提出模型：定义两种电力预算：1）平均预算以捕获该水平上长期能耗的上限； 2）维持预算，以捕获超过一定阈值的持续消耗电流的任何限制。使用简单的测量基础结构，我们可以得出功耗曲线，即对应用程序功耗的统计描述。基于对多个应用程序（包括单个和合并应用程序）进行分析， 开发了用于预测合并应用程序的平均和持续功耗的模型 。在基于Xen的服务器上进行了实验评估，该服务器整合了从不同池中提取的应用程序。对于各种整合方案，我们能够预测平均功耗在5％的误差范围内，而持续功耗在10％的误差范围内。通过使用预测技术，我们可以确保安全而有效的系统运行-在典型情况下，我们可以通过选择满足要求的适当电源状态，将服务器上整合的应用程序数量从两个增加到三个（与现有的基准技术相比）与服务器关联的电源预算。
能耗预算——能耗的上限。
合并应用程序功耗对于整合平台的节能 *** 作和管理是有用的。 1有助于对合并环境中的能耗预测和控制。 2有助于在能源成本和应用程序性能之间权衡。3使数据中心在有利可图的体制下运营，不会受到积极整合可能引起的电涌影响。 4正在进行的制定功率基准的工作也将从这种表征中受益[38]。
合并可能会在多个空间粒度上发生，范围从单个服务器上的多个应用程序并置到工作负载转移到服务器机架或机房的子集。相应地，在这些级别中的每个级别上都需要表征功耗。在所有这些级别上，功耗的两个方面特别重要。首先，子系统内的长期平均功耗（数分钟至数小时）决定了运行该子系统所涉及的能源成本。其次， 维持 消耗功率超过与保险丝/断路器相关联的阈值的可能性 （通常为数秒甚至是亚秒的持续时间） 严重影响受这些元件保护的设备的安全运行。 热效应也会增加对这两个预算的需求。在较粗的空间粒度（例如房间）下，可能需要降低平均功率以避免过多的热量。对于较小的组件（例如芯片），必须在更短的时间范围内控制功耗。在本文中，我们描述了单个应用的功率需求，并利用这些特征来预测合并应用的平均和持续功率需求。
整合环境中的平均功耗和维持功耗取决于 各个应用程序的功耗 以及 资源使用模式 。 功耗预测需要识别这些依赖性。 此外，预测的成功还取决于用于测量和表征个人消费的方法。 可以解决这些问题的测量技术和预测模型的设计是本文的重点。
决定合并决策的时间尺度（与工作负载特性变化有关）后，需要将能耗限制在应用程序性能/收入和能源成本之间。 这种决策可能每隔几分钟或几小时执行一次（作为long-term），可能涉及解决复杂的优化问题，以平衡通过 *** 作一部分资源产生的性能/收入 花费在维护， *** 作电源和冷却上的费用。 无论此决策有何细微差别，它都需要建立各种级别的长期能源消耗限制机制。 我们将这种限制称为通过合并技术分配给它的 平均功率预算。
维持功率预算 ， 是由数据中心中与该组件关联的保险丝或断路器所定义的各种硬件组件的可靠性需求产生的 。（也叫做peak power)数据中心中硬件组件的持续功率预算由该组件中部署的断路器的时间-电流特性曲线表示。
数据中心中硬件组件的维持功率预算由该组件中部署的断路器的时间-电流特性曲线表示。断路器的时间-电流特性曲线可作为其规格表的一部分获得。持续功率预算由元组(S,L)表示，表示在长度L的任何间隔内维持的最大电流S的界限。我们引用单个持续功率元组来表示电路的持续功率预算。 由于维持能耗对应于在一个时间间隔内连续保持的最大功率，因此我们用使用该时间间隔的有效功率来表示维持能耗 。 但是我们的预测技术足够通用，可以合并指定时间间隔内功耗的其他统计范围，包括最大和平均功耗。
2离线分析能耗
将万用表连接到脱机的服务器，并每tp时间单位测量一次服务器的能耗。所产生的（瞬时）能耗样本时序称为应用程序的能耗曲线。将能耗曲线转化为 能耗使用分布图 。
令 代表应用程序A在Ip时间内的平均能耗。通过在功率分布图上移动大小为Ip的时间窗口，然后根据这些值构造分布来进行估算。图3示出了将功率简档转换成功率使用分布的过程。作为配置文件的一部分，我们还分析了运行应用程序的服务器的空闲功率（对于我们的服务器，约为156 W）。
保证工作负载的现实性和可行性。数据中心中应用程序是独立启动的，并且工作负载要在一定时间粒度上（每日周期）是重复的。
33实验
在本节中，我们将介绍各种应用程序，以说明推导应用程序功耗行为的过程。 我们还将介绍有关资源使用和性能的选定信息。 这些实验为我们提供了许多关键的见解： 1）应该如何进行离线分析； 2）应用程序的能耗与其各种资源的使用之间的关系； 和3）这些应用的能耗变化程度 。
我们的测试平台由几台Dell PowerEdge服务器组成（详细信息显示在表1中）。 我们使用这些服务器之一来运行我们分析的应用程序。 我们将Signametrics SM2040万用表（详细信息在表2中）串联连接到该服务器的电源。 万用表位于另一台服务器的PCI总线上，仅用于记录目的。 该万用表能够每毫秒记录一次功耗。 每个记录的功耗是每毫秒的有效（或均方根）功率。
观察1非CPU饱和应用程序的功率分布的方差比CPU饱和应用程序的方差高（和更长的拖尾）。
观察2非CPU饱和的应用程序，在较低的功耗状态下，CPU利用率会提高，并且电源分配的突发性会降低。
观察3CPU饱和和非CPU饱和的应用程序，在不同的CPU功率状态下工作时，功率性能的权衡差异很大。 尽管很容易预测CPU饱和的应用程序，但非CPU饱和的应用程序预测难度大。
观察4在同时放置CPU饱和的应用程序与同时放置CPU饱和和非CPU饱和的应用程序时，平均能耗存在显着差异。
观察5合并应用程序的维持功耗表现与平均功耗显着不同。
缺点（A）是由于假设CPU处于饱和状态：首先，基线方法无法捕获CPU在给定长度L的某些持续时间内的某些时间处于空闲状态的可能性。任何此类持续时间都不应视为违反持续功率的持续时间 发生预算（回想一下，我们假设持续预算大于闲置电量）。
缺点（B）：假设能耗是平稳的。对于CPU饱和的程序是这样，对于CPU非饱和的程序，能耗变化很大。
缺点（C）：忽略了CPU使用率的差异。假定应用程序将始终完全按照其CPU分配使用CPU。尽管此假设对于一组并置的CPU饱和的应用程序（它们的CPU使用模式不表现出可变性）是正确的，但当甚至有一个应用程序不遵循这种行为时，它也会引入不准确性。 特别是，在预测由一个或多个非CPU饱和的应用程序组成的集合的持续电源行为时，它会变得不准确（当这些应用程序因I / O活动而被阻塞时，那些空闲时间很可能会被其他并置的应用程序使用，从而导致 在与Rcpu为应用程序指定的CPU分配不同的CPU分配中）。
合并设置中应用程序的CPU使用率主要取决于两件事：1）合并设置中应用程序的CPU预留，以及2）应用程序的CPU需求（长度L的整个周期）。 当预留量高于需求时，则意味着该应用程序具有备用CPU，可供预留量小于其需求的其他应用程序使用。 大多数基于预留的调度程序（如我们的调度程序）在这些有需要的应用程序之间平均分配备用CPU。 我们对合并设置中应用程序的CPU使用率的估计已考虑到上述因素。 我们首先构建分数CPU需求的分布。可以在长度L的持续时间内对每个应用程序进行修改。这些分布可以很容易地从应用程序的CPU使用情况配置文件中得出。
多服务器的持续能耗预算
目标——计算一个PDU上m个服务器在S功率单元L长度下的概率 。PDU的最小能耗值等于所有服务器平均能耗之和。
PDU的最大功率计算：
步骤1。 找出长度为L个时间单位的时间间隔内单个服务器（连接到PDU）的平均能耗分布。
第2步。 将所有这些平均能耗分布相加。 假设个人消费是独立的（一个合理的假设），则合计的最终分布可以根据基本概率理论进行计算。
总结
我们需要确保在企业级数据中心中整合应用程序的新兴技术表现出强大且可预测的功耗行为，从而激发了我们的工作动力。 整合工作负载已成为抑制企业级数据中心内快速增长的能源支出的关键机制。 但是，在可以有效利用这些基于整合的技术之前，我们必须能够预测并强制执行数据中心内各个级别的功耗限制。 特别是，发现两种电力预算（在相对粗略的时间尺度上定义的平均预算和在较短的时间尺度上定义的持续预算）对于数据中心的安全和盈利运营至关重要。
我们的研究针对服务器和一组服务器上共存的应用程序组的平均和持续功耗开发了预测模型。 我们在基于Xen的平台上实施了我们的技术，并在各种整合设置中对其进行了评估。 我们演示了这些预测技术如何使我们能够实现高效而安全的系统运行。
合并设置中应用程序的CPU使用率主要取决于两件事：1）合并设置中应用程序的CPU预留，以及2）应用程序的CPU需求（长度L的整个周期）。 当预留量高于需求时，则意味着该应用程序具有备用CPU，可供预留量小于其需求的其他应用程序使用。 大多数基于预留的调度程序（如我们的调度程序）在这些有需要的应用程序之间平均分配备用CPU。 我们对合并设置中应用程序的CPU使用率的估计已考虑到上述因素。 我们首先构建分数CPU需求的分布-
可以在长度L的持续时间内对每个应用程序进行修改。这些分布可以很容易地从应用程序的CPU使用情况配置文件中得出。一、腾讯把服务器装进山洞
腾讯贵安七星数据中心，建在贵州省贵安新区两座山的山体上，是要存放30万台服务器的灾备数据中心。整个数据中心总占地面积约为47万平方米，隧洞的面积超过3万平方米，能塞下4个标准足球场还有富余。
腾讯方面透露，利用山洞建数据中心，主要出于两方面考虑。
一是山洞结构可以散热。山洞特殊的结构，就像一个巨大的空调。山洞外的冷空气从主洞口进入，经过制冷模块与IT设备热回风进行间接换热后，从竖井排出。这样既可以充分利用外部自然冷源，又避免了外界空气对设备的影响。
更主要的是安全。腾讯称，贵安七星数据中心是参照我国高等级人防标准建设，具备突发防护能力，可防相应级别常规打击和核打击。发生突发事件时，它将自动切换到防护模式不间断运行。（来~UPS了解一下）
而且利用最新AI技术，该数据中心还能实现网络、主机、业务3级云安全布防，人脸识别、安防机器人等均被应用其中，此外腾讯还在计划部署无人机入侵防控系统。
二、微软把数据中心建到海底的项目
在人们对网络和计算的需求呈指数级增长的今天，已有的数据中心已经无法满足人们生产、生活的需要。因此微软在2014年开启了代号为“Natick”的海底数据中心项目，旨在满足世界人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。
微软宣布，在苏格兰奥克尼群岛附近的一片海域，一个集装箱大小的海底数据中心已经开始运转。
在云计算中，数据中心担任着不可取代的角色，为了降低运营数据中心带来的大量能耗，微软于2014年开启了Natick项目， 探索 在深海底部建立数据中心的可能。如今这个项目已经进入了第二阶段，微软尝试运用潜艇技术和可再生能源开发新型海底数据中心，为沿海城市提供高速度、低能耗的云服务。
海底数据中心的想法最初是在2013年的微软的年度创新活动“ThinkWeek”中提出的，希望可以利用海水冷却服务器达到降低能耗的目的。
除此之外，这个项目还具有多重优势，世界上有一半以上的人口生活在距离海岸约193公里以内的区域，将数据中心部署在沿海城市的附近水域可以极大地缩短数据与用户的距离，使得网速提升，沿海居民打 游戏 、看视频的流畅度相应提升。
最重要的是，还能加快AI任务，使AI驱动技术能够为人们营造更加流畅、真实的用户体验，满足人口密集区域对云计算基础设施的大量需求。
经过了105天在海底的平稳运行，原型机在可行性上验证了海底数据中心的设想。Natick项目团队深受鼓舞，开始了项目的下一阶段，尝试在苏格兰附近的欧洲海洋能源中心部署一个完整的、五年免维护的数据中心。
海底数据中心可以借助大洋深处提供的不间断免费冷却系统节省大量的成本，同时还可以促进海上风力发电场、潮汐涡轮机组等海洋可再生能源行业的共同发展。
三、阿里巴巴把服务器泡进“水里”
阿里的工程师研发出了液冷服务器技术。
他们把服务器“泡在水里”——这是一种极其高效的散热方式：浸没式液冷。服务器被浸泡在特殊冷却液里，产生热量可被冷却液直接带走进入外循环，全程用于散热的能耗几乎为零，整体节能70%。
这个问题，可以跟大家科普一下。服务器里放的是什么？是数据，数据最重要的是安全性，那么那么多大批量的服务器运行，会有什么效果？服务器是全天 24 小时不停的在运行，会释放大量的热，上万台服务器在一起，得释放多少热量，是不是很费电？
在正式回答问题之前，给大家看段视频，长长见识。
山洞是阴凉的，一般数据中心都建在贵州的大山洞里，因为贵州的温度也比较低，又加上山洞阴凉，有利于服务器的散热，贵州的电费也低，省钱。放到山洞或者水里，本身就有利于降温，本身就容易散热，这样对于一些通风散热设备来讲，可以使用的少一些，这样就少运行一些散热设备，也省电，省钱，省成本。
其实放到山洞里，也有利于安全性，山洞本身都是比较坚固的，安全性比较容易保障，其实放到水里在降温层面来讲肯定是比放到山洞里更好，但是放到水里那就要求密封性比较好，在安全性的考虑上就不如放到山洞里。放到水里在降温省电方面，能够节省成本，但是在安全保障方面，可能要特殊处理，成本就会上去。
总之，是各有特色。
最后解释一下服务器，其实放数据的地方，运行的服务器说白了就是电脑的主机。大家在软件上的数据，互联网上的数据都存放在了服务器里，也就是电脑主机里，成千上万台的服务器组合在一起，运行着大家的数据。另外，数据都是有备份的，分布式存的，比如：在上海存放的数据，可能在贵州有备份，一旦上海的服务器有问题，被炸毁了，那么就会启用贵州备份的数据。所以，一般服务器的数据都是有保障的，不会丢失。
随着云概念的兴起服务器在现在 科技 领域占比已经越来越重要的了，虽然用户在使用的时候是看不见服务器存在的，但是组为运营者却需要考虑实际服务器的如何存放以及如何才能节省的成本的运行，由于服务器本身的属性功率高而且发热量也大，所以能够存储服务器要求必须是低温的地方，未来的大数据以及人工智能的发展都离不开服务器的存在，于是国家响应 科技 发展的大趋势就找到一块非常适合存放服务器的地方，就是贵州省目前大多数的互联网企业基本都在贵州有自己的数据中心，像腾讯华为，都给自己在贵州找到了存放服务器的地盘，贵州是天然的存放服务器最佳的地点，首先贵州的气温整体偏低非常适合存放服务器，同时由于国家政策的倾向在贵州的电费也是非常低。
正是由于拥有如此多的优势国内很多互联网企业纷纷跑向贵州给自己的服务器找个窝，对于集群的服务器来讲最重要的散热能力，撒热不好消费的电费也高对于机器的寿命也是一种考验。所以为了解决服务器散热的问题，已经有很多公司做过试验，国内放在贵州的服务器地点基本上是选择在山洞里面，这样的能够达到极好的散热效果，有能力的企业基本上买下几座山然后把山内部挖空然后在里面放置服务器，如果是散热好的服务器只是在电费这一块就把修建的费用非节省出来了，加上当地政府的政策电费本身就比较低，所以在贵州设置数据中心是一个非常值得做的事情。
当然也有很多企业尝试别的方案，像微软的服务器放置在海底，由于海底的温度更低所以也是放置服务器的绝好位置，但是放在海底需要保证服务器的密封性，总之在效果上要优于山洞中但是在安全性能的保障上可能要比在山上花费的成本要高一些，当然放置在海底还有几项优势，可以充分利用海浪来发电，这样还能节省电力的成本，另外微软放置在海底的服务器可不仅仅只是在一个地方，因为美国很多发达的区域都靠海，所以靠近用户能够提供更好的用户体验，不过国内的互联网公司还是倾向于在山洞中放置服务器。
未来服务器的重要性还会继续加强，所以特别 云计算的发展很多中小企业已经不是自己在设置自己的服务器了直接在大公司的云计算体系里面租借一个服务器维护自己的云计算功能，省钱还能省心毕竟服务器的安全维护都是交给大企业去做了，国内从事云计算的企业不在少数，当然最强还是阿里巴巴的阿里云，属于自主研发的在全球已经能够排到前四的位置，并且和谷歌的云计算市场占比差距很小，人工智能也是未来的一个发展趋势但是背后的数据计算依然会放在服务器去完成。
未来可能还会有更多的存储服务器的方式进化出来，但是存放服务器的首要条件是散热能力，要不然几万个服务器同时堆积在一起热量将是非常巨大的，而且电费的费用也会非常大，未来随着技术的成熟相信会有更加 科技 化的存储方式产生，但无论怎么折腾首先要考虑的都是散热问题，希望能帮到你
第一个是散热问题，电子元器件在电流通过的时候都会产生热量，尤其是CPU，大量的服务器聚集在一起长期工作会产生大量热量致使服务器温度升高，服务器过热就要降温，这就跟平时我们玩电脑一样，有的公司把服务器放在了南极，有的花费了巨额的代价来买空调，但是这些成本太大，实在有些浪费了，服务器选择放在海底，可以利用冰冷的海水来为服务器散热，而同时又能利用海浪来发电，为数据中心提供电量，从而降低维护成本。放在山洞同样是为了利用山洞的低温环境来给服务器降温，降低维护成本。
第二个是房租问题，数据中心往往占地面积比较大，比如腾讯贵安七星数据中心，建在贵州省贵安新区两座山的山体上，存放30万台服务器的灾备数据中心。整个数据中心总占地面积约为47万平方米，隧洞的面积超过3万平方米，能塞下4个标准足球场还有富余。这么大的面积在城市房租也是很贵的。
放在水里是因为省钱+降温。
服务器/电脑发热是很严重的问题，长时间高温高负荷运作会影响服务器寿命，因此需要降温。而一般的风冷降温用风扇噪音大且耗电。大的服务器群用在降温上的电费是很高的，因此很多厂商会把服务器建到水厂电厂旁边，原因就是电费便宜。
如果服务器放到水里就省去了散热电费成本。
我猜想放山洞是因为山洞基础温度低，散热所要降的温度差小，这样用一些节能的散热方案也是可以行的。
[灵光一闪]
服务器会产生大量的热量，为了节约成本便于散热，所以会考虑讲服务器放下水下或者山洞里。
例如前段时间，微软公司就成功地苏格兰奥克群岛的海岸附近，安装了一个水下数据中心的原型。实际上，数据中心里的耗电量很大一部分是用来散热的，而用于服务器计算的能耗只占约15%，所以很多大型 科技 公司都想尽办法降低数据中心的散热降温成本。
将数据中心搬到海里是目前成本较低又有效的方法，微软水下数据中心Project Natick的方向是用冰冷的海水来为服务器散热，而同时又能利用海浪来发电，为数据中心提供电量。
阿里云服务器放在千岛湖湖底，腾讯将服务器搬到贵州山洞里，都是为了降低散热成本。
服务区属于24小时全年运行配备，电器设备运行都有自发热，放在深山，水中能降低设备发热，发烫，从而提高设备运行，
水里和山洞里可以更有效的进行散热，服务器平时最大的问题就是散热，散热还不能用空调，空调有冷凝，会伤害电子元器件，普通的服务器机房只能风冷，噪音大，维护麻烦
谁说的服务器放水里？那还不短路了？阿里是把它们放在一种特制溶液里，那可不是水啊。
不管放在哪，目的是找一个温度较低的地方，省空调电呀。
主要是降温，安全，节约能源。
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