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高效能云计算数据中心关键技术与装备项目

 
项目介绍

(一)项目的目标及主要研究内容

1.项目的目标

  本项目将面向云计算大数据专项要求,形成自主可控的高效能云计算数据中心核心关键技术体系、重大装备研发能力、完善的系统解决方案与标准规范、以自主骨干企业为主并具有全球竞争优势的产业生态。

2.项目的主要研究内容

  本项目的研究内容主要包括:面向跨层统一优化的云计算高密度数据中心体系结构,有线无线混合、拓扑灵活的云计算数据中心。研究云数据中心高密度布局、散热与能耗的复杂平和问题,研究多数据中心调度技术。具体如下:

  (1)研究面向跨层统一优化的云计算高密度数据中心体系结构,面向能耗、效率与服务质量多目标优化的细粒度资源联合感知和分配理论,能耗建模与评估方法,为项目提供总体设计和评价依据。

  (2)研究有线无线混合、拓扑灵活的云计算数据中心 SDN 网络技术,高资源利用率的虚拟网络映射技术,解决数据中心网络配置需求多变、对称拓扑结构与不对称流量负载之间的矛盾问题,提高网络能效比。

  (3)研究云数据中心高密度布局、散热与能耗的复杂平衡问题,微/全模块与支持万级节点的 SDN 交换机设计,提高装备能效比。

  (4) 研究多数据中心调度技术,通过分布式实施引导合理用电结构;研究基于深度神经网络的精确能源管理,提高数据中心整体能效,通过引入储能与多路能源技术,参与电网“削峰填谷”,缓解配供电矛盾。

(二)项目拟采取的研究方法

  采用开放标准,走全链条自主可控的技术路线:采用开放标准,走全链条自主可控的技术路线:基于华为自主可控的 ARM CPU 和 3D NAND Flash 高速存储,研制高能效比高密度整机柜;基于华为自主可控芯片,研制 400GE 高端口密度 SDN 装备;研究自主可控的新型网络结构;基于阿里自主可控飞天云操作系统研发异构资源跨层感知和多数据中心调度技术;基于深度神经网络支撑精确能源管理;调用 IT、供电、制冷接口实现按需调配。本项目整体技术路线图如图所示。

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课题1:高效能云数据中心体系结构与能效理论

  在数据中心体系结构方面,基于虚拟化技术,研究装备池策略;基于 SDN 模型,研究有线无线混合的数据中心网络架构;基于 SOA 思想,研究层次化、软硬件一体化的管理模型。在资源细粒度感知与分配方面,基于一致性校验机制,研究可靠的细粒度联合感知方法;将分配问题建模为能耗、效率、服务质量的多目标优化问题求解。在能耗理论、模型与评估方面,设计云数据中心统一的能耗模型;采用 Profiling 技术,研究不同类型的负载对数据中心能耗的影响,设计能耗评估方法,开发能耗评估工具软件

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课题2:新型网络技术与网络虚拟化

  为了提高有线无线混合云计算数据中心网络中无线技术的可用性与虚拟网络向物理网络映射的资源利用率,实现有线和无线技术的深度融合,本课题将开展如下研究:(1)以提高服务器间的数据传输速率为目标,提出数据中心机架、无线设备和反射板的部署原则,利用多重反射原理提高无线链路的可达范围;设计基于精准反射的干扰消除技术,通过在发射板上安装吸波材料,并预留特殊设计的发射孔,来减小无线链路的干扰;研究基于网络编码的可靠传输设计,设计编码端与解码端高度协同的编码和通信方案进行快速丢包补偿,保障无线链路的可靠传输。

  以提高网络能效比为目标,开发智能有线无线混合链路调度软件,并与 SDN控制器进行无缝集成,通过动态建立无线链路,最大程度地卸载有线链路上的数据流来降低对交换机设备的使用,通过关断交换机端口来提高网络能效比;进一步利用深度学习、量子粒子群优化算法和小波神经网络等来对网络流量的变化进行分析,基于物理干扰模型对无线链路进行干扰建模,利用权重图模型来最大化并传的无线链路数,通过将流量卸载到低功耗的无线设备来提升网络的能效比;在调度数据流时,通过整合无线链路带宽碎片,将可拆分的大流部分调度在无线链路上,同时整合有线链路上剩下的大流,减少有线链路上的交换机端口的使用,进行网络设备休眠。

  以提高虚拟网络向物理网络映射的资源利用率为目标,首先研究基于业务聚类的弹性虚拟网络请求生成方案,根据业务的属性和服务质量需求来对业务进行聚类,并对重组业务生成虚拟网络请求,实现虚拟网络请求与底层物理资源的智能匹配;进一步,将虚拟网络映射问题转化为一个整数规划问题,以最大化资源利用率为目标,以虚拟网络请求、网络剩余带宽资源、计算资源和存储资源等为约束,通过对节点和链路进行联合映射,获取最优的映射方案;最后,研究碎片资源动态整合问题,以资源利用率最大化和整合开销最小化为目标,在保证资源重映射尽可能少的条件下利用整数规划方法先计算新的资源映射方案,再结合拓扑特征选择尽可能短的迁移路径进行高效的资源聚合,最大限度提高资源利用率。

  基于上述研究内容,我们将进行有线无线混合组网方案的设计实现:首先根据研究的部署准则对机架服务器、无线设备和反射板进行搭建,然后将无线链路调度功能模块和流量预测模块进行集成,开发智能无线链路调度软件,该软件通过调用 SDN 控制器提供的 API 函数,来获取 SDN 控制器对全网业务负载、网络资源、计算资源和存储资源的感知结果,实现无线链路的动态按需构建。

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课题3:模块化数据中心装备

  针对云计算数据中心的高密度、模块化发展趋势与需求,基于已有相关研发基础,课题拟从影响数据中心效能的重要因素展开研究,涵盖高密度整机柜、网络、微/全模块化数据中心装备等多个重要方面。具体来讲,在高密度整机柜方面,研究基于华为自研 64 位 ARM 多核处理器和华为自研 3D NAND Flash 大容量存储的服务器,基于满足热辐射和电磁辐射的空间布局结构的高密度整机柜。同时,研究面向 3D NAND Flash 存储系统的负载调度技术,面向 3D NAND Flash 的 IO 能耗优化策略,面向多核 ARM 服务器上任务的能效优化调度技术,面向多核 ARM 的 cache 访问行为分析及优化策略,提升服务器能效。在网络方面,研究基于华为自研网络处理器的高性能可编程高端口密度转发引擎,支持 ODL 和 ONOS 两种全可编程平台的 SDN 控制器,高可用分布式 SDN 集群控制器技术。在微/全模块化数据中心装备方面,研究兼容多种供电方式的高密度供电模块,兼容冷热风分离、板式液冷的制冷模块。最终提高数据中心密度计算密度、存储密度、数据交换能力,降低功耗,简化部署。

  
 

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课题4:高效能云数据中心调度与精确能源管理

  以数据中心调度和能源管理为基础。研究业务负载与能耗大数据分析技术,实现基于深度网络的业务与资源的相关性挖掘;研究精确能源管理技术,实现 IT/供电和散热设备降频与休眠管理。突破基于数据分析的数据中心整体能效提升技术,显著提升云计算资源运行效率。研究虚拟机部署与迁移的代价分析,并通过优化模型提高算法的可用性,形成面向异构资源的跨层感知和调度分配软件;研究基于效能相关性的数据中心与多数据中心的调度面向,实现基于多维代价模型的数据中心调度技术。显著提高云计算数据中心的资源利用效率,典型应用的系统能效比提升55%以上,同等条件下PUE 达到世界领先水平。

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课题5:典型示范应用

  为了保障示范工程的高效实施,拟采用“模型研究-集成优化-工程应用”的方法,结合示范工程的规模和运行方式,集成网络技术与网络虚拟化、模块化数据中心装备、高效能数据中心调度,研究数据中心能效管理的集成优化应用关键技术;验证数据中心的基础资源利用率、PUE、能效比等指标;开展示范工程建设,解决现有数据中心资源利用率低、能耗急剧增长等问题,实现 PUE、能效比达到世界领先水平。

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