面向高可用性和自适应负载管理的节能多芯片Kubernetes编排电力调度架构

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Energy Efficient Multi-Chip Kubernetes-Orchestrated Power Dispatching Architecture for High Availability and Adaptive Load Management

　　

• •
  提出了一种节能的跨平台负载均衡框架（EE-CLBF），用于通过 Kubernetes 编排实现电力的不间断调度。
• •
  开发了一种多芯片自适应调度机制，可在异构节点间动态重新分配调度工作负载。
• •
  集成了基于 AI 的故障转移预测和基于区块链的日志记录，以实现安全可靠且透明的故障恢复验证。
• •
  相比静态架构，实现了 99.7% 的系统正常运行时间、46 毫秒的故障转移延迟和 32.8% 的计算能量增益。
• •
  通过 MATLAB–Docker–Kubernetes–Hyperledger 联合仿真测试平台进行验证，表明下一代调度控制系统可以同时具备可扩展性和容错性。
• •
  提出了一种新颖的 F-MARL 框架，该框架集成了联邦聚合和去中心化强化学习，用于可再生能源的协调。
• •
  为了提高网络韧性，引入了信任加权共识方法，以发现并排除不诚实的模型更新。
• •
  将集中式强化学习控制器的性能提高了 98.6% RCS、35.4% FEG，延迟为 23 毫秒，远超其极限。
• •
  通过在物联网节点上运行本地强化学习智能体且不进行原始数据传输，保证了用户隐私。
• •
  验证是通过 MATLAB/TensorFlow/Hyperledger 联合仿真完成的，证明了系统的可扩展性和安全性。

章节片段

引言

随着电网变得越来越复杂且发展速度加快，能够在大规模上协调异构控制节点的高可用性实时计算平台对于加速发展变得越来越至关重要。应对当前智能电网的动态性需要动态资源分配和容错能力，而这无法由具有静态资源分配的传统电力调度架构来解决 [1]。大量的交易和

文献综述与研究缺口

关于电力调度架构的现有文献主要讨论了传统的集中式和分布式控制策略，这些策略在高交易速率下缺乏可扩展性和容错性 [8]，[9]。传统的负载均衡方法通常基于固定算法或基于启发式的调度，无法动态调整以适应变化的电网负载或非均匀计算系统。最近关于分布式能源管理的文献

基于能效的多芯片调度框架设计

现代智能电网调度需要能够容纳异构负载、大量交易以及高任务可靠性容错能力的系统。旧架构也往往无法满足实时性能、自适应负载控制和节能需求。为了解决这些问题，本研究引入了基于多芯片集群组织的节能跨平台负载均衡与故障转移（EECLBF）模型，该模型基于

实验设置和数据集描述

为了测试性能和验证所提出的 EE-CLBF 框架的有效性，创建了一种多实验设计，该设计涉及在一个受控的智能电网模拟环境中的多芯片计算节点、容器化调度模块、Kubernetes 编排和区块链验证。这使得描绘异构硬件、动态负载变化、故障条件以及高可用性、自适应负载管理和能效成为可能

结果与分析

在结果部分，对节能多芯片 Kubernetes 编排电力调度架构（EE-CLBF）的评估是在混合仿真环境中对该架构进行全面评估。这是为了展示系统可用性、故障转移响应性以及在实际运行条件下的能效改进。仿真在各种负载场景下在异构计算节点上运行，任务迁移事件，

结论与未来工作

总之，本研究提出了节能跨平台负载均衡与故障转移框架（EE-CLBF），这是一种高可用性智能电网调度系统的可扩展和容错模型。该框架利用 Kubernetes 编排、多芯片硬件协调和 AI 辅助负载预测模型，以克服电力调度中最具挑战性的问题，包括容错性、能效和自适应负载

伦理批准与参与同意

此实施过程没有人类参与。

人权和动物权利

不涉及违反人权和动物权利。

作者贡献

所有作者对这项工作贡献均等。

资助

本工作不涉及资助。

CRediT 作者贡献声明

陈飞：概念化。方文崇：概念化。蒋伟：概念化。朱文：概念化。李文超：概念化。

利益冲突声明

本工作不适用利益冲突。

致谢

本工作没有致谢内容。

蒋伟 | 李文超 | 朱文 | 方文崇 | 陈飞