РАЗРАБОТКА УНИВЕРСАЛЬНОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ЦЕНТРОМ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-5063Статья поступила в редакцию: 23.02.2025
Статья принята к публикации: 06.03.2025
Статья опубликована: 21.03.2025
Ключевые слова:
Ключевые слова: стратегическое управление, имитационная модель, энергоэффективность, искусственный интеллект, центр обработки данныхАннотация
Будущее развитие центров обработки данных (ЦОД) предполагает стратегическое управление ресурсами и внедрение передовых технологий, таких как искусственный интеллект и блокчейн, наряду с учетом климатических, экономических и политических условий. Создание и обоснование цельной стратегической модели планирования и управления ЦОД с применением передовых методов искусственного интеллекта и нейронных сетей является одной из основных задач для оптимизации энергоэффективности и повышения надежности управления ЦОД. Такой подход обеспечит устойчивое и эффективное развитие ЦОД, способных удовлетворить растущую потребность в вычислительных ресурсах. Создание имитационной модели осуществляется с помощью симулятора TRNSYS. Основная структура этой модели соответствует современным методам, применяемым в последних исследованиях по внедрению нейронных сетей в ЦОД.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Balodis R., Opmane I. History of Data Centre Development // Reflections on the History of Computing. 2012. P. 180-203.
Kong F., Xue L. A survey on green-energy-aware power management for datacenters //ACM Comput. Surv. 47, 2, Article 30, 2014. 38 p.
Johnson G. Exploring corporate strategy. Pearson Education Limited, 2008. 620 p.
Алексеева М.М. Программирование бизнес-процессов: учебно-методическое руководство. М.: Финансовые и статистические издания, 2013. 248 с.
Rumelt R. Good Strategy, Bad Strategy. New York: Crown Business, 2011. 342 p.
Куприянов С.В., Шаповалов А.А., Божков Ю.Н. Менеджмент: учебное пособие для студентов. Белгород: Изд-во БГТУ, 2013. 447 с.
Аков Р. Управление в крупных экономических системах / Пер. с англ. Г. Б. Рубальского. М.: Советское Радио, 1972. 223 с.
Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: учебное пособие для вузов. М.: Физматлит, 2001. 496 с.
Ahmadi A. Implementing Artificial Intelligence in IT Management: Opportunities and Challenges // Asian Journal of Computer Science and Technology. 2023. Vol. 12 (2). P. 18-23.
Yang J., Xiao W., Jiang C., Hossain M.S., Muhammad G., Amin S.U. AI-Powered Green Cloud and Data Center // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 4195-4203.
Shuja J., Bilal K., Madani S.A., Khan S.U. Data center energy efficient resource scheduling // Cluster Computing. 2014. Vol. 17 (4). P. 1265-1277.
Chen H., Gao P., Liu K., Chen L., Huang W. Joint expansion planning for data centers and distribution networks based on conditional value-at-risk theory considering low carbon characteristics Electr. Power Syst, 2024. 229 p.
