1 序論 1.1 前言
雲端運算（cloud computing）在過去幾年間快速發展，並成為當今最熱門 的科技之一。所謂的雲端運算即是基於網際網路的運算，概念來自於1983 年
Sun Microsystems 提出的「網路是電腦（The Network is the computer）」，
服務業者提 供設備如主機、儲存空間等，而用戶則在任何地方都能透過網路來使用服務或存 取資料，並將需要用到的計算工作都交給業者端的設備運作。對用戶來說，可減 少購置設備的成本，也不需具備維護基礎設備的專業知識，對業者來說，由於程 式是集中管理，可以快速的一次更新，在調整各用戶所需求的不同流量時也更加 有彈性。在雲端運算這個技術中，數據中心（data center）扮演著核心的角色。許多 知名的國際企業如Google、Amazon、Microsoft 等也都在許多地方建立及發展數 據中心以便提供自己的雲端運算服務。由於所有用戶的運算需求都是交給提供雲 端運算的服務業者，要怎麼快速的傳遞這些大量的資料成為十分重要的課題。除 了大量的資料，要面對的難題還有必須處理各種不同的服務類型，有的服務如傳 送瀏覽網頁的封包只需使用很短的時間，有些服務如模擬則需要較長的時間。為 了可以提供使用者這些不同的服務需求，除了良好的網路拓樸及路由機制的建置 之外，還必須使用大量的機器設備，並且依照不同類型的服務分配資源，以確保 他們之間不會互相干擾來確保服務的品質。
然而數據中心早期的發展都注重在提高性能，使得有關於能源的使用量的議 題一直以來都被忽略，時至今日數據中心的能源使用量已經十分龐大。大量的能 源需求不僅造成成本急速上升，同時也對環境帶來巨大影響。成本增加會使的數 據中心的維護變得困難，並減少獲得的利益。另外在環保意識抬頭的今天，數據 中心大量的能源使用會增加碳足跡，甚至世界各國政府也都受到必須減少碳排放
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量的壓力。因此我們應該開始將原本只專注在提高性能上轉換成在保證服務品質 的同時又能做到更有效率的使用能源的方法。
1.2 研究動機及目的
承上小節，有些研究在針對減少能源消耗這部分，是專注於改善主機及冷卻
設備的耗電量。包括如使用較低耗能的 CPU[1]、更加有效率的零件，或是在軟
體方面加以改良，如Smart cooling[2]等。
除去以上在伺服器及冷卻系統等部分所使用的能源，網路也是一個值得著手 的方向。通常網路的能源消耗占整個數據中心的10-20%[3]，而美國在 2006 年 內，數據中心內僅網路部分就使用了30 億千瓦，且從 2000 到 2006 間，網路部
分的用電量上升了 14%[4]，是十分可觀的數字。所以在本研究中，我們專注在
改善網路這方面的能源消耗量，我們希望能找出一種方法可以在確保數據中心內 傳輸資料的暢通及穩定的同時，也能降低數據中心網路的能源消耗。由於此問題 屬於NP-hard 的問題，所以我們選擇使用基因演算法作為基礎，希望能快速可靠 的來找出逼近此問題最佳解的近似解。
1.3 章節介紹
第一章 序論：
雲端運算及數據中心的演進及研究動機。
第二章 研究背景：
詳細介紹研究中有關data center 的相關資訊及所使用的 Fat-tree 拓樸結構 及基因演算法的背景知識。
第三章 研究方法：
介紹針對本研究的問題的數學模型，以及經過調整的演算法做法，並且介紹 如何使用LINGO 這個軟體來驗證。
第四章 實驗結果：
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模擬的結果及各種不同方法的比較。
第五章 結論：
綜合實驗結果與討論及未來研究的方向。
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