随着Web2.0的出现,各种交互式社交网络的兴起,使得互联网的内容呈现爆炸式的增长,从而直接导致了数据中心的建设在世界范围内出现又一波的热潮。数据中心已经成为了人们日常生活中有如电厂一般的又一基础设施,它不仅提供信息的存储、分发,由于云计算的出现,它本身也成为了一种可交易的资源。作为一个高能耗的实体,数据中心的节能不仅能够降低其运营者的日常开支具有明显的经济效益,也能够减少其所引起的二氧化碳的排放使其具有显著的社会效益,同时还能够使得政府能实践其对国际社会的承诺,满足其政治诉求。本文即是在这些研究背景及意义的驱动下,分别从数据中心、刀片机柜以及应用系统等三个不同的层次,展开了对数据中心节能技术的研究。主要解决了当前数据中心存在的热量分布不、平衡所带来的制冷能耗的浪费,以及机柜中两个供电区能效的不同而导致的计算能耗的隐性增加,同时纠正了以往的研究中存在的只注重能耗的减少,而不关心节能技术背后给运行于数据中心中的应用性能所带来的影响。本文的创新点主要有：●一种基于热量感知的负载调度策略：针对当前数据中心热量分布不均匀所带来的制冷能耗的浪费,本文提出了一个基于神经网络及加强学习算法的模型,通过对历史数据的学习与建模,找到机架中各个机柜负载与其入口温度的关系,进而通过该模型可以预测新到负载分配到机架中不同机柜将会带来的热量分布,通过对各个热量分布结果的比较,选取最优热量分布结果来决定新到负载的分配,从而减少数据中心整体制冷能耗的浪费；●具有电流感知的机柜内负载调度及资源分配策略：该方法的提出是基于机柜内两个供电区的能效有差异这一实验观测结论,正是因为两个供电区的电流差异会增加整个机柜的能耗,因而本文提出该策略来寻求平衡两个供电区的电流来减少其整体计算能耗。我们通过实验数据的分析得到两个供电区的负载与电流之间的关系,然后通过实现的比例积分控制器根据该关系模型来调整两个供电区的资源分配以及负载放置,使得两个供电区的电流稳定在平衡状态,节省其整体的计算能耗；●基于基础负载预测的动态Web服务系统资源配置：本文利用虚拟机可动态启动/关闭的功能,实现了云计算中Web服务系统资源动态可扩展的特性。首先通过一组实验得到了负载请求与Web服务系统配置之间的关系,进而利用云计算中心Web服务请求的潮汐性及周期性等特点,对历史请求数据进行分析得到Web系统在各个时段应具有的配置情况,然后通过动态的虚拟机调度来满足各个时段的应用请求需要,保证应用请求的服务质量。同时动态的系统资源配置也可以减少数据中心资源以及能源的浪费。●网络物理系统在数据中心服务质量与节能管理中的应用：本文是第一个将网络物理系统应用到企业数据中心的节能管理,通过收支平衡模型的建立,协调网络世界中的应用控制系统与物理世界中的节能控制系统,使得在执行节能指令之前,都会通过收支平衡模型来判断该指令的执行是否会影响到应用的服务性能,根据该模型得到的结果来最终决定是否执行该指令。该模型的目标即是最大化数据中心运营者的利益,当然这一目标的前提是要满足用户所要求的服务质量。最终通过实验验证了其在保障应用服务质量以及系统节能方面的平衡优势。本文的研究实验环境都是基于佐治亚理工大学CERCS实验室所提供的一个中型数据中心,部分实验结果是通过系统仿真得到,大部分实验数据都是通过真实的数据中心实验得到,所用到的系统软件包括VMware公司的vSphere4.1全套产品ESXi服务器,vCenter服务器及客户端等,这些真实环境的研究结果表明数据中心的节能研究特别是云计算中心的节能将需要更多的信息系统与物理环境之间的交互,只有通过网络与物理世界的融合才能从更全面的角度去综合管理用户和运营者的需求,取得更好的运营效益与节能效果。