面向绿色数据中心的高效能分布式储能技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61502302
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 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:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Green data center design is attracting growing attention due to the heightening demand for alleviating the increasing IT energy needs and resolving the looming environmental problem. Recently, distributed energy storage (DES) systems have emerged as the key enablers that allow a green data center to reduce operating expenditure by shaving power spikes and to cap carbon emission by incorporating renewable energy sources. Nevertheless, these important power systems could become the major efficiency bottleneck in future green data centers. Prior studies are primarily limited to using battery-based DES technology and homogeneous DES system as a simple energy buffer, while neglecting the architectural optimization of DES. Therefore, existing designs not only lack the capability of efficiently handling irregular server power spikes, but also fail to maintain the desired service life of their DES systems. More importantly, without a cross-layer power management, current proposals can frequently deplete the critical backup energy and pose serious threat to service availability. This project aims to investigate a new data center DES design and management approach, which exploits the benefits of hybrid and heterogeneous DES. Specifically, we propose to design a holistic power management framework that spans workload application, server hardware, and energy storage. We will focus on three critical questions: 1) how to design hybrid and heterogeneous DES to manage various power anomalies; 2) how to balance the usage of DES units to improve their lifetime and cost-effectiveness; 3) how to cooperatively manage workload application to reduce the risk of power failure and improve the overall system availability. The proposed research can greatly improve the sustainability and economy of data centers, and will pave the way for a new class of green data center design.
信息时代的能耗和环境问题使得绿色数据中心备受瞩目。分布式储能最近成为绿色数据中心中新兴的重要技术: 它能削减负载峰值功耗带来的运营成本,还能便于融合新能源来限制碳排放。然而以往研究忽视了储能设备本身的结构优化,因此面临着一个关键设计瓶颈。目前方案多局限于利用单一同构的储能技术完成简单的电力缓存任务,它们非但缺乏应对特殊功耗波动的能力,还难以保证系统的额定使用寿命。更重要的是,若没有一种跨层次的管理,数据中心会因缺失备份能源而面临宕机风险。本项目将探索新型的数据中心储能方法:一种跨越储能设备和软硬件的综合电源管理技术。研究将侧重三个关键科学问题,即, 如何设计混合异构储能系统来管理复杂供电异常,如何均衡使用储能设备从而提升其使用寿命,及如何协同调度负载以降低供电失效风险和优化系统全局可用性。本项目将有效提升数据中心的可持续性和经济性,并为新型绿色中心提供有力的支持。

结项摘要

本项目研究新型数据中心中基于分布式储能设备的计算机负载管理技术。这是近些年来涌现的一个重要研究问题。我们提出了一种面向数据中心的功耗管理方式,能够允许数据中心在备电系统的协助下,高校使用功耗余量。我们主要有两个贡献,首先是提出了功耗攻击防御的机制,使得数据中心能够更好地低于不良用户使用。其次我们提出了基于市场机制的峰值功耗管理,该技术允许数据中心更高效经济地管理负载涌动。我们的设计表面数据中心有望在不增加太多开销的情况下,提升生存时间达数倍。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(1)
专利数量(1)
Oasis: Scaling Out Datacenter Sustainably and Economically
Oasis:可持续且经济地扩展数据中心
  • DOI:
    10.1109/tpds.2016.2615625
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Li Chao;Hu Yang;Gu Juncheng;Yuan Jingling;Li Tao
  • 通讯作者:
    Li Tao
Managing Battery Aging for High Energy Availability in Green Datacenters
管理电池老化以实现绿色数据中心的高能源可用性
  • DOI:
    10.1109/tpds.2017.2712778
  • 发表时间:
    2017-12
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON PARALLEL AND DISTRIBUTED SYSTEMS
  • 影响因子:
    5.3
  • 作者:
    Liu Longjun;Sun Hongbin;Li Chao;Li Tao;Xin Jingmin;Zheng Nanning
  • 通讯作者:
    Zheng Nanning
Managing Server Clusters on Renewable Energy Mix
管理可再生能源组合的服务器集群
  • DOI:
    10.1145/2845085
  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Li Chao;Wang Rui;Qian Depei;Li Tao
  • 通讯作者:
    Li Tao
面向绿色数据中心的储能系统:体系结构和管理方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶冉;李超;梁晓峣
  • 通讯作者:
    梁晓峣
分布式集装箱数据中心的绿色层次化管理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    侯小凤;宋朋涛;唐伟超;李超;梁晓峣
  • 通讯作者:
    梁晓峣

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其他文献

关键金属元素分析测试技术方法应用进展
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    万有维;刘向君;袁芳;熊健;李超
  • 通讯作者:
    李超

其他文献

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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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