Vi undersöker avvägningen mellan prestanda och strömförbrukning i servrar med virtuella maskiner som kör IT-tjänster. Prestanda beteendet hos sådana servrar modelleras genom Generalized Processor Sharing (GPS) köer förstärkt med en grön hastighetsskalning mekanism som styr bearbetningskapaciteten att använda beroende på antalet aktiva virtuella maskiner. När antalet virtuella maskiner blir stort visar vi att vår modells stokastiska utveckling konvergerar till ett system med vanliga differentialekvationer där vi får en sluten formel för sin unika stationära punkt. Denna punkt är en funktion av kapaciteten och de andelar som kännetecknar GPS-mekanismen. Det gör det möjligt för oss att visa att hastighetsskalningsmekanismer kan ge en stor minskning av strömförbrukningen med endast små prestandanedbrytningar när det gäller förseningarna i de virtuella maskinerna. Dessutom får vi det optimala valet för andelarna i GPS-disciplinen, som visar sig vara icke-trivial. Slutligen visar vi hur vår asymptotiska analys kan tillämpas på dimensionering och servicepartitionering i datacenter. Experimentella resultat visar att våra asymptotiska formler är korrekta även när antalet virtuella maskiner är litet.
Författarna i REF analyserar avvägningen mellan prestanda och strömförbrukning i virtualiserade miljöer.
Energy-Aware Capacity Scaling in Virtualized Environments with Performance Guarantees ∗
{'venue': 'Perform. Evaluation', 'journal': 'Perform. Evaluation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}