Details

В работе рассмотрен программный вариант настройки температурного режима серверов VEGMAN с применением алгоритмов оптимизации. Объектом исследования является сервер VEGMAN. Предмет исследования – температурный режим работы сервера. Целью работы является разработка программы, реализующей оптимальный алгоритм подбора коэффициентов ПИД-регулятора, которые обеспечивают стабильную температуру сервера при минимально необходимой скорости вентиляторов. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: – изучены метаэвристические алгоритмы оптимизации, такие как метод роя частиц, муравьиный и генетический алгоритмы, байесовская оптимизация; – разработана программа на языке программирования python, реализующая метаэвристические алгоритмы; – проведён сравнительный анализ используемых алгоритмов; – визуализированы результаты работы программы. Работа выполнена на базе ООО «КНС Групп» (YADRO), где был собран практический материал. Тестирование проводилось на серверах VEGMAN ООО «КНС Групп» с использованием системы YADRO Kiwi. В ходе выполнения работы разработана программа для автоматизированной настройки системы охлаждения серверов VEGMAN на основе оптимизации подбора параметров ПИД-регуляторов, управляющих системными вентиляторами. В результате определены значения ПИД-коэффициентов, которые обеспечивают эффективную работу системы охлаждения. Улучшение работы системных вентиляторов способствует поддержанию оптимального температурного режима серверов VEGMAN, что повышает надёжность их работы.

This thesis examines a software approach to configuring the thermal operating mode of VEGMAN servers through optimisation algorithms. The object of the research is the VEGMAN server, and the subject is its thermal operating mode. The aim of the work is to develop a program that implements an optimal algorithm for selecting PID-controller coefficients, keeping the server temperature stable while maintaining the lowest necessary fan speed. To achieve this aim, the following tasks were carried out: – meta-heuristic optimisation algorithms were studied, notably particle-swarm, ant-colony and genetic algorithms, as well as Bayesian optimisation; – a Python program was written that implements these meta-heuristic algorithms; – a comparative analysis of the algorithms was performed; – the program’s results were visualised. The project was conducted at KNS Group LLC (YADRO), where practical data were gathered. Testing took place on VEGMAN servers of KNS Group using the YADRO Kiwi system. In the course of the work, a program was created for automated tuning of the VEGMAN server cooling system by optimising the parameters of the PID-controllers that drive the system fans. As a result, PID-coefficient values were obtained that ensure efficient cooling performance. Enhanced fan operation maintains an optimal thermal regime for VEGMAN servers, thereby improving their reliability.