ОРГАНИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО УЧЕТА ПО ФОРМИРОВАНИЮ ОПТИМИЗАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ЦЕНТРОВ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ С УЧЕТОМ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ

Авторы

  • И.Б. Елистратова ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет телекоммуникации и информатики», Новосибирск
  • Н.Г. Пикузо Автономное некоммерческое образовательное учреждение высшего образования Сибирский университет потребительской кооперации

DOI:

https://doi.org/10.25806/uu-5595

Статья поступила в редакцию: 14.10.2025

Статья принята к публикации: 17.11.2025

Статья опубликована: 18.11.2025

Ключевые слова:

центры обработки данных, управленческий учет, модель энергопотребления; модель теплообмена, модель нагрузки, экономические риски

Аннотация

В статье представлен всесторонний анализ теоретических положений, которые лежат в основе структурных и функциональных аспектов современных центров обработки данных. Организация управленческого учета позволит не только понимать эволюцию этих центров, но и признавать их прогресс, достигнутый за счет интеграции современных технологий, таких как искусственный интеллект, который способствует оптимизации процессов и улучшает управление энергопотреблением. Целью исследования является разработка оптимальной архитектуры ЦОД с интегрированной системой управления, построенной на внедрении искусственного интеллекта.  Задачи исследования заключаются в исследовании стратегического управления ЦОД, анализе важнейших  проблем управления ресурсами в ЦОД  и обоснования интегрированного стратегического метода  управления ресурсами ЦОД. В статье решаются фундаментальные исследовательские задачи, направленные на разработку управленческого учета прогностической оптимизационной модели стратегического управления ЦОД с учетом неопределенности и экономических рисков. Применение глобальных метрик, таких как PUE и CVaR, позволило интегрировать экономические и операционные параметры в модель ЦОД. Эти метрики являются ключевыми для точного анализа работы ЦОД и для дальнейшего формирования обоснованного стратегического шаблона для обучения нейронных сетей. Подробно описанный физико-математический аппарат охватывает критически важные аспекты работы ДЦ, включая потребление энергии, теплопередачу и распределение вычислительных нагрузок. Основным результатом исследования является разработанная  имитационная модель ЦОД. Разработанная модель, позволяющая точно контролировать эти процессы, является фундаментальным требованием для оптимизации энергоэффективного функционирования ЦОД. Переход от теоретической модели к практической осуществляется за счет внедрения имитационной модели ЦОД, которая позволяет моделировать различные операционные сценарии. Данная модель позволяет провести объективное исследование эффективности предлагаемых стратегий управления в ЦОД. Это исследование не только охватывает актуальные вопросы управления ЦОД, но и предоставляет основу для дальнейшей интеграции инновационных технологий, повышая устойчивость, экономическую эффективность и надежность функционирования.

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

Beloglazov A., Buyya R. Energy efficient resource management in virtualized cloud data centers. In: Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid), 2010 10th IEEE/ACM International Conference on. 2010. P. 826-831.

Bilal K., Khan S., Madani S., Hayat K., Khan M., Min-Allah N., Kolodziej J., Wang L., Zeadally S., Chen D. A survey on green communications using adaptive link rate // Clust. Comput. 2013. V. 16 (3). P. 575-589. DOI: 10.1007/s10586-012-0225-8 EDN: BBFIIG.

Ding Zhaohao, Cao Yujie, Zhang Sufang, et al., Coordinated operation for data center and power system in the context of energy internet: energy demand management model of data center, Proc. CSEE 42 - 09.2022- P. 3161-3177.

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.-Res., 229. DOI: 10.1016/j.epsr.2024.110162 EDN: HASKZR.

Feng C., Wang Yi, Chen Q., et al., Review of energy management for data centers in energy internet // Electric Power Automat. Equip. 2020. V. 40 (07). P. 1-9.

Yang T., Jiang H., Hou Y., et al., Study on carbon neutrality regulation method of interconnected multi-datacenter based on spatio-temporal dual-dimensional computing load migration, Proc. CSEE 42 (01) -2022.- 164-177.

Kliazovich D., Bouvry P., Khan S. Dens: Data center energy-efficient network-aware scheduling. In: Green Computing and Communications (GreenCom), 2010 IEEE/ACM International Conference on Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom), 2010. P. 69-75.

Liu Y., Wei X., Xiao J., Liu Z., Xu Y., Tian Y. Energy consumption and emission mitigation prediction based on data center traffic and PUE for global data centers // Global Energy Interconnection. 2020. V. 3 (3). P. 272-282. DOI: 10.1016/j.gloei.2020.07.008 EDN: JOCDVH

Shuja J., Bilal K., Madani S. A., Khan S. U. Data center energy efficient resource scheduling // Cluster Computing. 2014. V. 17 (4). P.1265-1277. DOI: 10.1007/s10586-014-0365-0 EDN: XAGPYN.

Valentini G.L., Lassonde W., Khan S.U., Min-Allah N., Madani S.A., Li J., Zhang L., Wang L., Ghani N., Kolodziej J., et al.: An overview of energy efficiency techniques in cluster computing systems // Clust. Comput. 2013. V. 16 (1). P. 3-15. DOI: 10.1007/s10586-011-0171-x EDN: TOHYUZ.

Wang L., Khan S., Dayal J. Thermal aware workload placement with task-temperature profiles in a data center // J. Supercomput. 2012. V. 61 (3). P. 780-803. DOI: 10.1007/s11227-011-0635-z EDN: MYIPRL.

Загрузки

Опубликован

18.11.2025

Выпуск

Раздел

Экономические науки