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J-GLOBAL ID：201802267918207388   整理番号：18A1145624

知的アasタスクによるデータセンタの冷却力の低減【JST・京大機械翻訳】

Reducing the Cooling Power of Data Centers by Intelligently Assigning Tasks

著者 (4件)： Yang Liyao (Department of Computer Science, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Deng Yuhui (Department of Computer Science, Jinan University, Guangzhou, China) ,  Yang Laurence T. (Department of Computer Science, St. Francis Xavier University, Antigonish, NS, Canada) ,  Lin Ruihong (Department of Computer Science, Jinan University, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 5  号： 3  ページ： 1667-1678  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： インターネットの爆発的成長は,データセンターに通常保存されている大量のデータを生成している。電力消費は,データの爆発的成長により現代のデータセンターを設計する非常に重要な課題になっている。冷房システムにより消費される電力は総電力消費の約半分を占める。データセンターに存在するラックのピーク入口温度を下げることにより,供給された冷気の温度要求を効果的に減少させることができ,その結果,冷却コストを下げることができる。データセンターにおけるタスク分布は,この入口温度に著しい影響を及ぼす。多くの研究が,空気組織化[例えば遺伝的アルゴリズム(GA)]の観点から最適タスク分布を達成するために行われてきた。しかし,既存の方法は局所最適に容易に捕捉できる。本論文では,床下空気供給を有する均一および不均一データセンタにおけるタスク割当,熱再循環,入口温度および冷却コストを相関させるべき電力モデルを構築した。さらに,シミュレーションアニーリングの利点を統合し,入口温度を最小化し,冷却コストを低減することにより,対応する空気組織に従って,従来のGAを強化し,データセンターのタスクを割り当てるために,遺伝的シミュレーションアニーリングアルゴリズムを提案し設計した。実験結果は,提案した方式が,特にデータセンタが中間利用を有するとき,従来のGAおよびアリコロニーアルゴリズムと対照的に,供給冷気の温度要求を効果的に減少させ,冷却システムの電力消費を低減できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝 ,  遺伝的アルゴリズム ,  電力 ,  冷却系機器 ,  電力消費 ,  給気 ,  インターネット ,  *データセンタ
準シソーラス用語： タスク割当 ,  床下 ,  冷却空気 ,  冷房システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  信号理論  (ND02020G) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (2件)： タスク ,  データセンタ