大型数据中心热管理中基于热成像节点的热点成因自动诊断方法研究

项目名称： 大型数据中心热管理中基于热成像节点的热点成因自动诊断方法研究

项目编号： No.61402074

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘航

作者单位： 大连理工大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 节能减排关系到我国的可持续发展。大型数据中心（DC）的能耗巨大，并且随着大数据时代的到来，其能耗密度、规模和数量都在不断增加。在DC的所有能耗中，用于机房空调的大约40~50%。提高空调制冷效率可以有效节省大量能耗。普遍存在的局部高温，即“热点”，严重影响了制冷效率。因此，项目组以提高空调制冷效率为目的，基于热成像节点，利用图像处理与模式识别技术，研究DC内部热点的成因自动诊断方法，进而为DC的热管理提供辅助判断依据。具体研究内容包括：以热点成因为属性，建立热点的红外图像库；以红外图像中的热点和服务器为对象，研究快速图像分割方法；基于红外图像数据，在空域和时域研究对热点成因敏感的特征集合提取方法，特征集合包括热点特征和受热点影响的服务器的相对特征；以分类器的分类性能为评价标准，研究特征集合的降维方法。最终形成的方法可以利用热成像节点对DC内服务器表面上的热点的常见成因进行自动诊断。

中文关键词： 状态评估；性能优化；功耗问题；数据中心；自动诊断

英文摘要： Energy conservation and emissions reduction is related to the sustainable development of China. A large-scale data center (DC) consumes a great deal of energy. And all of the energy density, the scale and the amount are increasing with the rapid developme

英文关键词： Condition Evaluation；Performance Optimization；Energy Conservation；data center；automatic diagnosis