【摘 要】
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数据中心数量与规模的不断扩大使得其能耗开销也快速上升,由于数据中心并不是持续处于高负载状态,因此研究者提出了“能耗同比性”设想,即系统的能耗可随着负载变化而动态调整.但是,如何实现服务器集群的能耗同比性还是一个未决问题.本文针对性地提出了一种基于负载预测的服务器集群能耗同比性控制方法.在一个时间窗口内采样服务器集群负载信息,然后通过时间线性序列拟合算法找出负载变化的关键点,并使用最小二乘法对关键点
【机 构】
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中国科学技术大学计算机学院,安徽合肥230001
【出 处】
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第六届中国计算机学会大数据学术会议
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数据中心数量与规模的不断扩大使得其能耗开销也快速上升,由于数据中心并不是持续处于高负载状态,因此研究者提出了“能耗同比性”设想,即系统的能耗可随着负载变化而动态调整.但是,如何实现服务器集群的能耗同比性还是一个未决问题.本文针对性地提出了一种基于负载预测的服务器集群能耗同比性控制方法.在一个时间窗口内采样服务器集群负载信息,然后通过时间线性序列拟合算法找出负载变化的关键点,并使用最小二乘法对关键点进行线性拟合,然后根据拟合结果以及当前负载信息来预测下一个时间窗口的服务器集群负载情况,进而改变服务器的电源调度策略,实现服务器集群的能耗同比性.构建了一个模拟服务器集群负载变化和能耗同比控制的原型系统进行性能测试.在10个节点组成的仿真环境测试结果表明,我们的方法相对于无节能措施下的服务器集群在能耗和性能方面均取得了明显的改进.
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