随着低成本计算的普及和网络连接在生活中无处不在的渗入,今天的系统已经发展成一个网络基础设施与物理基础设施的复杂组合。然而,迄今为止,这些系统的大部分组成组件与子元件都是独立的设计和开发的。因此,网络基础设施和物理基础设施在各种规模和水平上紧密结合的物理信息融合系统是一个非常重要的研究领域。美国国家自然科学基金(National Science Foundation)委员会指出,信息物理融合系统的研究应该关注在几个方面,包括：深刻的理解和正确的认识信息物理融合系统；发现和探索信息物理融合系统中网络基础设施与物理基础设施之间的作用关系；提出支持和改进信息物理融合系统的基础理论和解决方案。本文针对一个具体的信息物理融合系统深入研究了该系统网络基础设施与物理基础设施的融合。纵观互联网的发展,我们可以发现：通信和计算被逐渐移到了“云”上,互联网支持的应用越来越多。我们把支持互联网通信和计算的基础设施称作互联网数据中心。互联网数据中心是一个重要的并且新生的信息物理融合系统。互联网数据中心给人类计算和通信带来便利的同时,也消耗了大量的电力资源,并且能耗随着互联网应用和用户的增长而不断增长。如何对互联网数据中心进行有效的能量管理是一个重要的问题。现有工业界和学术界方法的设计和实现目标都是为了减少互联网数据中心服务器的功耗需求,也就是说,这些方法的目标都是减少服务器的耗电量。在多元化电价市场环境下,耗电量的减少并不等价于电力成本的减少。对于服务提供商来说,降低运营成本是非常重要的,本文的研究将从服务提供商的角度出发,深入考虑对互联网数据中心能量管理的优化。综上所述,本文的主要研究贡献主要包括以下内容：·数据中心层的分布式互联网数据中心优化——基于电力成本最小化的分布式互联网数据中心负载均衡本文对多元化电价市场环境下分布式互联网数据中心总电力成本最小化问题进行了具体的分析和讨论。从数据中心层出发,分布式互联网数据中心总电力成本最小化问题被公式化为一个多约束数学优化模型。电价随着时间和地点的变化而变化,互联网门户网站到分布式数据中心的负载分配也跟着变化,作为分布式互联网数据中心运营商,为了降低成本,有必要设计快速有效的解决方案。为了寻求有效快速的解决方案,本文中分析和讨论这个多约束数学优化模型可以看作一个最小费用流问题,从而可以利用现有算法在多项式时间内对该模型进行求解。为了验证所提出方法的有效性,本文开展了基于真实电价数据的仿真实验。实验结果证实了,利用多元化电价市场电价的多样性可以对分布式互联网数据中心进行有效的总电力成本优化。·分布式互联网数据中心数据中心层和服务器层的联合优化——分布式互联网数据中心联合负载均衡和功率控制本文同时从数据中心层和服务器层出发研究分布式互联网数据中心总电力成本最小化问题。本文提出了一个解耦分解设计,将分布式互联网数据中心的能量管理问题划分成两部分：前端门户网站与互联网数据中心之间的负载均衡；互联网数据中心服务器基于动态电压频率配置的功耗管理。基于该设计,本文对分布式互联网数据中心电力成本最小化问题进行具体的数学建模和公式化,并设计相关算法对数学模型进行求解。基于北美真实电价数据的仿真试验证实了本文所提方法的正确性和有效性。从该部分研究工作,我们可以得出一个重要的结论：节省能耗和节省开销是两个完全不同的优化目标,当优化目标发生变化的时候,能量控制的方式也随着发生改变。