kinds of application classes; to design placement-aware and temperature-aware resource controlling approaches and power management methodologies, and to study the utilization and storage strategies for excessive renewable energy based on the combination of monitoring and forecast techniques, which help to utilize the renewable energy more sufficiently. This research can provide theoretical and practical basis for spreading the usage of renewable energy, which is very important for the prospective environment protection and sustainable development of the whole society.

随着云计算的飞速发展，数据中心的规模不断扩大，对环境所产生的污染和影响也日益严峻，将可再生能源作为数据中心的能量供给成为一种新的趋势，然而可再生能源产生的间歇性及不确定性为其使用带来了一定困难。本项目以应用可再生能源的数据中心为研究对象，对其中的资源和能耗管理模型与算法进行研究，使其成为一种能够有效利用可再生能源的可控负载。重点研究内容包括：研究数据中心的能源供给量与资源可用量的映射模型，对关键设备的能耗进行量化，从而指导负载调度策略的设计和实现；研究匹配可再生能源变化特性的混合负载协同调度机制，充分挖掘不同类型应用负载中存在的弹性和松弛性；基于数据中心中虚拟化资源的管理设计对位置和温度能够感知的资源分配策略和能耗控制方法，研究基于监测与预测相结合的可再生能源利用和存储策略。本课题的实施将对可再生能源的推广和使用提供理论和实践基础，对未来的环境保护和可持续发展也具有重要意义。

摘要：本项目对应用间歇性可再生能源的数据中心中，资源管理与能耗管理的模型与算法进行了探索和研究，其总体目标是寻求如何能够将数据中心有效进行利用，成为可再生能源的可控负载。研究内容及成果主要包括以下几个方面：.首先，对可再生能源产生量的变化预测方法进行了研究，其中包括：通过寻找影响太阳辐射强度的出力因素，建立了两种不同的预测模型；也针对K-近邻非参数回归模型进行了研究，结合常规天气预报和实测太阳辐射数据，建立了一种预测次日逐时太阳辐射量的模型。.其次，对应用功耗模型及资源利用率功耗模型进行了研究，其包括：针对计算密集型、数据密集型以及网络密集型应用分别设计能耗模型，并研究了混合应用运行时的功耗建模问题；通过对系统处于不同资源使用率情况下的能耗进行采集，建立了混合类型应用的能耗模型。.再次，对能耗感知的数据中心虚拟机迁移策略进行了研究，包括：提出了一种有别于传统管理方法的手段，能够对多个物理节点上的虚拟机进行非集中式的管理；综合考虑IT设备和制冷设备的能耗因素并建立模型，并提出寻找最优配置的策略以提高整个数据中心通过运行负载所带来的净收益。.最后，对可再生能源利用及管理策略进行了研究，包括：通过模拟能源与需求间的不一致特点，提出一套管理策略对电力供应或消耗进行调解；针对可近似的应用，提出面向可再生能源利用的自适应调度算法，使得应用能耗能有效地跟随太阳能辐射能源变化，大大提高对可再生能源的利用率；通过潮流计算仿真的方法对数据中心和风力发电厂在接入电网之后的影响进行了研究，并提出了一种数据中心接入电网的建设总成本优化方法。.综上所述，本项目对可再生能源在数据中心中的有效利用问题中所涉及到的预测、建模、分析和优化配置等各个环节均进行了研究，并将不同环节的研究方法和结果进行了有机整合，探索了数据中心结合可再生能源供电所能够发挥的作用，并提出了一套能够提升数据中心系统效益的有效策略。