数据中心能源管理与优化.pptx

该【数据中心能源管理与优化 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【25】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【数据中心能源管理与优化 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:服务器利用率、工作负载分布、冷却系统能效等。:数据中心地理位置、冷却技术选择、冷却系统效率等。:照明设备类型、照明时间、自然光利用率等。:利用统计回归、机器学****等方法,建立预测服务器功耗的模型。:考虑冷却系统类型、热力学特性等因素,建立预测冷却系统功耗的模型。:整合服务器能耗模型、冷却能耗模型等,建立预测数据中心总体能耗的模型。(PUE):衡量数据中心整体能耗,计算公式为PUE=总能耗/IT设备能耗。(DCIE):衡量数据中心基础设施的能耗,计算公式为DCIE=(1-PUE)/PUE。:衡量服务器资源利用情况,计算公式为服务器利用率=实际使用算力/理论最大算力。:设定具体且可衡量的数据中心能效目标值,。:不仅要关注PUE等指标,还应考虑服务器利用率、供电可靠性等指标的优化。:从整体数据中心到单个设备,分层实施优化措施,层层推进能效提升。(ARMA)模型是一种时间序列预测模型,它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)模型。,预测未来的值。,因为它可以捕获季节性、周期性和随机波动。(STL)分解原始数据序列为趋势、季节性和剩余分量。,而季节性分量揭示了周期性模式。剩余分量包含随机波动。。,如支持向量机(SVM)和随机森林,可从历史数据中学****复杂模式。,尤其是在数据存在非线性关系时。。,无需重新训练。,因为新的数据可能包含重要的信息。。。,以确定在满足特定要求(如服务水平协议)的同时最小化能耗的资源分配方案。,以提高能源效率。。。,以实现整体能耗最优。