基于机器学习的数据中心参数自动优化关键技术研究

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从数据中心的关键参数PUE出发,对数据中心能效的各个方面,包括基础设施服务器、网络和可靠性等进行综合分析,指出可以通过这些关键参数对数据中心进行整体综合评价,使得数据中心基础设施的设计和评估有了可量化的依据。针对参数优化,从监督学习算法、无监督学习算法和强化学习方法3方面进行研究,指出机器学习界最鲜明的特点,就是算法众多、思想各不相同、发展各有路径。随后从数据中心运维参数优化、PUE调优等方面基于各类学习算法,对数据中心参数进行自动优化分析和设计,并针对未来机器学习和边缘计算的结合进行分析,认为机器学习算
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