[发明专利]一种跨云数据中心的能效预测方法在审
| 申请号： | 201811208599.2 | 申请日： | 2018-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109492264A | 公开（公告）日： | 2019-03-19 |
| 发明（设计）人： | 李云;沈子钰;刘峥;夏彬;徐小龙 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;H04L29/08;G06F16/26 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种跨云数据中心的能效预测方法，该方法将采集的多个云数据中心设备能耗数据及其能效PUE值作为训练样本，待测云数据中心的历史能耗数据及其能效PUE值作为校准样本，对采集的能耗数据进行特征提取；对每个云数据中心，分别构建基于训练样本的岭回归模型；判断校准样本是否为空，若为空则直接进行域适应模型融合，若不为空，则用校准样本对所有岭回归模型进行过滤，并将过滤后的岭回归模型进行域适应模型融合；基于融合模型对待测云数据中心进行能效预测以调整资源分配，进而完善该云数据中心。本发明考虑到不同云数据中心之间的差异性，提供更精准的个性化预测，充分利用数据进行机器学习，提高了预测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 云数据中心 能效 回归模型 校准 预测 样本 模型融合 能耗数据 训练样本 过滤 采集 机器学习 设备能耗 特征提取 资源分配 差异性 构建 个性化 融合 | ||
【主权项】：
1.一种跨云数据中心的能效预测方法，其特征在于，包括步骤：(1)用传感器采集N个云数据中心设备能耗数据及其能效PUE值作为训练样本，待测云数据中心的历史能耗数据及其能效PUE值作为校准样本；(2)对采集的能耗数据进行特征提取；(3)对每个云数据中心，分别构建基于训练样本的岭回归模型；(4)判断待测云数据中心校准样本是否为空，若不为空，则执行步骤(5)；若为空，则直接将构建的所有岭回归模型作为备选模型，跳转执行步骤(6)；(5)用校准数据对所有岭回归模型进行过滤得到备选模型；(6)将备选模型进行域适应模型融合；(7)基于融合模型对待测云数据中心进行能效预测以调整资源分配，进而完善该云数据中心。
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