基于虚拟架构的模块化数据中心节能管理研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 计算资源虚拟化应用研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 动环资源节能控制研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 数据中心能效评价研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.4 目前研究中存在的不足 | 第19-20页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 研究思路与技术路线 | 第21-25页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第21页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第21-25页 |
| 2 虚拟架构下数据中心节能管理模型 | 第25-45页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 数据中心虚拟化管理背景 | 第25-29页 |
| 2.2.1 数据中心模块化简介 | 第25-27页 |
| 2.2.2 模块化数据中心虚拟化应用概述 | 第27-29页 |
| 2.3 数据中心能耗分析 | 第29-37页 |
| 2.3.1 数据中心能耗因素分析 | 第29-31页 |
| 2.3.2 数据中心综合能耗模型 | 第31-32页 |
| 2.3.3 计算资源能耗模型 | 第32-34页 |
| 2.3.4 动环制冷系统能耗模型 | 第34-37页 |
| 2.4 计算资源虚拟化调度管理模型 | 第37-42页 |
| 2.4.1 计算资源虚拟化原理 | 第37-38页 |
| 2.4.2 计算资源虚拟化结构模型 | 第38-40页 |
| 2.4.3 计算资源虚拟化调度模型 | 第40-42页 |
| 2.5 动环资源动态调度管理模型 | 第42-43页 |
| 2.6 小结 | 第43-45页 |
| 3 基于虚拟化迁移的计算资源节能管理 | 第45-71页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 计算资源虚拟化迁移基本理论 | 第45-52页 |
| 3.2.1 计算服务器工作模式概述 | 第45-47页 |
| 3.2.2 计算资源虚拟化迁移关键技术 | 第47-49页 |
| 3.2.3 计算资源虚拟化迁移调度过程 | 第49-52页 |
| 3.3 计算资源动态迁移策略 | 第52-59页 |
| 3.3.1 迁移时机 | 第52-54页 |
| 3.3.2 迁移对象 | 第54-57页 |
| 3.3.3 目标主机 | 第57-59页 |
| 3.4 计算资源动态迁移节能调度 | 第59-67页 |
| 3.4.1 迁移调度过程模型 | 第59-60页 |
| 3.4.2 动态迁移前准备 | 第60-62页 |
| 3.4.3 动态迁移拷贝 | 第62-65页 |
| 3.4.4 动态迁移调度算法 | 第65-67页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第67-69页 |
| 3.5.1 计算资源利用率分析 | 第67-68页 |
| 3.5.2 数据中心能效优化分析 | 第68-69页 |
| 3.6 小结 | 第69-71页 |
| 4 基于协同调度的动环资源节能管理 | 第71-99页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 动环资源协同调度策略 | 第71-77页 |
| 4.2.1 协同调度基本模型 | 第71-73页 |
| 4.2.2 协同调度过程模型 | 第73-74页 |
| 4.2.3 协同调度策略 | 第74-77页 |
| 4.3 基于温度场分布分析的协同控制 | 第77-90页 |
| 4.3.1 数据中心温度场分布插值方法 | 第77-84页 |
| 4.3.2 数据中心温度场异常点分析 | 第84-87页 |
| 4.3.3 按需制冷协同控制 | 第87-90页 |
| 4.4 动环资源协同节能调度 | 第90-94页 |
| 4.4.1 协同调度架构 | 第90-91页 |
| 4.4.2 协同调度约束条件 | 第91-92页 |
| 4.4.3 协同调度算法 | 第92-94页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第94-97页 |
| 4.5.1 动环设备运行优化分析 | 第95页 |
| 4.5.2 数据中心能效优化分析 | 第95-97页 |
| 4.6 小结 | 第97-99页 |
| 5 数据中心能效管理综合评价 | 第99-121页 |
| 5.1 引言 | 第99页 |
| 5.2 数据融合分析理论 | 第99-105页 |
| 5.2.1 数据融合原理概述 | 第99-100页 |
| 5.2.2 数据融合功能模型 | 第100-103页 |
| 5.2.3 数据融合层级 | 第103-104页 |
| 5.2.4 能效管理综合评价流程 | 第104-105页 |
| 5.3 数据中心能耗数据融合 | 第105-110页 |
| 5.3.1 数据中心能耗数据源及特点 | 第105-108页 |
| 5.3.2 数据中心能耗数据融合 | 第108-110页 |
| 5.4 数据中心能效评价指标 | 第110-114页 |
| 5.4.1 基于电能利用率的能效评价 | 第110-113页 |
| 5.4.2 基于计算效率的能效评价 | 第113-114页 |
| 5.4.3 基于动环设备负载系数的能效评价 | 第114页 |
| 5.5 基于数据融合的能效管理综合评价 | 第114-119页 |
| 5.5.1 能效管理评价指标的选择 | 第114-116页 |
| 5.5.2 能效管理综合评价步骤 | 第116-117页 |
| 5.5.3 能效管理综合评价模型 | 第117-119页 |
| 5.6 小结 | 第119-121页 |
| 6 系统设计与应用分析 | 第121-135页 |
| 6.1 引言 | 第121页 |
| 6.2 系统设计 | 第121-126页 |
| 6.2.1 节能管理过程模型 | 第121-122页 |
| 6.2.2 数据采集系统设计 | 第122-124页 |
| 6.2.3 节能管理系统设计 | 第124-126页 |
| 6.3 应用案例概况 | 第126-129页 |
| 6.3.1 项目简介及需求 | 第126页 |
| 6.3.2 项目配置与布局 | 第126-128页 |
| 6.3.3 项目部署架构 | 第128-129页 |
| 6.4 应用案例节能分析 | 第129-134页 |
| 6.4.1 计算资源节能情况 | 第129-130页 |
| 6.4.2 动环资源及微环境优化情况 | 第130-133页 |
| 6.4.3 能效管理综合评价结果 | 第133-134页 |
| 6.5 小结 | 第134-135页 |
| 7 总结与展望 | 第135-139页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第135-136页 |
| 7.2 主要创新点 | 第136-137页 |
| 7.3 进一步研究展望 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-147页 |
| 攻读博士学位期间的学术及科研成果 | 第147-149页 |
| 致谢 | 第149页 |
