云计算与大数据第6章 云计算节能技术题库及答案

6章 云计算节能技术习题

6.1 选择题

1、云数据中心的能耗组成包含(  D  )。

服务器集群的能耗  ②网络设施的能耗  存储设备的能耗  ④供电设备的能耗

A. ①②③            B. ①②④       C. ②③④             D. ①②③④

2、云数据中心的主要评价指标点不包括(  C  )。

A. 可靠性            B. 能效             C. 规模                    D. 碳排放

3、(  A  )是国内外云数据中心普遍接受和采用的一种衡量云数据中心基础设施能效的指标,其值为云数据中心的总耗电量除以IT设备的耗电量。

A. PUE              B. DCEP            C. CUE                      D. WUE

4、针对云计算等信息系统,下列选项中(  D  )不是节能优化相关技术。

A. 关闭技术       B. 休眠技术    C. 动态电压频率调节技术    D. 虚拟设备技术

5、有序数据聚集流程步骤不包括( B )。

A. 数据迁移       B. 数据压缩     C. 节点部署              D. 数据备份

6、下列选项中,(  D  )不是典型的重复数据删除技术。

A. 文件切分         B. 指纹值计算      C. 数据存储                D. 数据清洗

7、下列选项中,(  C  )不是重复数据删除的主要策略。

A. 分块方法        B. 分块粒度         C. 数据多样性                  D. 元数据处理

8、下列选项中,(  C  )主要承担同步备份元数据的镜像文件和操作日志的工作。

A. 客户端            B. 元数据服务器  C. 二级元数据服务器         D. 存储节点

6.2 填空题

1、PUE的实际含义是计算在提供给云数据中心的总电能中,有多少电能是真正用到了( IT设备 )上。PUE值的取值范围一般为(   [1.0, ∞)  )。

2、云数据中心必须配备可以调节(  温度  )和(  湿度  )的环境控制设施,以确保云数据中心能正常运行。

3、重复数据删除技术通过比对数据的指纹值等唯一特征,相同的数据仅保留一份,其目的是消除(  数据冗余  )和降低存储容量需求

6.3 简答题

1、目前云数据中心的主要评价指标点有哪些?

答 :

云数据中心的主要评价指标点包括:可靠性、能效、碳排放、水资源、土地资源、污染排放、资源回收利用。

2、实现绿色云数据中心,可以从哪些方面入手?

答:

  1. 基础设施:尝试不断引入节能环保新技术,采用高能效的基础设施来支撑绿色云数据中心的部署。
  2. IT设备:降低计算设备在计算过程中的能耗,可以从源头上提高IT设备的能源利用率。
  3. 能源利用率:利用汇聚技术和虚拟化技术提高绿色云数据中心的能源利用率,可以有效提高云数据中心的整体能效。
  4. 能耗管理:实时、全面地监控整个云数据中心乃至网络的能耗情况,对每天产生的海量能耗数据进行多维度的分析,并给出合理的节能建议,设计有针对性的能效优化策略。

3、针对云计算等信息系统,目前主要采用的节能优化技术包括哪些?

答:

主要采用的节能优化技术包括低功耗硬件、关闭/休眠技术、动态电压频率调节技术、绿色网络通信、温控节能技术、虚拟化技术、资源配置、节能调度技术、绿色数据部署机制。

6.4 解答题

1、请阐述分析绿色计算的技术内涵。

答:

绿色计算顺应低碳社会建设的需求,是推动社会可持续发展和科技进步的一个重要方面。本着对环境负责的原则使用计算机及相关资源的行为,绿色计算(Green Computing)强调减少资源消耗,妥善处理电子垃圾。绿色计算涉及系统结构、系统软件、并行分布式计算及计算机网络,以保证计算系统的高效、可靠及提供普适化服务为前提,以计算系统的低能耗为目标,强调采用高效节能的CPU、服务器和外围设备,是面向新型计算机体系结构和包括云计算在内的新型计算模型,通过构建能耗感知的计算系统、网络互联环境和计算服务体系,为日益普适的个性化、多样化信息服务提供低能耗的支撑环境。

2、请阐述用虚拟化技术来实现云计算节能的原理以及存在的问题。

答:

虚拟化技术是实现云计算节能的一种重要方式。虚拟化技术通过将物理资源抽象为虚拟资源的方式,可在一台物理主机上虚拟出多台虚拟机,将若干个任务分配到这些虚拟机上运行,可通过提高主机资源的利用率来减少所需主机的数量,从而降低能耗。另外,利用虚拟机迁移技术,可实现虚拟机的聚集,从而为关闭/休眠技术提供支持。

虚拟化本身要付出较高的能效代价,且虚拟化的层次越深能耗代价越高,因此仅采用现有的虚拟化技术,在云计算系统性能和能效方面的优化效果是有限的。现有的虚拟机管理器不能与其上层支撑的多操作系统相互传递能耗特征,也不能感知上层应用的负载和运行状况,导致在进行任务调度时的能效比不能令人满意。

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