基于遗传算法的数据中心能效仿真

随着数据中心数量和规模的不断扩大,能耗已经成为制约数据中心成本和可靠性的关键问题。而且,随着数据中心投入运营后的硬件迭代更新,数据中心服务器的异构性进一步加大,其能效也同设计建设之初相比有较大的变化。因此,根据数据中心服务器的构成和硬件配置,对整个数据中心进行动态能效仿真与分析,有助于实时掌握数据中心的能效现状,进行能效感知的负载调度,并提供能效优化的可能性。首先基于企业级服务器的SPECpower测试结果,对近年来服务器的能效发展趋势和影响因素进行了分析;然后基于遗传算法对数据中心的能效优化进行仿真,并设计了一个数据中心的能效仿真器原型系统。该仿真器可以根据供电限额、负载情况和吞吐量指标等动态仿真和调整数据中心服务器的运行状态,并对不同规模和不同服务器类型的数据中心能效进行仿真。所提出的基于遗传算法的数据中心能效仿真算法在能量最小化问题上得到了较小的误差和较短的仿真计算时间。