24、数据中心基于气流的故障模型及任务调度优化

数据中心基于气流的故障模型及任务调度优化

1. 背景与挑战

数据中心通常由 IT 设备（服务器）、电源系统、计算机机房空调单元（CRAC）等组成。其中，IT 设备是数据中心的核心部分，其能耗取决于硬件规格和要执行的任务。而 CRAC 作为数据中心的关键部分，需要大量的冷却能耗，几乎占据整个数据中心能耗的 40% - 60%。因此，降低 CRAC 的功耗已成为一个重要挑战。

数据中心大量节点的运行会导致大量能源消耗和更高的温室气体排放。例如，一个 IBM 数据中心消耗 20 MW 的电力，几乎相当于 22,000 个美国建筑物的能耗。目前已有一些工作致力于降低数据中心的能耗，但这些节能策略大多基于正常且无故障的数据中心或数据存储系统。考虑到大规模数据中心中频繁发生的故障，研究旨在通过提高冷却系统的效率来降低存在节点故障的数据中心的能耗。

2. 数据中心功率模型

• 常用符号说明
  | 符号 | 含义 |
  | ---- | ---- |
  | u | 节点故障前数据中心的 CPU 使用率 |
  | Nodei | 任意节点 i |
  | T i in | 节点 i 的入口温度 |
  | T i out | 节点 i 的出口温度 |
  | Tsup | CRAC 提供的冷空气温度 |
  | D | 热分布矩阵 |
  | Ctot | 数据中心的总任务 |
  | m | 每个节点包含的服务器数量 |
  | a | 节点 i 中一台服务器的能耗 |
  | b | 节点 i 的基本能耗 |
  | ci | 分