更新理论与硬盘动态电源管理

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1、更新理论与硬盘动态电源管理：硬盘从空闲状态转入低功耗状态，再转入空闲状态这一过程可以认为是一个更新过程，而用户与硬盘则构成了一个排队系统。利用更新理论及排队论可以将硬盘电源管理系统建模为性能约束与能耗约束的最优化问题。　　关键词：更新理论；硬盘；动态电源管理　　：TP302：A：1009-3044(2011)10-2419-03　　Reneent　　RAOPeng　　(TechnicalSupportCentreofATMBofSouthernandMiddleChina,CAAC,Guangzhou51

2、0403,China)　　Abstract:Theprocessofharddiskfromidletoloode,andthenturningtoidlecanbevie.Theharddiskpoanagementsystemismodeledbyrenetheory.　　Keyicpoanagement　　从总体上讲，功耗降低技术在嵌入式系统范畴内可以分为两大类[1]：静态技术和动态技术。静态技术主要在系统初始设计过程中使用，其假设系统的功能定义和工作模式已知，而且在将来也不会改变。与静态技术相对应

3、，动态技术则是系统在运行阶段充分利用工作负载的变化性来动态改变设备工作模式，从而达到降低系统功耗的目的[2]。动态技术本质上是一个系统级的设计方法，其最关键之处在于电源管理(Poent，PM)单元：PM监控整个系统的工作状态，当发现系统处于低负载或者无负载状态时，就发送命令来控制目标设备的工作模式。　　1硬盘电源管理系统模型　　硬盘电源管理系统模型如图1所示。系统的每一部分行为都可以用概率分布来描述。用户行为可以用请求到达间隔时间分布来描述。同样，设备的行为，可以用服务时间分布来描述。状态转换时间分布描述

4、设备在不同状态转换的行为。请求到达间隔时间分布和服务时间分布之间的联系就描述了缓冲队列的行为。这几类概率分布就组成了电源管理系统需要解决的随机最优化问题。　　1.1用户　　通过采集硬盘请求到来的轨迹可以分析用户的行为。本文采用BrighamYoung大学的PEL实验室采集的硬盘请求轨迹[3]。这个硬盘轨迹是连续15天在程序开发人员的环境下采集的，包括文本编辑器，编译器，IDE，浏览器，邮件，桌面环境的使用。　　用户有活动和空闲两种状态。文献[4]给出了硬盘超时策略的最佳取值2s，将这段时间有请求到来的时间

5、视为用户活动状态（在分析中为了精确，采用了3s）。通过Matlab来分析用户活动状态请求来到时间间隔的分布，如图2。　　在图2中，实验曲线是实际的用户请求来到时间间隔分布，指数曲线是用户请求来到时间间隔指数分布曲线。在用户活动状态下，请求到来间隔时间分布近似于指数分布，可以用指数分布来描述活动状态下的请求间隔时间分布。用λra来表示单位时间内请求到来的平均个数，1/λra则表示请求平均间隔时间，那么在间隔时间t内，请求到来的概率分布函数如下：　　(1)　　可以采用分析活动状态请求的方法来分析空闲状态的请求

6、，如图3。　　仍然可以用指数分布来描述空闲状态下请求间隔时间的分布。用λri来表示空闲状态下请求在单位时间到来的平均个数，1/λri表示请求平均间隔时间，那么在间隔时间t内，请求到来的概率分布可以表示为：　　(2)　　为什么要把用户请求分成活动状态和空闲状态来分析呢？这和用户的I/O特性是紧密相关的。用户对硬盘的I/O请求主要集中在某段时间，而且I/O请求在这段时间内来到的间隔时间几乎都是在1s中之内，如果将空闲状态请求和活动状态请求放在一起分析，空闲状态将会被忽视掉。　　1.2硬盘　　硬盘的服务时间分布

7、可以用指数分布来描述[5]。用λsp表示单位时间内硬盘服务的请求的个数即服务率，平均服务时间为1/λsp，则在间隔时间t内，硬盘服务请求的概率分布函数可以表示为：　　(3)　　λsp可以通过硬盘参数传输率来估算。　　硬盘从idle状态转换到sleep状态的平均时间用Tts表示，Tts的值约为0.67秒；硬盘从sleep状态转换到active状态的平均时间用Tta表示，Tta的值约为1.6秒。　　1.3服务队列　　队列用来描述还有多少个请求处于等待状态。通过对请求轨迹的分析，可以用大小为10的队列。　　通过

8、上面的系统描述和轨迹分析，可以获得表1的结论。　　由于用户请求来到间隔时间与硬盘的服务时间在活动状态都是指数分布，用户与硬盘就组成了一个M/M/1排队系统[6]。　　2更新理论与硬盘动态电源管理　　更新理论研究随机过程中存在独立同分布的间隔时间序列，其过程在每一间隔时间都可视为一个重新开始的过程；泊松过程是更新理论的一个特例，下面给出其严格定义。　　随机过程{N(t),t≥0}称为一个计数过程，若N(t)表示到时刻t为止已发生