【摘 要】
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随着云数据中心规模和数量的快速增长,制定有效的能效评估方法成为提高云数据中心能效亟需解决的重要问题。能效评估作为云计算领域的一个新的研究难点,目前的研究主要是考虑云数据中心的相关能效指标,权衡云数据中心能耗、系统性能和服务质量（Qo S）需求的相互关系。但是缺乏主客观结合、定性与定量综合的评估方法,以更准确地评估云数据中心能效的高低。鉴于此,本文对云数据中心能效评估方法做出以下研究:首先,本文介绍
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随着云数据中心规模和数量的快速增长,制定有效的能效评估方法成为提高云数据中心能效亟需解决的重要问题。能效评估作为云计算领域的一个新的研究难点,目前的研究主要是考虑云数据中心的相关能效指标,权衡云数据中心能耗、系统性能和服务质量（Qo S）需求的相互关系。但是缺乏主客观结合、定性与定量综合的评估方法,以更准确地评估云数据中心能效的高低。鉴于此,本文对云数据中心能效评估方法做出以下研究:首先,本文介绍了能效评估相关基础理论知识。对能效评估进行了概述,深入分析了数据中心的能效影响因素。根据目前能效评估研究现状,总结了三类常用的能效评估方法,并说明了各类方法的基本思想和应用场景。然后,提出了一种基于AHP-TOPSIS的能效评估方法。运用层次分析法（AHP）综合考虑云数据中心中影响能效评估的主要因素,解决了在进行多因素决策时,如何确定能效指标权重的分配问题。运用逼近理想解排序法（TOPSIS）对初始权值矩阵进行正向化、标准化和归一化处理,结合AHP所得权重值,计算能效指标评估对象贴近度,评估出最佳能效指标方案。通过算例分析,AHP与TOPSIS良性互补,是一种有效的能效评估方法。最后,提出了一种基于Qo S参数规约的能效评估方法。将与Qo S相关的影响因素规约到同一个量纲范围内,建立置信规则库（BRB）评估模型,基于多准则决策方法中的最优最劣方法（BWM）确定BRB模型中的前提属性的初始权重。通过均方误差优化BRB模型参数,并求解规则的激活权重,基于证据推理算法集成所有已激活的规则,求得评估结果属性中每个参考值的置信度,以用来求得最终Qo S的评估值。结合能耗数据和Qo S评估值,建立单位能耗下Qo S值的能效评估模型。运用定量数据的转换技术将定量输入数据转换为信念度的形式,实现能效的定量定性评估。
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