Geri Dön

Energy cost optimization in large scale distributed systems by resource allocation techniques

Kaynak atama teknikleri ile büyük ölçekli dağıtımlı sistemlerde enerji maliyet optimizasyonu

  1. Tez No: 332209
  2. Yazar: HÜSEYİN GÜLER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Büyük öl çekli da ğı tı lmı s sistemler güvenilir servis sa ğlamak ve karma şık problemlerin çözümü i çin yüksek miktarlarda hesaplama gücüne ihtiya ç duyarlar. Bu ba ğlamda, bu tarz sistemlerin enerji ihtiya çlar ı hı zlı bir şekilde artmakta ve bu da beraberinde çok yüksek maliyetler getirmektedir. Bu alanlarda daha ileri noktalara gelebilmek i cin bu maliyetleri dü sürmek bu organizasyonlar i çin hayati önem ta şı maktadı r. Kullanı lan toplam enerji miktarı nı dü şürmenin yanı sı ra, elektrik fiyatlar ında görülen co ğrafi ve zamana ba ğl ı de ği şimlerden faydalanarak elektrik faturaları nı dü şürmek de mümkün olmaktadı r. Tezin ilk k ısmı nda, kullan ıcı lar n fi nansal büt çeler belirleyebildi ği ve bu sayede kendi kaynakları nı n kullan ım ından do ğan fi nansal yükü s ın ırlayabilecekleri bir gönüllü i şlem a ğı sunuyoruz. Kullan ıc ıları n tükettikleri elektrik fiyatı nı n zamana ba ğl ı olarak de ği şti ği varsay ımı altı nda, yakla ş ımı mı zı n ilgin ç bir görev atama problemi olu şturdu ğunu gösterdik. Burada ama ç kullanı cı ları n belirledikleri büt çeleri a şmayacak şekilde i şlem a ğı nda yapı lan toplam i şi maksimuma ta şı mak. NP zorlukta olan bu probleme çözüm olarak polinom zamanda çalı şan sezgisel algoritmalar sunduk ve detaylı simulasyonlarımı z sonucunda gönüllü i şlem a ğ ında i şlenen toplam i ş miktarı nı n şu anda kullanı lmakta olan tekniklere oranla %35 arttı rı labilece ğini gösterdik. İkinci kı sı mda, toplu i şlerin çözümü i çin özelle şmi ş co ğrafi olarak da ğı tı mlı veri merkezleri modelliyoruz. Elektrik fiyatı nı n mekana ve zamana ba ğlı olarak de ği şti ği varsayı mı nı ve d ışar daki havayı kullanan so ğutma fı rsatları nı göz önüne alarak, enerji masraf ını azaltmayı lineer programlama problemi olarak modelliyoruz. İki sezgisel i ş planlama algoritması sunuyoruz ve ger çek sistem kayı tları ve elektrik fiyatları nı kullandı ğ ımı z simülasyonlar ın sonucuna göre sundu ğumuz algoritmalar toplam enerji masrafları nı i ş dengeleme ama çl ı algoritmalara oranla %6'ya kadar azaltmaktadı r.

Özet (Çeviri)

Large scale distributed systems require massive amount of computing power to provide reliable services and to solve computationally complex problems. In that regard, energy needs in these systems are increasing rapidly and that brings substantial costs. Thus, reducing energy costs of such organizations is crucial to advance in these fields. In addition to explicitly reducing energy consumption, it is also possible to cut down the total electricity bill by exploiting spatial and temporal variations in electricity prices. In the first part of the thesis, we propose a volunteer computing network where peers can set monetary budgets, limiting the financial burden incurred on them due the usage of their computational resources. Assuming that the price of the electricity consumed by the peers has temporal variation, we show that our approach leads to an interesting task allocation problem, where the goal is to maximize the amount of work done by the peers without violating the monetary budget constraints set by the peers. We propose various polynomial time heuristic algorithms to the problem, which is NP-hard, and our extensive simulations show that our approach can increase the total amount of work done up to 35% compared to an existing baseline. In the second part, we consider a geographically distributed data center network that is specialized to run batch jobs with previously determined Service Level Agreements (SLAs). Taking into account the spatial and temporal variations in the electricity prices and free cooling opportunities by utilizing the outside weather, we model the problem of minimizing the energy cost as a linear programming problem. We propose two job scheduling heuristic algorithms and our simulations using real-life workload traces and electricity prices demonstrate that the proposed heuristics can decrease the total energy cost up to 6% compared to a load balancing baseline solution.

Benzer Tezler

  1. Enterkonnekte elektrik güç sistemlerinde kapalı çevrim güç akışlarını önlemeye / düzenlemeye yönelik bulanık karar verme temelli bir yöntem

    A fuzzy - decision making based method to prevent / regulate loop flows in interconnected electrical power systems

    GÜLCİHAN ÖZDEMİR DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK

  2. Advanced evolutionary computation for distributionsystem automation

    Dağıtım şebekesi otomasyonu için gelişmiş evrimsel algoritmalar

    BAHMAN AHMADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN

  3. Hücresel imalat sistemlerinde maliyet ve sinir ağları tabanlı iki evreli bir kümelendirme yaklaşımı

    Artificial neurat network x operation costs based twostage GT clusterning procedure

    AFFAN NOMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. BÜLENT DURMUŞOĞLU

  4. Akıllı şebekelerde kullanılan oto-optimizasyon algoritmaları ve güncel bir sisteme uygulanması

    Auto-optimization algorithms used in smart grids and application to an actual system

    MEHMET ÇINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ASİM KAYGUSUZ