磁盘存储系统节能技术研究综述

目前磁盘是构成存储系统的重要组成部分,在存储系统总能耗中磁盘能耗占了大部分.因此磁盘存储系统的高能耗问题受到越来越多研究人员的关注.综述了磁盘存储系统从磁盘到存储系统各个层次的能耗研究进展和现状,同时对各种典型节能方法从原理、实现机制和评测手段等诸方面进行了分析和讨论,并对比分析和总结了各种节能技术的适应环境.结合海量存储系统负载特征的复杂性和应用环境的复杂性等特点,指出了磁盘存储系统节能技术的未来研究方向.     

绿色网络存储系统的动力学分析模型

分析和研究了复杂网络存储系统中能耗管理控制的动力学行为规律。通过分析网络存储系统中的磁盘能耗模型,提出一种针对分布式网络存储系统的理想化能耗优化数据布局模型(IEEDP)。在此基础上,结合数据迁移和数据复制技术,提出一种基于二维元胞自动机的绿色网络存储系统模型(GNSSCA)。实验表明,通过节点的局部性调节行为,该系统呈现出复杂的时空演化现象。系统总体副本个数随着负载的增加而出现相应的增加并最终趋于稳定。在负载较低的情况下,节点的访问队列长度嫡出现近似的幂律分布。     

海量存储系统安全方案设计

安全是海量存储系统必须要考虑的重要问题。针对基于证书的安全模型存在的缺陷,本文提出一种基于身份的海量存储系统安全模型,并详细阐述了安全架构各部分的功能。测试结果表明基于身份的海量存储系统安全机制的效率比基于证书的安全机制有了较大的提高。     

基于流程图的嵌入式软件能耗模型

采用基于流程图的能耗模型对嵌入式软件的能耗进行估计,首先以流程图分析C语言程序流,对于流程图中无法体现的能耗以修正值的形式进行补偿,最终建立软件能耗模型。为了验证该模型的可行性,给出实际电路测量方法。实验结果表明,在ADSP21375硬件平台下,该模型软件能耗估计值和实际测量值的误差较小。该方法可以使软件设计者在系统开发初期对能耗进行估计,便于设计合理的程序语句对系统能耗进行优化。     

基于语义信息的存储能效的研究

随着数字化信息爆炸性的增长,存储技术成为IT业发展的新动力。存储系统规模的不断扩大,使能效问题越来越突出,主要表现为增加了系统运行维护和冷却的成本、降低了系统的可靠性和扩展性、加剧了存储系统周围环境的污染,因此研究存储能效问题具有较大的经济价值和实用意义。阐述了存储系统中磁盘能效的研究进展和现状,并从语义信息出发,设计与实现了基于语义信息的驱动程序。实验表明该驱动程序有效地降低了磁盘能耗,提高了存储系统I/O性能,优化了存储能效。     

基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型

在目前全球倡导"低碳经济"的背景下,嵌入式软件能耗已成为嵌入式系统设计的重要考量因素,一种快速有效的软件能耗估算模型对于嵌入式软件早期开发具有重要的意义.本文着眼于构件化嵌入式软件,从基于状态的角度出发,将嵌入式软件系统的运行过程视为一个状态的集合,提出了一种基于马尔科夫链的嵌入式软件能耗估算模型.然后,通过使用状态转移概率矩阵获得嵌入式软件构件的稳定状态分布,再结合构件的能耗测量值,实现嵌入式软件的能耗估算,并通过实验验证了该模型的有效性.     

嵌入式软件算法级能耗建模与分析

针对嵌入式软件算法级能耗的优化问题,建立算法级能耗估算模型。以旅行商问题(TSP)为例,采用神经网络算法、遗传算法等进行能耗求解,对求解过程中的算法执行次数、算法复杂度以及运行时间这3个特征值进行能耗分析,通过能耗估算模型计算出算法针对TSP问题的能耗估算值,并将该估算值与使用sim-panalyzer功耗仿真平台求解得到的能耗测试值进行比较,结果表明,能耗测试值与估算值的误差在10%左右,证明该能耗估算模型具有较高的准确性。     

一种基于新能源驱动的存储系统的能耗优化方案

能源成本的增长和环境问题的日益突出使得数据中心面临严峻挑战,引进经济环保的新能源已经迫在眉睫。但是,新能源的间歇性、不稳定性和突变性等特点,导致数据中心无法有效适应新能源。为此,各大数据中心提出能源管理策略和负载调度算法等解决方案,但是现有的研究成果大多是针对计算方面的能耗优化,无法适应于存储方面。鉴于此,提出一种基于新能源驱动的存储系统的能耗优化方案,利用不同存储介质的特性和在线-离线负载划分模型来实现负载能耗需求和新能源供应的匹配。为保证存储系统的性能和能耗效率,采用双驱动和虚拟化合并技术实现细粒度的能耗控制方案;此外,还设计并实现了一种离线负载优化调度算法,进一步提高了新能源的利用率。实验结果表明,优化能耗方案可以使新能源的利用率达到95%,同时保证存储系统性能的退化比例低于9.8%。     

云存储系统节能研究综述

云存储系统作为云计算的重要组成部分,是各种云计算服务的基础。但随云存储系统规模的不断扩大和在设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗、低效率的问题。因为云存储系统占整个云计算中心能耗的27%～40%,所以无论从降低服务提供商的运营成本,还是从降低能耗以保护环境的角度出发,研究云存储系统中的节能技术都具有很大的现实意义与应用前景。将存储系统中的能耗优化问题分为基于硬件的节能方法与基于调度的节能方法两大类进行讨论;并将基于调度的节能方法分为基于节点调度、基于数据调度和基于缓存预取技术3类进行综合比较;最后,对适应节能的云存储体系结构、节能模式下的QoS保证、节能模式与计算模式的匹配以及纠删码容错技术下的节能研究4个方向进行了展望。     

海量存储系统的发展与展望

从存储网络技术、系统架构、数据保护、绿色存储等方面综合分析了海量存储系统的发展趋势,并对新一代海量存储-并行海量存储系统的相关理论和关键技术做了分析。并行海量存储系统应具有自动负载均衡、高可用、支持重复数据删除、自动分层存储、绿色节能等先进特性。     

手机应用程序能耗的估计算法

针对智能手机的能耗进行建模，将手机能耗分为4个部分，分别是系统能耗、应用能耗、周期性跳变和白噪声，在此基础上，提出应用能耗的估计算法，分析应用能耗所包含的函数执行能耗，实现高能耗函数的代码定位。本文提出函数执行能耗的估计算法，主要包括系统能耗的估计、周期性跳变带来的噪声去除以及函数的平均功耗估计。在去除周期性跳变带来的噪声时，结合机器学习方法，提出基于DBSCAN的改进算法，通过扫参进行参数选取，实现数据集的聚类和去噪。通过对多台手机进行测试检验并与trace文件结合，实验结果表明本模型在应用能耗估计上的平均误差为5.58%，在函数执行功耗、代码段功耗计算上具有较好的精度和泛化能力。     

SQL能耗建模及优化研究

IT系统能耗的节节攀升,使得设计新一代DBMS时必须考虑其能耗效率问题。由于SQL语句的执行过程大约消耗70%~90%的数据库资源,因此对SQL进行能耗建模及优化对提高数据库的能源使用效率具有重要的意义。在对SQL查询处理机制进行研究的基础上,构建了SQL能耗模型,并对一系列查询优化原则进行了实验,以表明不同优化原则对性能提升及能耗减少的有效性。实验及能耗数据分析表明:CPU利用率是影响系统功耗的最关键因素,SQL能耗优化方法可忽略内存优化且应该均衡考虑性能优化及功耗优化两方面,提出的SQL能耗模型及节能优化方法具有较强的应用价值。     

基于嵌入式软件算法级能耗问题研究

能耗已经成为嵌入式系统设计中一个重要的约束条件.嵌入式系统是典型的软件驱动执行系统,硬件的电路活动直接导致系统参数功耗,而软件中的指令执行和数据存取等操作底层的微处理、总线、Cache、存储器和I/O接口等硬件的活动都会间接的导致系统参数功耗.在现代“低碳经济”的背景下嵌入系统的功耗已经引起人们关注的一个重点.而软件设计早期对高层所作的功率耗评估和优化对整个系统的的能耗影响最为显著.本文通过构建算法级能耗估算模型,并通过实例采用神经网络算法、遗传算法等进行能耗求解,同时在求解过程中进行能耗分析.     

嵌入式系统源程序级软件能耗建模与分析

针对嵌入式系统能耗对各种嵌入式设备工作时长的影响,本文从系统指令级到源程序级的软件能耗考虑,首先通过分析设备源程序级语句的相关特征,基于源程序语句的指令能耗,提出一种针对源程序级的能耗模型,然后基于模型分析对五个经典算法的源程序中不同类别语句进行能耗优化,最后分别对五组经典算法优化前后的能耗比较。实验表明,本模型使得优化后的源程序能耗降低了9.46%-50.29%,达到了降低嵌入式系统软件能耗的目的。     

流程工业能耗系统多维子模型及其开放性集成框架

流程工业组成因素多,运行结构复杂,针对单一模型无法合理、全面地描述其能源消耗系统各因素及其关联关系的问题,提出了流程工业能耗系统多维子模型及其集成化构建方法。首先,综合设备、能量、信息、人员等多方面因素,从静态结构描述、能源消耗的动态行为以及企业能耗系统运作的目的性3个层面建立流程工业能耗系统多维子模型;然后,分析了不同视角子模型关联关系;最后,详细研究了能耗系统多维模型的开放性集成框架,从而为流程工业能耗系统建立集信息流、能源流和物料流为一体,并同时反映内、外部关键因素的多维集成化模型提供了方法支持。这种内外关联、高度集成的流程工业能耗系统模型的构建将为流程工业综合性能效评估奠定基础。     

面向实时复杂系统的基于片上网络多核平台的映射技术研究

为了提高通信与信号处理系统向片上网络(NoC)平台映射的性能,提出一种面向系统能耗和响应时间的新型NoC映射模型。该模型改进了传统映射算法中能耗的计算方法,同时考虑交换网络的能耗和处理节点的能耗,采用多对多映射技术,在带宽约束的基础上,结合复杂通信系统特有的注入率、迭代边界等约束,同时优化能耗和响应时间,提高了映射算法的实用性。仿真实例证明,该映射模型得到的优化方案能降低约15%的系统能耗,能够获得综合的最优性能。     

基于SSD数据库负载的SQL能耗感知模型

面对大数据带来的能耗及环境方面的严峻问题，构建节能的绿色数据库系统已成为关键需求和重要挑战。针对现有数据库系统主要以性能优化为目标，缺少对能耗的感知及优化的问题，提出基于数据库负载的能耗感知模型，并将模型应用于基于固态硬盘（SSD）的数据库系统中。首先，将数据库负载执行过程中对主要系统资源（CPU、固态硬盘）的消耗解析为时间开销和功耗开销，并基于SSD数据库负载的基本I/O类型构建时间开销模型和功耗开销模型，实现为数据库构建资源开销单位统一的能耗感知模型；然后，利用多元线性回归实现对模型的求解，并分别在独占环境和竞争环境下，验证模型对不同I/O类型的数据库负载能耗估算的准确性；最后，分析实验结果，并讨论了影响模型准确性的因素。经实验验证模型准确度较高，在DBMS独占系统资源情况下的平均误差为5.15%，绝对误差不超过9.8%；竞争环境下的准确率相对下降，但平均误差也低于12.21%，可有效构建能耗感知的绿色数据库系统。     

面向云计算环境的能耗测量和管理方法

云计算引领了计算机科学的一场重大变革,但与此同时,也不可避免地带来了日益凸显的能源消耗问题,因此,云计算能耗管理成为近几年的研究热点.云计算系统的能耗测量和管理直接关系到云计算的可持续发展,能耗数据不仅关系到能耗模型的建立,而且也是检验云计算资源调度算法的基础.为此,在广泛研究现有能耗测量方法的基础上,归纳总结了当前云计算环境的4种能耗测量方法:基于软件或硬件的直接测量方法、基于能耗模型的估算方法、基于虚拟化技术的能耗测量方法、基于仿真的能耗评估方法,并分析和比较了它们的优势、缺陷和适用环境.在此基础上,指出了云计算能耗管理的未来重要研究趋势:智能主机电源模块、面向不同类型应用的能耗模型、混合任务负载的能耗模型、可动态管理的高效云仿真工具、动态异构分布式集群的能耗管理、面向大数据分析处理和任务调度的节能方法以及新能源供电环境下的节能规划,为云计算节能领域的研究指明了方向.     

网络能耗系统模型及能效算法

网络能耗问题是当前网络研究和发展的重要问题,影响着网络的设计、应用和发展.当前网络能效算法的研究大多从网络局部角度关注于网络某一(些)设施的能耗问题,缺乏从网络全局的角度研究网络整体能耗的算法和策略.文中从网络全局角度研究网络的能耗模型和算法问题.文中基于3种基本网络数据传递模式和3种基本网络能耗机制,构建了网络能耗系统优化模型,对其中5种关键系统模型给出了详细的描述.针对几个关键系统模型,文中给出了形式化描述并且提出了相应的优化的节能路由算法.文中给出的网络系统能耗优化模型有助于对于网络能耗的理解和分析,所提出的能耗优化的网络数据包路由算法可以从网络路由的角度有效降低网络能耗.     

基于最小能耗模型实现水电站经济运行考核评估方法

针对现有技术中评估水电站经济运行状况存在的技术不足,提出新型的考核评估方法.该方法通过对水电站发电情况以及水电站水库耗能情况进行分析,从整体上衡量水电站在发电过程中的能量变差,及时、有效地评估在各种因素下,影响水电站发电的功耗分析.并构建出最小能耗数学模型,实现不同情况下水电站的能耗分析.在构建最小能耗数学模型时,同步考虑了影响最小能耗数学模型计算的约束条件.试验表明,本研究的方法误差低,适用范围广.