【摘 要】
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作为云计算及大数据应用的支撑节点,数据中心的能耗开支在其运营成本中所占的比重越来越大.为了能够从理论上对具有多代设备的成熟数据中心进行绿色设备更新,针对包括能耗开支和设备开支在内的数据中心运行费用CDC,本文先建立起以代数L为自变量的CDC预测模型,然后提出了一种用于优化CDC的绿色设备更新方法GERDC (green equipment replacement for data-center).
【机 构】
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北京科技大学自动化学院,北京 100082 北京师范大学信息科学与技术学院,北京 100875
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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作为云计算及大数据应用的支撑节点,数据中心的能耗开支在其运营成本中所占的比重越来越大.为了能够从理论上对具有多代设备的成熟数据中心进行绿色设备更新,针对包括能耗开支和设备开支在内的数据中心运行费用CDC,本文先建立起以代数L为自变量的CDC预测模型,然后提出了一种用于优化CDC的绿色设备更新方法GERDC (green equipment replacement for data-center).该方法先根据电价、电源使用效率PUE、代际设备性能提升系数α、和新设备购买单价A来确定需淘汰的设备代数最优值Lopt,再根据L.pt和需要满足的业务总量来计算需要购买新设备的数量,使CDC达到最低值CDC.文章最后进行了大量的仿真实验,不仅验证了本文GERDC方法可以精确计算出Lopt,以获得最优的新设备购买数量;而且还进一步考察了代际设备性能提升系数α和电源使用效率PUE对Lopt和(C)DC的影响.
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