【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据中心环境管理和控制技术，特别是一种数据中心能效优化方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展，数据中心作为信息存储和处理的核心基础设施，其能耗问题日益凸显。当前，数据中心不仅承担着大量的计算与存储任务，同时也是全球能源消耗的重要来源之一。数据显示，数据中心的能耗占全球总能源消耗的比例持续攀升，如何有效提升数据中心的能效已经成为亟待解决的关键问题。
2、现有技术中，数据中心的能效管理方法通常依赖于静态的资源分配策略。这些策略在设计过程中往往未能充分考虑数据中心运行环境和负载的动态变化，因而在实际运行中难以实现资源的最优分配及能效的最大化。例如，传统的静态优化方法无法有效应对高峰与非高峰时段的负载波动，而冷却系统则通常基于预设的温度阈值进行操作，难以根据服务器负载和环境温度的实时变化进行灵活调整，进而导致能源的浪费及局部过热的问题。
3、尽管已有一些能效优化方法尝试通过实时监控数据中心的运行状态进行动态调节，但这些方法大多仅关注单一类型的数据(如温度或负载数据)，缺乏对多种数据源的综合利用。此外，现有系统往往依赖于预设参数和规则，缺乏自适应能力，难以在环境和负载发生变化时实现实时调整。
4、此外，许多现有的优化系统仅关注整体能效优化，而忽略了数据中心内部各子系统和组件的细粒度优化，导致资源利用率不高。例如，服务器、存储设备和网络设备的能效优化往往被统一处理，而忽视了各自的能耗特性及优化需求。优化粒度过粗的问题严重影响能效优化的效果。
5、同时，在处理和整合来自
6、因此，迫切需要开发一种新的方法，以动态适应数据中心运行环境和负载的变化，全面提升资源分配的效率并优化能耗管理。现有的静态策略无法应对实际运行中的波动，导致资源浪费和能效降低，而传统的优化方法也多局限于单一数据源，缺乏多维度数据的综合利用。此外，细粒度优化的不足使得各子系统的能效提升潜力未被充分挖掘。因此，新方法应具备实时监控和自适应调整能力，并能够整合多种数据类型，进行全局优化，以全面提高数据中心的能效表现。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种数据中心能效优化方法及系统，旨在解决现有技术中数据中心能效管理方法单一、缺乏自适应能力的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术提供一种数据中心能效优化方法，包括以下步骤：数据采集与传输、数据融合处理、智能调度策略制定和自适应学习。
4、在数据采集与传输步骤中，采集数据中心的多模态数据。所述多模态数据包括温度数据、湿度数据、电力消耗数据和服务器负载数据。
5、进一步地，在数据融合处理步骤中，对所述多模态数据进行融合处理。具体地，所述融合处理包括：对多模态数据进行预处理；利用主成分分析方法对预处理后的数据进行降维；对降维后的数据进行加权平均融合。
6、在智能调度策略制定步骤中，基于融合处理后的数据，生成智能调度策略。进一步地，生成智能调度策略的步骤包括：构建包含能耗最小化、性能最大化和温度均衡的目标函数；利用遗传算法优化所述目标函数，生成资源分配策略。所述目标函数为：f(x)＝w1·e(x)+w2·p(x)+w3·t(x)，其中，x为资源分配策略，e(x)为能耗函数，p(x)为性能函数，t(x)为温度均衡函数，w1、w2、w3为权重系数。
7、在自适应学习步骤中，执行所述智能调度策略，并进行自适应调整。具体地，所述自适应调整包括：基于历史数据和实时数据，使用机器学习算法持续优化能效管理策略；根据优化后的策略动态调整系统参数。所述机器学习算法为长短期记忆网络或强化学习算法。
8、进一步地，本专利技术还包括对执行结果进行实时监控的步骤，所述实时监控包括：构建状态监控仪表盘，展示关键指标；设定预警阈值，当监测到异常情况时触发报警。此外，还包括根据监控结果对智能调度策略进行动态优化的步骤。
9、本专利技术还提供一种数据中心能效优化系统，包括：数据采集模块，用于采集数据中心的多模态数据；数据融合模块，用于对所述多模态数据进行融合处理；策略生成模块，用于基于融合处理后的数据，生成智能调度策略；执行控制模块，用于执行所述智能调度策略，并进行自适应调整。所述各模块通过标准接口进行通信，实现模块化设计。
10、本专利技术与现有技术相比，其有益效果为：提供了一种数据中心能效优化方法及系统，通过采集多模态数据并进行融合处理，为智能调度策略的制定提供了全面准确的数据基础。采用智能调度策略制定和自适应学习机制，可实现对能效管理策略的持续优化和系统参数的动态调整。这种融合多模态数据、智能调度和自适应学习的方法，可有效提高数据中心的能效管理水平，并且能够显著提升数据中心的整体能效，降低运营成本。
11、此外，本专利技术通过结合遗传算法优化的目标函数，能够生成兼顾能耗最小化、性能最大化和温度均衡的资源分配策略。实时监控和预警机制能够及时发现并处理异常情况，进一步保障数据中心的稳定运行。采用长短期记忆网络或强化学习算法进行自适应调整，可提高系统对环境变化的适应能力。模块化设计的系统架构能够提高系统的可扩展性和维护性。这些创新技术的综合应用，为绿色数据中心的发展提供了有力支持。
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1.一种数据中心能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述多模态数据包括温度数据、湿度数据、电力消耗数据和服务器负载数据中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述融合处理包括：
4.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，生成智能调度策略的步骤包括：构建包含能耗最小化、性能最大化和温度均衡的目标函数；利用遗传算法优化所述目标函数，生成资源分配策略。
5.根据权利要求4所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述目标函数为：f(x)＝w1·E(x)+w2·P(x)+w3·T(x)，其中，x为资源分配策略，E(x)为能耗函数，P(x)为性能函数，T(x)为温度均衡函数，w1、w2、w3为权重系数。
6.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述自适应调整包括：基于历史数据和实时数据，使用机器学习算法持续优化能效管理策略；根据优化后的策略动态调整系统参数。
7.根据权利要求6所述的数据中心
8.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，还包括对执行结果进行实时监控，所述实时监控包括：构建状态监控仪表盘，展示关键指标；设定预警阈值，当监测到异常情况时触发报警。
9.根据权利要求8所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，还包括根据监控结果对智能调度策略进行动态优化。
10.一种数据中心能效优化系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种数据中心能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述多模态数据包括温度数据、湿度数据、电力消耗数据和服务器负载数据中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述融合处理包括：
4.根据权利要求1所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，生成智能调度策略的步骤包括：构建包含能耗最小化、性能最大化和温度均衡的目标函数；利用遗传算法优化所述目标函数，生成资源分配策略。
5.根据权利要求4所述的数据中心能效优化方法，其特征在于，所述目标函数为：f(x)＝w1·e(x)+w2·p(x)+w3·t(x)，其中，x为资源分配策略，e(x)为能耗函数，p(x)为性能函数，t(x)为温度均...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴东荣，裴影杰，王元鑫，陈杰，
申请(专利权)人：上海数讯信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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