绿色数据中心：不完备能耗数据填补与分类算法研究

本文主要探讨了绿色数据中心在面对大规模能耗挑战时的解决方案。随着云计算和大数据的快速发展，数据中心的规模不断扩大，然而其高能耗问题成为全球关注的焦点。为了实现能源效率和环保目标，绿色数据中心应运而生，通过利用太阳能等可再生能源，如风能、水力发电等，为数据中心提供稳定且低能耗的电力供应。 文章首先针对数据收集过程中可能出现的不完整性和断电导致的数据缺失问题，提出了基于完备相容类的不完备大数据填补算法。该算法旨在通过分析现有数据的模式和规律，预测和填充缺失值，以保持数据的完整性，这对于数据中心的正常运行至关重要。 接着，针对绿色数据中心能耗数据的特点——不稳定、间歇性以及实时变化，文章提出了一种基于离散弱相关的决策森林并行分类算法。这种算法利用并行计算的优势，对数据中心的能耗数据进行实时分类，指导供电策略，以优化能源分配，降低能耗，同时延长电池寿命，确保数据中心的持续稳定运行。 为了应对数据随时间不断变化带来的挑战，作者进一步开发了一种增量更新决策森林的算法。这种算法允许模型随着新数据的流入而动态更新，保持分类模型的精度，防止由于数据变化而导致的分类准确率下降。这样可以避免频繁的电池充放电，进一步保证供电系统的稳定。 本文的研究成果不仅关注绿色数据中心的能源利用效率，还强调了数据完整性管理和实时决策的重要性，为数据中心的可持续发展提供了创新的算法支持。通过这些方法，绿色数据中心有望在满足高性能计算需求的同时，实现节能减排的目标。