This document presents the design and implementation of a low-power IoT server cluster, based on Raspberry Pi 3 Model B and powered by solar energy. The proposed architecture integrates Kubernetes (K3s) and Docker, providing an efficient, scalable, and high-performance computing environment. The cluster is designed to optimize energy consumption, leveraging a 200W solar panel system and a 100Ah lithium-ion battery to support continuous operation under favorable environmental conditions. Performance analysis was conducted based on theoretical inferences and data obtained from external sources, evaluating resource allocation, power consumption, and service availability. These analyses provide theoretical estimates of the system's operational feasibility under different scenarios. The results suggest that this system can serve as a viable and sustainable alternative for edge computing applications and cloud services, reducing dependence on traditional data centers. In addition to its positive impact on environmental sustainability by significantly reducing the carbon footprint, this solution also addresses economic concerns, as conventional data centers consume enormous amounts of energy, leading to increased demand on the power grid and higher operational costs.


翻译:本文提出了一种基于Raspberry Pi 3 Model B并由太阳能供电的低功耗物联网服务器集群的设计与实现方案。该架构整合了Kubernetes(K3s)与Docker,构建了一个高效、可扩展且高性能的计算环境。该集群通过200W太阳能电池板系统与100Ah锂离子电池组实现能耗优化,旨在支持在适宜环境条件下的持续运行。性能分析基于理论推导与外部数据源,评估了资源分配、功耗及服务可用性等指标,为系统在不同场景下的运行可行性提供了理论预估。结果表明,该系统可作为边缘计算应用与云服务的可行可持续替代方案,降低对传统数据中心的依赖。除了通过显著减少碳足迹对环境可持续性产生积极影响外,该方案还回应了经济性关切——传统数据中心能耗巨大,导致电网负荷加剧与运营成本上升。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员