原文服务方: 工程研究—跨学科视野中的工程       
摘要:
与分散处理相比较,大数据中心集中处理信息通信任务,在能效上已有巨大的提高。但大数据中心包括数以千万记的服务器,其能源消耗量甚至可以超过一座小型城镇。巨大的能源消耗、成吨的温室气体排放,使大数据中心在能效与减排方面面临诸多挑战,建立绿色高效的大数据中心势在必行。本文给出一个面向大数据的绿色 IT 框架,重点研究了能效分类问题,提出了一个基于度量模型的能效分类机制。根据工作量和能源消耗情况对设备和服务进行分类,无缝地划分为不同的资源池,将电力使用效率、数据中心工作效率和二氧化碳排放等综合计算衡量,制定可以实现并遵循的能效标准,使绘制大数据中心的碳足迹成为可能,并提供服务能效评估方案。
推荐文章
基于Hadoop平台的大数据图像分类机制
图像分类机制
特征库
实时性
分类节点
特征匹配
Spark框架结合分布式KNN分类器的网络大数据分类处理方法
分类处理
Apache Spark
并行机制
数据挖掘
汉明损失
K最近邻
Spark框架下利用分布式NBC的大数据文本分类方法
文本分类
MapReduce
Spark框架
分布式
朴素贝叶斯分类器
机器学习
面向大数据的并行分类混合算法研究
大数据
Map-Reduce
算法融合
并行分类
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 面向大数据的绿色IT框架能效分类机制
来源期刊 工程研究—跨学科视野中的工程 学科
关键词 大数据 绿色IT 能效分类 能效度量模型 能效评估
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 “大数据处理中的基础理论与关键技术”专刊
研究方向 页码范围 224-232
页数 9页 分类号 TP311.133.1
字数 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1224.2014.00224
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王丽芳 西北工业大学计算机学院 125 871 14.0 24.0
2 蒋泽军 西北工业大学计算机学院 137 959 14.0 24.0
3 彭成章 西北工业大学计算机学院 5 7 1.0 2.0
4 齐勇 陕西科技大学电信学院 8 8 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (7)
二级引证文献  (2)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
大数据
绿色IT
能效分类
能效度量模型
能效评估
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程研究—跨学科视野中的工程
双月刊
1674-4969
11-5780/TB
大16开
2009-01-01
chi
出版文献量(篇)
906
总下载数(次)
0
总被引数(次)
3717
论文1v1指导