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公开(公告)号：CN111737078B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202010396546.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于负载类型感知的自适应云服务器能耗测算方法、系统及设备，方法包括：采集服务器监控数据并进行分析和清洗，得到一个离线的负载数据集和一个实时更新的负载数据集；基于离线的负载数据集，使用K‑Means聚类算法进行聚类，得到具有类簇边界的4个负载类型簇；根据类簇边界计算出每个负载类型的资源阈值区间；同时，基于实时的负载数据集，使用ARIMA算法进行预测；将资源阈值区间作为分类判定条件，进行负载类型的分类判别；根据分类判别结果设置负载能耗模型中的参数，实时计算此负载下的云服务器的能耗。本发明可以有效地在实际的云环境中测算各种工作负载所消耗的能耗，对服务器负载做出准确的能耗评估。
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公开(公告)号：CN111737078A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010396546.9
申请日：2020-05-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于负载类型感知的自适应云服务器能耗测算方法、系统及设备，方法包括：采集服务器监控数据并进行分析和清洗，得到一个离线的负载数据集和一个实时更新的负载数据集；基于离线的负载数据集，使用K-Means聚类算法进行聚类，得到具有类簇边界的4个负载类型簇；根据类簇边界计算出每个负载类型的资源阈值区间；同时，基于实时的负载数据集，使用ARIMA算法进行预测，将资源阈值区间作为分类判定条件，进行负载类型的分类判别；根据分类判别结果设置负载能耗模型中的参数，实时计算此负载下的云服务器的能耗。本发明可以有效地在实际的云环境中测算各种工作负载所消耗的能耗，对服务器负载做出准确的能耗评估。
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