Geri Dön

Workload management in distributed data centers: Spatial and thermal awareness for energy efficiency

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 435853
  2. Yazar: AHSAN ALI
  3. Danışmanlar: Assoc. Prof. 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: 2016
  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

Coğra olarak dağt ılm ış veri merkezleri Internet kullanı cı ları n n veri depolama, veri işleme ve büyük ölçekli hesaplama taleplerini karşı lamak için gerekli olanakları sağlamaktad ır. Bu tip veri merkezlerinin hem kullan ıcı hem de sağlayı cı yı etkileyen işletim maliyetinin önemli bir bölümü elektrik tüketiminden kaynaklanmaktad ır. Bu tezde, bulut veri merkezi birimlerinin enerji tüketimi problemini dikkate almaktayı z ve elektrik maliyeti, karbon emisyonu ve SLA ihlalleri durumunda ceza maliyetlerinin azaltı lması için önerilen tekniklerin temel özelliklerini belirlemekteyiz. Tez kapsam nda ilk olarak veri merkezlerinin değişen konumu ve s ıcaklı k farkları ndan yararlanarak maliyet optimizasyonu üzerine odaklandı k. Son teknoloji ürünü CRAC birimleri göz önünde tutularak, havayı serinletmek için d ış ortamdaki üç farklı s ıcaklı k aralığ nı dikkate alan bir maliyet modeli oluşturduk. Bu modele bağlı olarak, gelen iş yükünü en düşük SLA ihlali, soğutma maliyeti ve enerji tüketimiyle zamanlamak amacı yla iş yükünü yönetmek için elektrik fiyatları ndaki değişim, veri merkezinin iç ve dı şındaki bölgesel sı cakıl ğ ı kullanarak mekan- ıs ı duyarlı deneyimsel algoritmalar tasarlad ık. Önerdiğimiz algoritmaları n başarı m ını inceledik ve deneysel sonuçlar ı SLA ihlalleri, soğutma maliyeti ve genel işletme maliyetleri aç ısından mevcut çözümlerle karşı laştı rd ık. CloudSim platformu üzerinde gerçekçi veri merkezi senaryoları ve iş yükü kay ıtları yla yapı lan benzetimler ve doğrulamalar sonucunda, önerdiğimiz zamanlama yöntemlerinin mevcut EIR+RIA, RIR+CIA, EES ve CADOS zamanlama yaklaşımlar ıyla karşılaşt ırı ldı ğ nda soğutma maliyeti açı sı ndan %15 ile %75 ve genel işletme maliyeti açısı ndan %3.89 ile %39 aras ında tasarruf sağladı ğı gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Geographically distributed data centers provide facilities for the Internet users to ful lfill the demand of storage, processing and large scale computations. Most of the operational cost of such data centers is due to the electricity consumption, which a ffects both service providers and consumers. In this thesis, we address the problem of energy consumption of cloud data center entities and identify key characteristics of state-of-the-art techniques proposed for reducing the electricity cost, carbon emission and financial penalties in case of SLA violations. We focus on cost optimization by taking advantage of temperature and space varying properties of distributed data centers. By considering the state-of-the-art CRAC units which utilize outside air for cooling purposes, we propose a cost model based on the outside cooling which takes into account three di erent temperature ranges for cooling purpose and operations of CRAC units. Based on the model, we propose spatio-thermal aware heuristic algorithms to manage workload using the variation of electricity price, locational outside and within the data center temperature, where the aim is to schedule the incoming workload requests with minimum SLA violations, cooling cost and energy consumption. We analysed the performance of our proposed algorithms and compared the experimental results against the existing solutions for SLA violation, cooling cost and overall operational cost. Experiments and veri cation conducted on the CloudSim platform with realistic data center scenarios and workload traces show that our proposed scheduling policies save between 15% to 75% in terms of cooling cost and between 3.89% to 39% of overall operational cost compared to the existing scheduling policies of EIR+RIA, RIR+CIA, EES and CADOS.

Benzer Tezler

  1. Uzaktan algılama sistemleri için performans bilinçli büyük veri yönetimi

    Performance-aware big data management for remote sensing systems

    MUSTAFA KEMAL PEKTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HADİ GÖKÇEN

    DR. MUHAMMET ÜNAL

  2. Bulut ortamında kullanıcı verilerini yazma ve okuma amaçlı yük dengeleme yaklaşımları ve bir çözüm önerisi

    Load balancing approaches for user data writing and reading in cloud environment and a new approach

    NURULLAH KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS EMRE SELÇUK

  3. Dağıtılmış veri yönetimi

    Başlık çevirisi yok

    HIRAÇ KASAPOĞLU

  4. Resource mapping optimization for distributed cloud services

    Dağıtık bulut hizmetleri için kaynak eşlemenin iyileştirilmesi

    ATAKAN ARAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TOLGA OVATMAN

  5. Rol çatışması ve rol belirsizliğinin iş yüküne etkisine dair ampirik bir çalışma: 112 acil sağlık hizmeti çalışanları örneği

    An empirical study on the effect of role conflict and role ambiguity on workload: The case of 112 emergency healthcare workers

    ZEHRA ÜRÜ ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeİstanbul Esenyurt Üniversitesi

    İşletme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZAL KORAY ALAY