Page 17 - 网络电信2020年4月刊下
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算业务量IT设备的总功耗较低,所以具有较低的能耗成本;ARM                       [4] KARIDIS J, MOREIRA J E, MORENO J. True value:
            服务器具有较好的性能价格比,完成等量的云计算业务量IT设                             assessing and optimizing the cost of computing at
            备的采购成本较低,所以具有较低的能耗成本;ARM服务器具有                            the data center level[C]//Proceedings of the 6th
            较高的性能密度比,完成等量的云计算业务量占用较少的云计                              ACM Conference on Computing Frontiers. New York,
            算数据中心机架位置,所以具有较低的数据中心均摊成本。                               USA, 2009: 185-192.
                在同等条件下ARM服务器与英特尔至强处理器E5  2620服务                  [5] 邓维, 刘方明, 金海, 等. 云计算数据中心的新能源应
            器相比TCO成本节省了589万元,TCO成本降低了25%。                            用: 研究现状与趋势[J]. 计算机学报, 2013, 36(3):
                                                                     582-598.
                四、结论                                                 DEND Wei, LIU Fangming, JIN Hai, et al. Leveraging
                1)IT设备采购成本是TCO成本的最重要组成部分,占云计                         renewable energy in cloud computing datacenters:
            算数据中心TCO成本60%以上,寻找高性价比的IT设备是优化云                          state of the art and future research[J]. Chinese
            计算数据中心的最重要方法。                                            journal of computers, 2013, 36(3): 582-598.
                2)云计算数据中心能耗成本占数据中心TCO成本的15%以                     [6] LI Chao, ZHOU Ruijin, LI Tao. Enabling distributed
            上,降低IT设备的性能功耗比,可以很好的优化能耗成本。                              generation powered sustainable high-performance
                3)云计算数据中心成本占数据中心TCO成本的15%以上,                         data center[C]//Proceedings of the 19th IEEE
            如何根据云计算数据中心的相关特性寻找最优的IT设备是优化                             International Symposium on High Performance
            TCO成本的一个重要手段。                                            Computer Architecture. Shenzhen, China, 2013: 35-46.
                在未来的工作中,我们将针对不同业务场景业务量的模拟                        [7] AHUJA N, REGO C W, AHUJA S, et al. Real time
            方法,针对大数据、分布式存储和数据库等不同业务模型,提                              monitoring and availability of server airflow for
            出不同的性能测评方法;研究服务器故障率对服务器采购、数                              efficient data center cooling[C]//29th IEEE
            据中心运维带来的影响,将服务器故障率加入到模型中;研究                              Semiconductor Thermal Measurement and Management
            不同类型的生态对TCO模型的影响,设计更加精准的TCO模型。                           Symposium. San Jose, CA, USA, 2013: 243-247.
                                                                 [8] LE Q V, RANZATO M A, MONGA R, et al. Building
                                                                     high-level features using large scale unsupervised
                                                                     learning[C]//The 29th International Conference on
                                                                     Machine Learning. Edinburgh, Scotland, UK, 2012:
                                                                     507-514.
                                                                 [9] BARROSO L A, CLIDARAS J, HOELZLE U. The
                                                                     datacenter as a computer: An introduction to the
            参考文献:                                                    design of warehouse-scale machines[J]. Synthesis
            [1] 邢宝平, 吕梦圆, 金培权, 等. 面向绿色数据中心的能                         lectures on computer architecture, 2009, 4(1): 1-108.
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                56(9): 1821-1831.                                    center network virtualization: A survey[J]. IEEE
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                advance on energy consumption optimization of         systems[C]//Proceedings of the 2012 IEEE
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                computers, 2018, 41(12): 2670-2688.                   Systems and Software. New Brunswick, NJ, USA, 2012: 35-45.
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                ambient datacenter operation: CFD modeling            Optimizing the datacenter for data-centric
                study[C]//28th Annual IEEE Semiconductor Thermal      workloads[C]//Proceedings of the International
                Measurement and Management Symposium. San Jose, CA,    Conference on Supercomputing. New York, USA, 2011:
                USA, 2012: 104-107.                                   182-191.





                                                       网络电信 二零二零年四月                                            25
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