针对云计算系统在运行过程中由于计算节点空闲而产生大量空闲能耗,以及由于不匹配任务调度而产生大量“奢侈”能耗的能耗浪费问题,本文提出一种通过任务调度方式的能耗优化管理方法。
2012年,戴尔与艾普宽带共同建立的“云计算中心”正式启动上线运营。 “云计算”目前已经应用于许多企业,尤其是一些高科技企业,以谷歌、亚马逊等科技巨头为例,数据存储在数据中心里数以千计的“云端”服务器中。尽管最近数年服务器的硬盘空间大幅增长,但云计算仍然面临挑战。 为了处理由消费者和企业生成的海量数据,“云计算”数据中心通常需要大量电能,而这些电能来自矿物质燃料等“肮脏的”能源。对数据中心高密度的服务器进行冷却,也需要大量能源。未来数年,伴随着云计算需求的快速增长,能耗也将水涨船高。 云计算电能消耗大 据中
有人把云计算技术视为个人电脑、互联网之后的第三次革新浪潮,认为它即将甚至已经从根本上改变整个信息产业的格局,改变人类使用计算机的习惯和方式,因此云计算技术得到了迅猛发展。但是,它改变世界的同时,自己也需要被改变:由于云计算规模越来越大,它对能源与环境的影响已越来越突出,能效问题是云计算发展道路上必须要跨过的障碍。 在云计算出现之前,想要大量储存和处理数据只能自己搭建服务器系统。这不仅需要很多IT知识,还需要很高的成本,云计算技术的出现改变了这一切。所谓“云服务”,是指通过互联网,让很多用户共享软硬件资源,按
自从微软、谷歌联合发起云计算概念后,近两三年云计算风云突起,方兴未艾,其以超大的计算能力、超大的储存能力、超大规模的服务能力已经成为了全球IT领域最炙手可热的项目。高德纳咨询公司将云计算列为未来几年的10大战略科技之首,以互联网和数据处理为中心支撑的云计算亦被视为绿色经济、环保产业,让人津津乐道。 近几年为支持云计算的建设,全球各地的云计算中心、云基地建设如雨后春笋拔地而起,以支持庞大规模的互联网数据中心运行。当前我国各地的云计算中心建设也加速展开,全面布局,几乎每个中大城市都有自己的互联网数据处理中心、云
2021年国务院政府工作报告中指出,扎实做好碳达峰、碳中和各项工作,制定2030年前碳排放达峰行动方案,优化产业结构和能源结构。“碳中和”开始逐渐走进人们的视野。
2022 年 10 月 27 日,在国际电信联盟 ITU-T SG5(EMF, environment, climate action, sustainable digitalization, and circular economy)2022-2024 研究期的第 2 次全会上,由中国申请立项的全球首个云计算能耗优化平台《Energy consumption management and optimization platform Framework for cloud computing/云计算能耗管理
2022 年 10 月 27 日,在国际电信联盟 ITU-T SG5(EMF, environment, climate action, sustainable digitalization, and circular economy)2022-2024 研究期的第 2 次全会上,由中国申请立项的全球首个云计算能耗优化平台《Energy consumption management and optimization platform Framework for cloud computing/云计算能耗管理和优化技术平台框架》(TD530-R1)的技术标准通过全会审议,通过立项。
随着科技的不断发展和能源需求的持续增长,发电厂作为能源产业的重要基础设施,设备管理的重要性日益凸显。有效的设备管理可以确保发电厂设备的正常运行,延长设备寿命,降低设备故障率,从而保证能源供应的稳定。然而,传统的设备管理方式存在诸多问题,如工作效率低、设备管理信息不完善、难以实现远程监控等。为此,易点易动设备管理系统,结合云计算、物联网、IoT、移动互联等技术,从设备的台账、巡检、维修、保养、备件管理、设备监控、能耗监控等功能出发,结合实际的设备管理场景,为电厂提供了一站式设备管理方案,以提高发电厂设备管理的效率和精准度。 易点易动设备管理系统的设计思路主要包括以下几点: 全面覆盖发电厂设备管理的各个方面,包括设备巡检、维修、保养、备件管理、能耗监控、设备监控等; 采用云计算、大数据、物联网等先进技术,实现设备管理的信息化、智能化; 以人为本,提供直观易用的操作界面,方便操作人员进行设备管理; 系统具有良好的扩展性和兼容性,可适应不同类型和规模的发电厂设备管理需求。
目前国内外政策层面均已经关注到云计算这一高碳排放行业,并对云计算的低碳发展提出相关的政策要求和支持。主要集中在优化现存数据中心的能耗、限制新建数据中心的PUE以及推广可再生能源的使用三个方面。目前海外云服务商在节能减碳方面较为领先,多数头部云服务商均已达成碳中和的目标,下一步准备实现净零排放;国内云服务商均响应国家2030前实现碳中和的目标,承诺在2030年前至少实现自身运营的碳中和,并提出相关的节能减碳计划。
DPU/IPU的重要性已经达成了共识。但围绕DPU的定位存在一些争论,不同的公司根据自己技术特点选择不同技术路线。首先我们回顾一下数据中心的问题和技术发展的趋势需求:
基金项目:国家自然科学基金青年项目(61802245);上海市“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划(18YF1408200)
现在科技发展的这么快,要知道,任何一种技术都不是凭空而生的,每一项信息技术的产生,都是新型应用日益增加的高性能、高实时、低能耗、低延迟的需求,与当前信息系统及其结构在计算、存储、传输等方面不足而矛盾的产物。(比个喻吧,现在都5G时代了,可是我用的是小灵通,但是我又想享受5G,怎么办呢,买5G手机啊!!啊哈哈哈哈。。)
当谷歌、Facebook、苹果等云巨头纷纷推出使用清洁能源的绿色数据中心架构时,亚马逊的AWS云在低碳环保方面的不作为遭到了绿色和平组织的抨击。 绿色和平组织的最新清洁能源报告调查了全球最大的19家信息技术公司的300个数据中心。报告显示,谷歌、Facebook和苹果等大型互联网公司近年来在使用清洁能源运行互联网基础设施方面取得巨大进步,但云计算的龙头老大——亚马逊的AWS云是个例外,绿色和平组织认为亚马逊运行着世界上最“脏”的数据中心。 两年前绿色和平组织报告显示数据中心能源损耗惊人,当时引起全球主流媒体
向云过渡前,数据中心用户真正应该关心的问题是什么?面对不同的服务需求,数据中心应该寻找什么样的云技术进行改造?决定云计算数据中心效率、能耗、管理等问题的关键技术又有哪些?透过中国本土数据中心的云实践,
本文内容包括对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍,认为边缘计算的发展还处在初级阶段,在实际的应用中还存在很多问题需要解决研究,包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务。全文6200字,预计阅读15分钟。
“经过几年的发展,我国数据中心云计算企业已经基本形成了技术研发和产业化能力,在关键的资源管理调度系统等方面,涌现了一批自主创新成果,并获得市场应用。但我国数据中心、云计算等相关产业依旧处于初级阶段,这些相关产业的健康发展需要产业链上下游的共同努力。”日前,工业和信息化部信息通信发展司副司长陈家春在第十届IDC产业年度大典上表示。 根据中国信息通信院的调查显示,2014年,我国公共云服务市场规模达到70亿元,增速达47.5%。“我们可以看到,公共云服务市场规模的基数虽然不大,但是增速很大。预计2015年,
随着互联网和计算机技术的发展,信息和数据呈现爆炸式增长的趋势,如何有效地处理和利用海量的信息并提高服务质量,已成为亟待解决的问题。在这种背景下,出现了云计算的概念。云计算作为并行计算、网格计算延伸的计算模式,受到了学术界和工业界的广泛关注。云计算将数据存储在云端,应用与服务存储在云端,通过发挥云服务器强大的数据处理和存储能力,来为用户提供便捷、可靠的服务。由于云服务器和终端设备物理位置之间的距离限制,集中处理和存储数据的云计算模式面临着延迟、带宽和能耗等方面的问题,我们需要新的解决方案来弥补云计算的不足,边缘计算就此诞生!
边缘计算是一种分布式计算架构,其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘,即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽,减少延迟,提高处理效率,并增加系统的可靠性。
近期有关比特币的消息很多,先是摩根大通(JPMorgan)首席执行官杰米戴蒙(Jamie Dimon)宣称比特币是一场“骗局”,紧接着监管部门指出ICO(代币首次发行)属于非法集资行为,中国互联网金融协会呼吁不参与任何与所谓“虚拟货币”相关的集中交易或为此类交易提供服务。昨天,比特币中国发布公告,将于9月30日停止所有交易业务。一场有关区块链、云计算和大数据的故事,又将迎来怎样的新篇章?
目前我国正在实施东数西算战略。在算力发展这个话题下,我谈一些对数据中心“数学”与“算术”的思考。这里的“数学”是指数据的科学,“算术”指的是算力的技术。
边缘计算对于许多物联网应用至关重要,它能够降低延迟和降低带宽使用。然而,当谈到物联网时,大多数人都忽略了边缘计算的一个最重要的优势。在讨论这个被忽视的关键好处之前,让我们先定义什么是边缘计算和云计算。
从政策宏观导向,到地方、产业中观布局,再到企业、机构微观响应,算力时代已经汹涌而来。
摘 要 随着物联网和移动终端的迅速发展,边缘计算技术应运而生,通过将计算和存储配置在互联网边缘,处理物联网终端产生的大量数据,应对时延敏感型应用请求。为提高计算资源使用效率,优化性能指标,边缘计算资源分配与任务调度优化问题受到了广泛关注。边缘计算资源的地理分散性、异构性以及对性能、能耗、费用、稳定性等的需求,增加了优化调度的复杂性。通过介绍边缘计算和物联网、云计算协同的系统模型,给出优化的指标、调度模型及其求解算法,包括精确算法、启发式方法及智能优化方法等,归纳典型应用案例,指出有待进一步研究的内容和方向,有助于促进边缘计算的发展。
随着信息技术的发展,算力已经成为推动社会进步和发展的重要驱动力。在云计算、大数据、人工智能等领域,算力的大小直接影响到业务的质量和效率。然而,由于不同的应用场景对算力的需求和要求不同,如何实现高效的算力调度和度量成为了当前亟待解决的问题。下面我将介绍算网一体化调度和算力度量的技术,并解读其应用场景和未来发展趋势。
1776年,工人瓦特发明蒸汽机,引发第一次工业革命,也开辟了人类利用能源的新时代。
为了抢占发展先机,全国各大中城市纷纷出台云计划,加快发展云计算数据产业。但从目前云计算产业布局看,有必要进行调整。或是随着市场机制的作用,现有的布局会被打破。理性分析云计算产业未来发展应呈分散化的趋势。 一、产业链的不同属性决定了云计算产业呈分散化布局云计算产业在经济学产业属性上兼具技术密集型、资金密集型和能源密集型的产业特性。 从产业链上细分:云计算产业链由云基础设施层、平台与软件层、运行服务层和应用层组成。云基础设施层即数据中心以服务器、存储等设施为主;平台与软件层以云平台与云软件为主;运行服务层以云集
在我国的能源消耗中,工业企业是能源消耗的主要群体,能源消耗量占全国能源消耗总量的70%左右,传统方式进行各类工厂能耗的计量,造成能耗数据不完整、不准确、不全面,因而无法进行能耗分析与诊断,造成普遍在各种能耗计量不全面、管理不到位、能耗高等现象,对各种设备用能也没有行之有效的手段进行节能控制,所以存在各种用能浪费现象。
孟凡杰,腾讯云容器技术专家,FinOps产品研发负责人。 为了共同应对气候变化挑战,减缓全球变暖趋势,2015 年 12 月,近 200 个缔约方共同通过了《巴黎协定》(The Paris Agreement),对 2020 年后全球如何应对气候变化做出了行动安排。为实现这一目标,全球多个国家宣布要实现碳中和。 全球气候行动峰会发布的《指数气候行动路线图》显示,数字科技在能源、制造业、农业、建筑、交通等领域的解决方案,可以帮助全球减少 15% 的碳排放,是实现碳减排的关键技术因素。云计算平台是数据中心基础设
将数据中心“丢进”水里、“扔进”山里,使用风能、太阳能等清洁能源为数据中心供电……这些都是通过物理方法为数据中心减碳。
大型企业用能设备分布广、类型杂、规律性强,一旦出现问题,故障原因分析和故障点判断比较困难。用能设备多,实时采集困难,难实现统一管理。没有充分的数据支撑,无法科学建立节能方案。能耗现状了解不准确,节能积极性差。通过有效的手段开展能耗管理,是企业发展的必然选择!
据了解,在公路建设高速发展的今天,公路信息化建设也日益加强,各类业务系统数量和存储的数据越来越多,云计算作为一种新兴的网络服务方式,使得数据中心正不可逆转地走向云计算时代。 自2011年10月起,淮安市公路处就开始开展云计算技术应用研究。科研技术人员大胆创新,采用云计算技术对原有公路数据中心进行整合,保护并利用现有资源。通过将传统的以桌面为核心的任务处理方式转变为以网络为核心的任务处理方式,利用非本地或远程服务器(集群)的分布式计算机为互联网用户提供IT基础设施服务(计算能力、存储、软硬件等服务),使得用户
我国是能源消耗大国,工业能源消耗量占全国能源消耗总量的70%。“双碳”背景下,通过提升能源利用效率,优化生产流程,并制定相应的能源管理策略,可达到节能减排的目的。
过去三年,中国电子云一直牢牢抓住业界的目光,不仅因为“国家队”的身份光环,更因实打实的成绩令人侧目。
云计算可以以较低成本和较高性能解决无限增长的海量信息的存储和计算的问题,使得IT基础设施能够实现资源化和服务化,使得用户可以按需定制,从而改变了传统IT基础设施的交用和支付方式。中国云计算当前呈现出以下三个方面的典型特点:2010年已经从概念宣传阶段,进入实质发展阶段;正处于私有云的研发试验阶段,计划向公有云转变;中小企业信息化是公有云发展的核心驱动力。 CWW的调查显示,中小企业信息化的主要问题是资金、技术和人才门槛过高。云计算所提供的基础设施使得中小企业无需购买硬件设备,无需专业技术人才就能够享受信息化
在日前召开的开放数据中心标准推进委员会(ODCC)2019夏季全会上,中国电信战略与创新研究院杨明川博士发表观点。
IDC机房数据中心,经历了从提供带宽供应、主机管理租赁等一般基础设施服务向网络服务、安全保护等增值业务转型后,发展到第三代以客户需求为中心,以服务为中心,在高性能的基础设施中提供各种咨询、业务、技术外包等随着云计算技术的逐渐成熟,以模块化、可扩展、高效率、绿色低碳为特征的IDC崭露头角。
鱼羊 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大家好,我们又来蹭冬奥会热度了(手动狗头)。 毕竟啊,这届冬奥不仅赛事精彩,背后频频曝出的黑科技也让人应接不暇填满了选题小黑板。 从开幕式上的“步步生雪花”,到赛程中全网感谢的“猎豹”、“飞猫”, 再到各个直播间里手语解说、带货冰墩墩的数字人们……整得这都不单单是体育迷们的盛宴,也给科技爱好者们喂了个饱。 甚至,上述这些还只是你“看得到”的。深挖起来,在这届冬奥会背后,科技带来的变化真是已经深入到冰雪赛事的每一根毛细血管里,无处不在。 怎么说?
不久以前,听到这样一则故事:国内有家大型银行,在2000年左右当它的一个大型数据中心落成后,该银行曾乐观地说:“我的数据中心至少可以用十年。”孰料,五年后该银行启动了第二个大型数据中心的建设。再过了三年,当第二个大型数据中心即将投入使用之时,该银行表示已经着手开始第三个数据中心的选址。 上面这个故事真实反映了国内企业在数据量飙升的时代对于数据中心的需求。背后却是数据中心建设中IT容量规划难以把握的现实困难。 数据中心作为基础服务的载体,在近些年互联网和云计算的带动下,市场扩展的速度进一步加快。而政府政策的推
物联网是与云计算相伴而生的,事实上,正是物联网的概念帮我弄清了对云计算的工作定义。物联网是一个由三个不同的子系统组成的系统:
AI 科技评论按:说起 FPGA,很多人可能都不熟悉,它的英文全称为 Field Programmable Gate Array,即现场可编程门阵列,也被称为可编程集成电路。随着大数据以及 AI 的发展,越来越多的数据中心引入 FPGA 作为 CPU 的加速器以提高数据处理速度,提升服务器性能,因此降低 FPGA 的能耗也成为数据中心里新的挑战。本文介绍了其中一种降低 FPGA 能耗的方法——基于自测量的 FPGA 动态电压调节解决方案。本文根据嘉宾的直播分享整理而成。 动态电压调节(DVS)作为常见的数字
MEC 的概念最初在 2014 年由 ETSI 提出,MEC是一种新的平台,能够在靠近移动用户侧的无线接入网 RAN 侧提供 IT和云计算能力。MEC 的主要特点是将移动计算,网络控制和存储功能“下沉”到网络边缘(如基站和无线接入点等),如下图 1 所示,以便在资源有限的移动终端设备上使用计算密集型和时延高的关键型应用程序。MEC 可以有效减少延迟和移动能耗,是 5G 的关键技术。无线通信和移动计算是推动MEC 发展的两大学科,并由此产生了大范围的新的设计,从计算卸载技术到网络架构。
存内计算技术是一种新型的计算架构,它将存储器和计算单元融合在一起,以实现高效的数据处理。存内计算技术的优势在于能够消除数据搬运的延迟和功耗,从而提高计算效率和能效比。目前,存内计算技术正处于从学术到工业产品落地的关键时期,随着技术的不断进步和应用场景的不断催生,预计存内计算技术将成为AI计算领域的主要架构。
由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型,不同的厂家又提供了不同的解决方案,目前还没有一个统一的技术体系结构,对读者了解云计算的原理构成了障碍。为此,本文综合不同厂家的方案,构造了一个供商榷的云计算体系结构。这个体系结构如图1所示,它概括了不同解决方案的主要特征,每一种方案或许只实现了其中部分功能,或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。
目前很多连接的设备能够充分利用云计算的优势,但物联网设备制造商和应用开发人员发现在设备本身进行计算和数据分析将会带来众多的好处。 在设备上进行计算和分析的方式有助于降低关键应用的延迟、降低对云的依赖,
云计算的深入发展和应用,推动了云数据中心的构建和推广。2006年8月Google首席执行官埃里克。施密特在搜索引擎大会中首次提出“云计算”的概念。在Gartner提出的年度十大战略科技排名中,“云计算
云计算已经跨过技术门槛,成为政治和文化领域的话题。它成为国家安全局以反恐名义收集数据的争论焦点,也引发人们对未来远程办公时代工作地点的遐想。虽然云概念已渗入我们的生活,但我们对它也产生了若干误区。 1.云计算是电脑高手的事 云计算承担了在线银行、购物、电子邮件、社交网络以及照片和音乐储存,还涵盖像Netflix和Kindle这样的电子图书馆。云计算还日益应用在美国的工作场所。一份调查报告称,2013年有75%的公司使用云技术,2012年的比例为67%。 其基本概念是,数据和应用都储存在云端,通过连接互联网来
本文是 【十分钟轻松搞定云架构】的第一节:从上云开始,从这节开始,我们来一起学习云端架构。
随着国家对数据中心的规范化,各地相续出台了一系列能源措施,特别是一线重点城市,在电力紧张的情况下,都相续出台了限制措施,包括明确的更低PUE的要求,比如:
本文是学习GB-T 31167-2014 信息安全技术 云计算服务安全指南. 下载地址 http://github5.com/view/575而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
在DeepMind的官网blog里[3],提到了Google使用DeepMind提供的AI技术,在机房的能耗上获得了大幅的削减,对应于PUE(Power Usage Effectiveness[19])的减少。具体来说,通过build了一个Machine Learning的模型,对机房的PUE指标[14]趋势进行预测,从而指导制冷设备的配置优化,减少了闲置的用于制冷的电力消耗。从[3]里public出的指标来看,这项技术能够为Google减少15%的数据中心整体耗电量。而从[15]的数据来看,2014年,Google全年的电力消耗已经达到了4,402,836 MWh,这个数字相当于30多万美国家庭一年的电力消耗。所以15%的整体耗电量节省可以映射成上亿美元的资金节省[4](对于这里节省的具体数字,我会有一些concern,认为实际的电量节省没有这么显著,我结合具体数字,估算的电力节省大约在5百万美元左右,在文末会有一些对应的细节分析)。 这是一个看起来很让人amazing的数字,从[5]里,能够看到一些更有趣的数字: 从2000年到2005年,全美的机房电力消耗累积增加了90%; 从2005年到2010年,全美的机房电力消耗累积增加了24%; 从2010年到2014年,全美的机房电力消耗累积只增加了4%。 而从[7]里,我们能够看到,服务器数量的增长速度可是显著高于上面的电力消耗增长数字: 2000年到2005年,服务器年复合新增率是15%(累积增长率100%); 2005年到2010年,服务器年复合新增率是5%(累积增长率27%); 2010年到2014年,服务器年复合新增率是3%(累积增长率12%)。 考虑到每年服务器的折旧淘汰率,不能简单地把服务器数量增长率与机房电力消耗增长率进行对比。不过,还是能够看到机房电力消耗的增幅持续下降的趋势要比服务器数量增幅的下降趋势更为明显。这从[7]里提供的一个关于机房能耗的趋势图可以更为直观地感受到:
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