基于因果学习的数据中心基础结构优化方法技术

技术编号:39314464 阅读:22 留言:0更新日期:2023-11-12 15:58
提供了用于通过以下方式进行主动式数据中心管理的方法:将随机化受控信号注入该数据中心的冷却基础结构的操作控制中并接收与所注入的信号相对应的响应信号。这些所注入的信号用于调整该冷却基础结构的操作控制,并且响应信号与该数据中心中的操作条件有关。基于这些响应信号以及自变量和外部变量,连续地将这些随机化信号注入该冷却基础结构中并基于这些响应信号进行微调。基于这些信号注入和对应响应来确定用于控制数据中心的冷却基础结构的最佳或改进参数。的最佳或改进参数。的最佳或改进参数。

【技术实现步骤摘要】
基于因果学习的数据中心基础结构优化方法
[0001]本申请是申请号为201980072632X、申请日为2019年11月20日、专利技术名称为“基于因果学习的数据中心基础结构优化方法”的专利申请的分案申请。

技术介绍

[0002]数据中心消耗大量电力用于冷却其中的服务器和其它计算机设备。随着对数据需求的增长,数据中心以能量高效方式操作至关重要。一个度量是功率使用效率:用于运行数据中心基础结构的能量与用于为计算机设备(例如,服务器和交换机)供电的能量的比率。得到极好优化的数据中心可具有低至1的年度化功率利用效率;然而,1.3或更大的功率利用效率更为典型。其它度量包括收益、投资回报、时延和客户保留。
[0003]根据网络负载和外部环境条件(诸如温度、云覆盖范围和能量成本)来在上下文上优化数据中心基础结构冷却系统过程控制是复杂的问题。高级机器学习技术诸如卷积神经网络已应用于该问题,以开发可预计能量需求并更好地管理能量使用的预测模型。已经表明,这种类型的机器学习系统有可能实现用于冷却的能量的量的40%的减少,这相当于在考虑到电损和其它非冷却低效之后的总体功率利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于主动式数据中心管理的方法,包括以下步骤:提供用于数据中心的冷却基础结构的操作控制的信号注入;接收与所述信号注入相对应的响应信号和所述数据中心中的操作条件;测量所述响应信号的效用;访问与所述数据中心的所述冷却基础结构的所述操作控制的参数相关的数据;以及基于所述响应信号的所述效用来修改所述操作控制的所述数据。2.根据权利要求1所述的方法,其中所述提供步骤包括调整所述数据中心的所述冷却基础结构的参数。3.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:吉勒
申请(专利权)人:三M创新有限公司
类型:发明
国别省市:

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