基于访问量预测的数据中心自适应节能机制

【摘要】：为能在保证服务质量的前提下提高数据中心能源利用率,提出一种基于用户访问量预测的数据中心虚拟机自适应节能机制,根据自适应Holt-Winters(AHW)预测法研究互联网用户访问行为的周期性,使其能根据用户访问量自适应地调整虚拟机数量以提高虚拟机的利用率,达到减少数据中心能耗的目的。仿真实验结果显示,AHW预测法最高平均绝对百分误差为22.46%,基于AHW预测法的数据中心虚拟机利用率为97.88%,相比未采用节能机制时提高了37.19%,从而证明该节能机制对周期性用户访问进行预测时具有较好的统计性能和较强的鲁棒性,能更好地满足数据中心节能的需求。 【作者单位】： 中国科学技术大学自动化系;国家广播电影电视总局广播科学研究院;
【关键词】： 云计算 数据中心 虚拟机 节能 自适应Holt-Winters预测 极大似然估计
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61074033) 教育部博士点基金资助项目(20093402110019)
【分类号】：TP308
【正文快照】： 1概述近年来,随着云技术的飞速发展,高密度数据中心开始出现并取得良好效益。然而最新研究表明,能耗问题已经成为制约数据中心系统维护和性能提升的瓶颈。首先,能耗过高会导致服务器发热严重,数据中心需要安装大功率的中央空调提供制冷;其次,许多数据中心服务器数量增长较快,

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