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基于長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)的數(shù)據(jù)中心溫度預測算法
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)中心 溫度預測 長短期記憶網(wǎng)絡 服務器入口溫度
摘要：大數(shù)據(jù)和云計算時代推動數(shù)據(jù)中心規(guī)模迅速擴大,有調(diào)查研究顯示,國內(nèi)數(shù)據(jù)中心年耗電量超過全社會用電量的1.5%,且在數(shù)據(jù)中心運行時高達10%的機柜運行溫度高于設備可靠性的允許范圍。溫度監(jiān)測和預測對于防止服務器過熱而停機和提高數(shù)據(jù)中心的能源效率至關(guān)重要。文中提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)的溫度預測算法,該算法使用數(shù)據(jù)中心溫度監(jiān)控數(shù)據(jù)和服務器實際運行參數(shù)生成時間序列訓練集來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型并預測服務器入口溫度。為了降低預測模型的訓練時間,基于熱局部性原理提出了一種聯(lián)合建模框架,顯著降低了在線溫度預測建模的復雜性。在一個有15臺服務器的測試臺上進行了實驗驗證,結(jié)果表明該方法可以準確地預測動態(tài)工作負載的服務器的入口溫度演變。
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