基于非IT设备虚拟化的主机托管式数据中心能耗管理

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61702329
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0204.计算机系统结构与硬件技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Data centers, the major infrastructures of the cloud computing industry, have been growing rapidly in recent years in both number and scale. Due to their huge energy consumption, data center energy management has attracted the attention of many IT companies and researchers. However, most of the existing solutions are designed for owner-operated data centers, and thus cannot work efficiently in multi-tenant data centers. Multi-tenant data centers have their particular problems with energy management, including the difficulty to customize the designs of servers and other devices together for high energy efficiency, and the fact that server energy consumption cannot be directly managed by the data center operator. Therefore, it is important to design a specific energy management mechanism for multi-tenant data centers. This project proposes to virtualize the non-IT infrastructures, including the power system, cooling system and energy storage devices, such that the tenants rent virtual non-IT infrastructures to operate their servers like in an owner-operated data center. Based on this concept, we explore how to make the systematic framework of non-IT infrastructure virtualization with the virtual resource allocation mechanism, design the power control system for the tenants to manage their virtual data centers, and study the energy-efficient management technology for the data center operator to coordinate virtual and physical data centers. This project can provide an efficient systematic approach to improve the energy management of multi-tenant data centers.
随着云计算产业的发展壮大,其所依托的主要计算系统——数据中心的数量与规模在近年间迅速增长,而其大量能耗也成为颇受关注的话题。作为一种常见的数据中心模式,主机托管式数据中心在能耗优化方面存在其固有的缺陷,包括难以对服务器和机房内其他设备采用提高能效的专用化设计,以及数据中心运营者不直接控制服务器能耗等等,因而面临能效偏低又不易改进的困局。为此,本项目提出非IT设备虚拟化的思路,让托管数据中心的运营者向客户提供虚拟化的供能、制冷和储能等非IT设备,并为设计与之相适应的能耗管理方法而展开以下研究:基于非IT设备虚拟化的资源分配机制;面向托管数据中心客户的功耗控制系统;面向托管数据中心运营者的能效协调管理技术。本项目的成果可为改善主机托管式数据中心的能耗管理提供一个有效的系统性方案。

结项摘要

作为当前云计算行业的主要载体,数据中心的高能耗、低利用问题长期以来广为关注。供电、制冷、储能等非IT设备的资源管理与数据中心的能耗管理密切相关,而主机托管式数据中心虽然与自主运营式数据中心在体量上各占半壁江山,但前者在非IT设备的资源管理方面存在特殊难点,效率远不及后者。本项目为克服此难题,针对性地提出了托管数据中心非IT设备的虚拟化思路,通过研究非IT资源分配机制、面向客户的功耗控制系统、面向运行者的协调管理技术等,形成了一系列技术成果,有助于提高托管式数据中心的IT和非IT设备资源利用率及降低能耗,从而增加数据中心整体产生的利益,使运营者与客户都能获益。首先,我们以托管数据中心为背景,研究了非IT设备功率容量的虚拟化方案,设计了兼顾效率与公平的非IT设备资源的动态分配机制,提出了弹性功率容量管理框架CFP、研究跨租户计算正确性与效率保障框架OVERSEE、储能设备的虚拟化资源动态分配机制vESD等技术方法。其次,我们以托管数据中心客户的功率容量动态可变为背景,研究了可变功率容量的高效利用方法与防范过载的功耗控制机制,提出了可控高效的计算冲刺方案SprintCon、自动弹性资源分配方法AuTraScale、数据中心功耗管理仿真实验平台GreenBattery等技术与方法。最后,我们针对多个客户的资源预测与相互影响,研究了IT设备与非IT设备的离线配置与在线管理的协调方法,并将该方法的应用场景从数据中心扩展到移动设备上,提出了GPU空分共享对应用性能影响的预测方法Themis、拒绝电能攻击应对框架Anti-DOPE、移动设备上非IT资源与IT资源协同管理框架CAPMAN,研究了基于负载需求特征的数据中心负载分配方法及系统。基于本项目的研究成果,我们在中国计算机学会推荐的重要学术期刊与会议上发表了9篇论文,并申请了一项国家发明专利。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(1)
Exploiting big.LITTLE Batteries for Software Defined Management on Mobile Devices
利用 big.LITTLE 电池进行移动设备上的软件定义管理
  • DOI:
    10.1109/tmc.2020.3035236
  • 发表时间:
    2022-06
  • 期刊:
    IEEE Transaction on Mobile Computing
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zichen Xu;Jie Zhou;Wenli Zheng;Yuhao Wang;Minyi Guo
  • 通讯作者:
    Minyi Guo
区块链原理及其核心技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡晓晴;邓尧;张亮;史久琛;陈全;郑文立;刘志强;龙宇;王堃;李超;过敏意
  • 通讯作者:
    过敏意

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其他文献

其他文献

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知道了

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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