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一种最小化绿色数据中心电费的负载调度算法
引用本文:窦晖,齐勇,王培健,张恺玉.一种最小化绿色数据中心电费的负载调度算法[J].软件学报,2014,25(7):1448-1458.
作者姓名:窦晖  齐勇  王培健  张恺玉
作者单位:西安交通大学 电子与信息工程学院, 陕西 西安 710049;西安交通大学 电子与信息工程学院, 陕西 西安 710049;西安交通大学 电子与信息工程学院, 陕西 西安 710049;西安交通大学 电子与信息工程学院, 陕西 西安 710049
基金项目:国家自然科学基金(61272460);高等学校博士学科点专项科研基金(20120201110010)
摘    要:为了减少电费和碳排放,数据中心运营商开始建立就地绿色能源发电厂以进行供电.然而,负载的波动性、电价的时间差异性以及绿色能源的间歇性,给节约数据中心电费带来了挑战.针对以上问题,提出一种在线式负载调度算法,可以在不使用未来的负载、电价和绿色能源可用性信息的前提下,最小化数据中心的电费.首先,建立拥有就地绿色能源发电厂的数据中心的电费模型;然后,将数据中心电费最小化问题形式化为一个随机优化问题;最后,求解该优化问题得到相应的负载调度策略.基于真实数据的实验结果表明:该算法可以在保证负载性能的前提下,有效降低数据中心的电力成本.

关 键 词:数据中心  绿色能源  电费  负载调度  Lyapunov优化
收稿时间:2013/10/31 0:00:00
修稿时间:2014/3/17 0:00:00

Workload Scheduling Algorithm for Minimizing Electricity Bills of Green Data Centers
DOU Hui,QI Yong,WANG Pei-Jian and ZHANG Kai-Yu.Workload Scheduling Algorithm for Minimizing Electricity Bills of Green Data Centers[J].Journal of Software,2014,25(7):1448-1458.
Authors:DOU Hui  QI Yong  WANG Pei-Jian and ZHANG Kai-Yu
Affiliation:School of Electronic and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China;School of Electronic and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China;School of Electronic and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China;School of Electronic and Information Engineering, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, China
Abstract:In order to reduce both electricity bills and carbon emission, data center operators begin to build their own on-site green energy plants. However, challenges arise with the fluctuating workload, temporally diverse electricity price and intermittent green energy. To deal with these challenges, this paper presents an online workload scheduling algorithm which can minimize the total electricity bills of a data center without any future information about workload, electricity price or green energy availability. First, a model for the total electricity bills of a data center is introduced. Then a stochastic optimization problem to minimize the electricity bills is formulated. Finally, solution to the optimation problem is made to form the corresponding workload scheduling policy. Experimental results based on real-world traces show that the proposed algorithm can effectively reduce the total electricity bills while guaranteeing the workload performance.
Keywords:data center  green energy  electricity bills  workload scheduling  Lyapunov optimization
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