蒲勇霖，于 炯,，王跃飞，鲁 亮，廖 彬，侯冬雪

(1.新疆大学 软件学院，乌鲁木齐 830008； 2.新疆大学 信息科学与工程学院，乌鲁木齐 830046； 3.新疆财经大学 统计与信息学院，乌鲁木齐 830012)

大数据流式计算环境下的阈值调控节能策略

蒲勇霖1，于 炯1,2*，王跃飞2，鲁 亮2，廖 彬3，侯冬雪1

(1.新疆大学 软件学院，乌鲁木齐 830008； 2.新疆大学 信息科学与工程学院，乌鲁木齐 830046； 3.新疆财经大学 统计与信息学院，乌鲁木齐 830012)

(*通信作者电子邮箱yujiong@xju.edu.cn)

在大数据实时分析计算领域，流式计算的重要性不断提高，但是流式计算平台处理数据的能耗不断上升。针对这一问题，改变流式计算中节点对数据的处理方式，提出了一种阈值调控节能策略(ESTC)。首先，根据系统负载差异确定工作节点的阈值情况；其次，通过工作节点的阈值对系统数据流进行随机选择，确定不同数据处理情况调节系统的物理电压；最后，根据不同的物理电压确定系统功率。实验结果和理论分析表明，在20台普通PC机构成的流式计算集群中，实施ESTC的系统比原系统有效节能约35.2%;此外，ESTC下的性能与能耗的比值为0.080 3 tuple/(s·J)，而原系统性能与能耗的比值为0.069 8 tuple/(s·J)。ESTC能够在不影响系统性能的前提下，有效降低了能耗。

流式计算；阈值；负载差异；随机选择；系统性能

0 引言

随着物联网、云计算、车联网、深度学习、量子通信、大数据等新兴技术的发展[1]，且大规模的数据中心在全球范围内进行部署，其高费用、高污染、高能耗等问题也日益突出[2]。因此，如何更绿色更节能地处理新兴信息技术的能源问题，一直是世界广大研究者共同探讨的热点。……