基于SDN的数据中心网络流量负载均衡研究

目前数据中心网络(data center network,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足,部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题,提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先,对流量进行分类,为大流计算所有源至目的主机可达路径的最短跳数路径集;然后,根据LLDP和ECHO测量链路时延以求得时延最优路径集;最后,采用概率拟合算法分配路径,实现数据中心网络流量负载均衡.在相同场景下的实验结果表明,与ECMP、Hedera和DIFF算法相比,DSA-D算法具有更好的吞吐量、链路带宽利用率和平均往返时延.

“东数西算”背景下多数据中心联合消纳可再生能源途径研究综述

“碳达峰、碳中和”和“东数西算”战略目标背景下,新能源装机占比和数据中心机架数量持续增长,数据中心的负荷调节能力可有效促进新能源消纳。与传统的可中断、可转移负荷不同,数据中心作为一种用电量可观的新型负荷,在时间、空间尺度上均有调节潜力。因此,立足于现有研究成果,该文首先对数据中心能耗模型进行分析,对比了几种常见的建模方法;其次,通过对数据中心时空转移特性的定性分析和对消纳可再生能源潜力定量评估方法的总结,揭示了数据中心的消纳潜力;再次,分别从技术和管理2个层面梳理了数据中心消纳可再生能源的途径;最后,展望了“东数西算”背景下多数据中心联合消纳可再生能源的途径,为可再生能源消纳提供新的思路,助力我国“双碳”目标的实现。

绿色经济下数据中心供电架构及布局演进探讨

将新能源和数据中心结合一起,解决数据中心绿电成本高、占比低的问题,本文探讨了数据中心园区部署同等发电规模的太阳能系统,直流输出后直接为IT设备供电的可行性。分析了太阳能数据中心站点布局关键因数,选择适合的直流供电架构。

大型数据中心园区规划和建筑设计技术要点分析——以保定霖云汇数据中心项目为例

随着信息技术的飞速发展,大型数据中心在支撑社会信息化、智能化进程中扮演着至关重要的角色。为满足日益增长的计算需求,加速传统基建和新基建之间融合,促进数字经济与人工智能的繁荣健康发展,实现多元化与立体化的布局,保持灵活性和适应性,以及追求绿色低碳的可持续发展,文章以保定霖云汇数据中心园区为案例,深入分析了数据中心园区规划和建筑设计的关键要素,旨在为相似数据中心园区的规划和建设提供实践指导和参考。

国家海洋科学数据中心建设与发展实践

科学数据是国家科技创新和经济社会发展的重要基础性战略资源。国家海洋科学数据中心作为科技部和财政部首批认定的20个国家科学数据中心之一,以打造海洋领域的基础支撑与条件保障类国家科技创新基地为发展定位。成立4年来,在科技部和自然资源部的支持及依托单位和共建单位的共同努力下,各项工作取得突破性进展,为持续推动海洋科学数据共享奠定了扎实的基础。本文回顾了国家海洋科学数据中心的发展历程,从运行管理和标准规范、数据资源体系建设、关键技术应用与工具研制、数据共享服务平台建设等方面系统总结了该中心在海洋科学数据共享领域的建设进展与成效,并提出下一步发展建议与前景展望。

基于云数据中心的多源异构数据治理技术研究

目前常规的多源异构数据治理方法主要通过对数据属性进行判断,从而实现分区域数据清洗,由于缺乏对非线性数据的分析,导致治理性能不佳;对此,提出基于云数据中心的多源异构数据治理技术;采用关系型数据库中的ETL功能对数据进行清洗,对数据转换模式以及数据清洗规则进行定义;引入互信息系数对数据相关程度进行判定,并进行非线性数据相关性分析;以云数据中心作为载体,对多源异构数据治理体系进行构建;在实验中,对提出的数据治理技术进行了治理性能的检验;最终的实验结果表明,提出的数据治理技术具备较高的查准率,对云数据中心多源异构数据具备较为理想的数据治理效果。

面向数据中心48 V供电系统的混合型母线变换器及其高密度集成

该文提出适用于数据中心48 V供电系统的混合型母线变换器电路拓扑及其高密度集成方法,通过在开关电容变换器中嵌入自耦变压器和LLC谐振变换器,大幅增加开关电容变换器的降压比,且利用矩阵式变压器结构实现变换器输出电流能力的大幅提升。基于所提出的混合型母线变换器,进一步提出其高密度集成方法,综合采用磁集成、绕组集成等方式,实现变换器功率密度和效率的提升。研制40~60 V输入、变比8:1、输出电流100 A、开关频率1 MHz的八分之一砖模块,功率密度达到1.704 kW/in3,最高效率达到97.9%。

智算数据中心光电交换技术综述(特邀)

近年来,由于人工智能现象级应用的出现,智算数据中心(AIDC)和超算数据中心(SCDC)网络演进成为研究热点。传统的3层全连接电交换架构已经不能很好地满足AIDC或SCDC高带宽、低时延、低功耗和低成本的需求,需要一种更为高效和易于扩容的电光融合交换或光交换方案来逐步替代传统纯电路包交换的策略。文章对近年来基于数据中心的光电融合交换技术方案进行了综述性介绍,对行业中率先进行光交换技术尝试的头部互联网企业的部署经验进行了分析,并结合电信行业需求,给出了AIDC和SCDC交换节点的推荐部署和演进方式。

算力-热力灵活性协同的数据中心能量管理方法

随着数字经济产业快速发展,数据中心成为电能消耗的重要部分。多样化的数据处理需求、大量的计算用电及制冷用电,在带来高能耗问题的同时也为数据中心的运行调度提供了灵活性。因此,协同考虑计算灵活性和热灵活性,制定数据中心优化运行策略,可有效提高能源利用效率,提升数据中心运行经济性。该文提出一种考虑算力-热力灵活性协同的数据中心能量管理方法。首先,考虑数据负载灵活调度、冷却系统温度变化以及冷热通道热惯性等精细化要素,实现了信息技术设备和冷却设备的协同建模。其次,进行模型的线性化转换,降低了求解难度。在此基础上,实现了基于灵活性协同的数据中心能量管理,从而降低数据中心运行能耗及成本。最后通过算例验证了所提方法的有效性。

含共享储能的数据中心微网群分布式优化调度

多个数据中心微网可联合成微网群以实现不同数据中心微网的资源联动和能量互补。首先,建立了含共享储能的数据中心微网群运行模型,考虑了不同数据中心微网间的功率交互、数据负载交互、碳配额交互及共享储能容量使用权分配等耦合约束。其次,提出了考虑时变容量使用权和旋转备用服务的共享储能容量分配与运行策略,以进一步提高共享储能的效能。然后,采用高斯混合模型对数据中心微网内可再生发电的预测误差概率分布进行精确拟合,并结合机会约束处理预测误差的不确定性。最后,通过交替方向乘子法实现各个数据中心微网的独立求解,并引入动态乘子更新策略和预测-矫正因子以提高算法的收敛性。所提模型与方法的有效性在仿真中得到验证。

递归型数据中心网络上g-额外连通度及容错单播算法研究

数据中心网络的研究是近几年兴起的热点。与传统的树型数据中心网络相比,递归型数据中心网络具有更好的容错性和可扩展性。部署于n-口交换机上的k-维递归型完全图网络可以表示为Xk,n,σ表示图中任意顶点与同维度其他子图相连接的边数。在实际情况中,网络的额外连通度相较于传统的连通度能够更准确地衡量一个网络的容错性。证明当k≥3,n≥3,σ∈{1,n-1}且0≤g≤2时,Xk,n的g-额外连通度为(g+1)(kσ-1)+n,这一结果接近于其连通度的g+1倍。进一步,提出基于该情形下的容错单播算法,并证明了该算法的时间复杂度和在最坏情况下Xk,n中任意两点间构造出路径长度的上界。通过模拟仿真实验,验证了该算法在执行效率上优于广度优先和深度优先搜索算法,且算法具有较好的容错性。

气象管理数据中心设计与实现

为满足气象部门政务数据高效管理和共享应用需求,推动气象政务数据融入国家政务大数据体系,中国气象局依托国家级气象专有云设计、建设了气象部门首个一级集中、四级应用的集约统一的政务数据中心,直接支撑气象政务和业务应用。本文介绍了该数据中心系统的核心架构设计、主要业务功能、关键信息流程、基于气象政务数据特征的数据分类和分层数据体系、关键实现技术、应用成效等。系统的实现采用了一系列的新兴信息技术,包括支持多源异构的数据汇聚、基于策略的数据清洗和整合治理、全局统一的数据服务和接口管理、基于ElasticSearch引擎的全文检索、基于消息驱动的管理应用协同、主备中心数据同步等。作为气象部门政务管理数字化转型升级的数字底座,系统建成后为国省市县四级气象部门提供了一站式的政务数据管理和共享应用服务,在有力支撑中国气象局行政办公、科学决策和履行公共职能中发挥了良好效益。

科学数据中心安全工作实践——以国家冰川冻土沙漠科学数据中心为例

科学数据中心是科学数据的载体,是科学数据资源安全支撑的基础和保障环境,承担着促进科学数据开放共享的使命,科学数据的安全主要依赖于科学数据中心的安全管理。本研究针对国家冰川冻土沙漠科学数据中心的安全工作实践,分析了数据中心安全问题的来源,提出包含工作层级、安全过程、安全对象三个维度的数据中心安全能力建设模型,提出了以数据为中心,兼顾发展和安全,预防为主、全程管控的安全工作思路;分析了数据中心重点关注的物理安全、网络安全、系统安全、应用安全、数据安全的主要防范内容,并针对这些安全对象,设计了相应的安全管理措施,开展了安全能力建设;并从制度流程建设、人员安全能力培训、数据安全审计、数据分级分类、容灾备份和应急处置、安全工作中的防呆设计、技术工具利用七个方面对数据中心十年以来的安全实践经验进行了总结。

全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估

随着高校数据中心网络规模的不断扩大和应用需求的增加,全光网作为一种高带宽、低延迟的网络技术,逐渐在高校数据中心网络中得到应用。文章针对全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估进行了研究。首先介绍了全光网的概念和特点,以及高校数据中心网络的需求和挑战。然后重点探讨了全光网在高校数据中心网络中的应用,包括拓扑结构设计、传输技术应用以及设备选型和部署。接着介绍了全光网在高校数据中心网络中的性能评估,包括评估指标、评估方法和实验设计,并给出了实验结果和分析。最后对研究工作进行了总结,并展望了未来的研究方向。

基于混合整数规划的数据中心冷却能耗优化

以广州某数据中心水蓄冷冷却系统为研究对象,提出了一种基于混合整数线性规划的模型预测控制方法.该方法以数据中心冷却系统的能耗最低为优化目标,通过对冷却系统和环境条件进行建模,并结合能源成本和冷却系统效率,确定最佳的冷水机组运行策略和水蓄冷冷却系统的时序控制.在优化过程中,考虑了冷水机组的最小连续运行时间对冷却系统能耗的影响,并确定了最佳取值,提高了机组的稳定性,减少了因冷机频繁启停带来的能耗浪费.通过全年能耗模拟,相较于传统控制方法,该方法将总能耗降低了6.52%,总运行费用降低了6.93%.

考虑特性分类批处理负荷可调节能力的数据中心微网灵活性设备分布鲁棒容量配置方法

微网灵活性设备主要用于平抑源荷两侧的波动,其容量配置方法应考虑源荷不确定性的影响,而含数据中心微网的灵活性设备容量配置方法还应进一步考虑数据中心负荷的可调节特性。考虑数据中心批处理负荷的可调节能力和源荷不确定性因素,提出一种灵活性设备容量配置方法。根据负荷特性的不同,将批处理负荷划分为2类以更加准确地量化其可调节能力,一类为带宽时序可变限时可平移负荷,另一类为带宽时序不变可中断平移负荷,对这2类批处理负荷进行详细分析并给出一般性的建模方法;构建数据驱动下的min-max-min两阶段分布鲁棒优化容量配置模型,利用1-范数和∞-范数约束场景概率分布模糊集,采用列和约束生成算法对该模型进行化简求解。对某省数据中心微网进行算例分析,验证了所提方法的有效性。

数据中心主机房的能效评价方法及提升路径

本研究主要根据数据中心主机房的气流组织和UPS应用的实测结果,分析低负载率工况下气流组织存在的问题和UPS电源质量和运行效率,提出相应的机房能效提升路径,从而降低数据中心PUE值。

基于分组遗传算法的数据中心虚拟机节能映射

近年来,随着人们对云计算业务需求持续增长,数据中心能耗日益增加,由此不仅增加了运营成本,巨大的碳排放对生态环境也产生严重的影响,数据中心节能已成为当前亟须解决的重要难题。对云数据中心的虚拟机放置(Virtual Machine Placement,VMP)进行优化能有效地提高资源利用率,同时,VMP也是减少数据中心能耗的重要技术之一;针对数据中心的能耗感知VMP问题,提出一种基于分组遗传算法的节能算法EEGGA(Energy-Efficient Grouping Genetic Algorithm),算法将节能VMP问题视为装箱问题(Bin Packing Problem,BPP),并应用基于分组编码的遗传算法对其进行求解,通过减少活动物理主机的数量(装箱数量)以实现降低数据中心能耗的目标;在算法迭代过程的交叉和变异等阶段,设计了多种启发优化策略提升子代染色体的适应度,从而提高算法的节能性能和加快迭代收敛的速度;通过仿真实验,在收敛速度和求解性能等方面将提出的算法与传统的节能遗传算法进行对比,实验结果表明:提出的算法能够有效地减少数据中心的能耗,在节能性能和求解收敛速度方面均优于其他算法。

区域级智慧海洋大数据中心架构规划及建设实践

智慧海洋大数据中心是智慧海洋工程建设的核心载体和体系中枢,其区域中心的规划和建设对于加快各省海洋强省建设、支撑地方数字政府建设、推动国家智慧海洋工程建设具有重要的支撑意义。本文基于推进重点领域突破的实际需求,提出一种区域级智慧海洋大数据中心的架构设计,阐述了其总体框架、技术架构和数据架构,并给出了实现的研究案例。基于架构设计的浙江省智慧海洋大数据中心提供了数据资源、能力支撑、综合展示、开放创新、应用服务等层面的关键技术,构建了浙江省海洋大数据安全开放的应用环境和自发主动、高效规范的共享模式,形成了国家首个省级海洋大数据中心示范效应和全国可复制可推广的建设经验。智慧海洋大数据中心作为新型信息化平台,将促进海洋大数据资源的共享应用和潜能释放,聚焦数据共享、应用生态、迭代升级和创新驱动,为海洋数据资源全生命周期管理共享和运营服务提供完整解决方案。

图模型在智慧校园数据中心的应用

针对智慧校园数据平台中的数据来源不统一、数据质量不高、数据规模较大的问题,引入了图模型的建模方式。虽然主流结构化数据库建模方式的数据管理和操作更加可靠和成熟,可以确保数据的完整性和一致性,但对多样性和复杂性数据查询性能较差。区别于结构化的数据库建模方式,图模型重点聚焦数据间的联系而非数据本身,从而具备能够轻松处理复杂、多层级、非结构化的数据的能力。研究分析两种建模方式在智慧校园数据中心中的应用,并通过实验对比两种方式的查询性能,实验结果表明:与传统关系型建模相比,图模型在数据分类复杂且经常需要多分类连接查询的情况下能够更快地查询和遍历数据,具备更优秀的查询效率,能很好地解决智慧校园数据查询性能较差的问题。