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上传时间: 2021-03-10
详细说明：在不断上涨的电力成本和环境保护时代，如何实现能源效率来运行云数据中心是一项重大挑战。 已经设计出各种技术来帮助减少由大量相同服务器组成的云数据中心的能耗，包括动态分配活动服务器，合并要在其上运行的各种应用程序以及调整活动服务器的CPU速度。 利用这些技术，我们使用“在线着色装箱”问题对合并问题进行建模，并设计出一种有效的可感知应用程序的近似算法，以找到接近最佳的解决方案。 我们展示了一个1.7渐近逼近比。 然后，我们应用预测贝叶斯网络模型来识别日常工作量模式并相应地调整资源配置。 我们使用从真实数据中心收集的跟踪信息来评估我们的方法，并证明（1）我们的预测算法可以有效地估算未来需求，（2）我们的协调方法可以显着节省能源和运营成本，接近近乎最佳的离线状态解决方案；（3）就服务器组件的磨损而言，我们的方法几乎不产生可靠性成本。
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