基于温度预测的存储系统优化技术研究

摘要

对存储系统能耗的优化研究不仅是日益增长的数据量的客观需求,也是对绿色存储、节能减排号召的响应。在不考虑能耗的情况下单方面提高系统的性能,会导致电能的浪费,然而离开性能,单纯来降低系统能耗也显得意义甚微,因此,对存储系统的优化需要同时考虑性能与功耗两个因素,在节省能耗的基础上尽可能获得满足计算需求的性能。大量的实验数据表明,温度是影响存储系统性能的一个重要的影响因素,同时,温度也是能耗研究的一个不可忽视的条件,因此站在温度的角度来对存储系统的性能与功耗优化进行研究有一定的研究价值。
　　针对存储系统温度过高会导致系统的性能下降,能耗上升这一问题,提出了一种温度预测的方法,该方法可以准确的预测存储系统的温度变化从而有效的控制系统温度,防止温度过高。首先从存储系统的结构出发,设计并实现了一种系统温度与能耗数据的采集方法,有效采集存储系统的实时温度与能耗信息;其次,利用能量守恒定律结合热力学公式对系统的温度变化进行建模,同时采用递归最小二次方算法估算出系统温度模型中的参数,通过将采集到的温度历史数据带入模型,结合自适应调整对存储系统的温度变化进行预测;最后根据系统工作效率将系统的温度分为三个温度区域,针对这三个区域分别提出相应的系统温度控制方法,结合负载转移以及关盘操作来有效降低系统温度。
　　对系统进行三个方面测试,首先对预测模型的准确性进行测试,结果显示温度预测模型可以准确预测出存储系统的温度变化趋势;其次对比分析了有温度控制和无温度控制时系统温度的变化曲线,发现温度控制可以有效的将系统温度控制在最优温度范围内;最后对系统功耗优化进行测试,测试表明温度控制对系统功耗的降低效果符合预期。

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1 绪论

1.1 课题背景概述

1.2 国内外研究现状

1.3 温度对存储系统影响

1.4 研究目的与主要内容

1.5 课题来源

2 基于温度预测的优化系统设计

2.1 系统概述

2.3 系统实现说明

2.4 单元实现框架

2.5 系统理论背景

2.6 本章小结

3 硬盘温度数据采集单元

3.1 采集单元分析

3.2 设备管理功能

3.3 数据存储功能

3.4 负载生成器

3.5 命令接收功能

3.6 本章总结

4 温度预测与温度控制单元

4.1 温度预测单元

4.2 温度控制方法

4.3 本章小结

5 平台实现与系统测试

5.1 测试介绍

5.2 温度预测准确性测试

5.3 温度控制效果

5.4 系统能耗优化测试

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献