LOUD Computing har haft en enorm kommersiell påverkan och har väckt forskarsamhällets intresse. Offentliga moln gör det möjligt för kunderna att lägga ut förvaltningen av fysiska resurser på entreprenad och hyra en varierande mängd resurser i enlighet med sina specifika behov. Privata moln gör det möjligt för företag att hantera resurser på plats och utnyttja de möjligheter som molnteknikerna erbjuder, till exempel att använda virtualisering för att förbättra resursutnyttjandet och molnprogramvaran för automatisering av resurshantering. Hybridmoln, där privata infrastrukturer integreras och kompletteras med externa resurser, håller också på att bli ett gemensamt scenario, till exempel för att hantera belastningstoppar. Cloud applikationer är värd för datacenter vars storlek varierar från tiotals till tiotusentals servrar, vilket ger betydande utmaningar relaterade till energi- och kostnadshantering. Det har uppskattats att enbart informations- och kommunikationsteknik (IKT) industrin står för 2-3 procent av de globala utsläppen av växthusgaser. Därför måste vi hitta innovativa metoder och verktyg för att hantera energieffektivitet och koldioxidavtryck från datacenter, så att de kan fungera och skalas på ett kostnadseffektivt och miljömässigt hållbart sätt. Dessa metoder och verktyg kategoriseras ofta som Data Center Infrastructure Management (DCIM) för att övervaka, styra och optimera datacenter med omfattande automatisering. DCIM måste också effektivt hantera kvaliteten på de tjänster som tillhandahålls av datacenteret, eftersom molnkunder kräver hög tillförlitlighet, tillgänglighet, användbarhet och låga svarstider. Även om betydande framsteg har gjorts för att öka den fysiska effektiviteten i kraftförsörjning och kylkomponenter som förbättrar effektanvändning Effektivitet (PUE) index, sådana förbättringar är ofta begränsade till de enorma datacenter som drivs av stora molnföretag. Ännu större ansträngningar krävs för att förbättra datacentrets beräkningseffektivitet, eftersom servrar idag är mycket underutnyttjade, med typiska driftsområde mellan 10 och 30 procent. I detta avseende behövs framsteg både för att förbättra energieffektiviteten hos servrar och för att dynamiskt konsolidera arbetsbelastningen på färre och bättre utnyttjade servrar. Denna särskilda fråga har erbjudit de vetenskapliga och industriella samhällena ett forum för att presentera nya forsknings-, utvecklings- och spridningsinsatser inom området gröna och energieffektiva molntjänster. Den särskilda frågan lockade till sig ett stort antal papper av god kvalitet. Efter två eller, i vissa fall, tre granskningsrundor – var och en med minst tre expertgranskare – har 18 dokument valts ut för offentliggörande bland de 44 som ursprungligen lämnades in. De godkända dokumenten har delats upp i två nummer av denna tidskrift. Den aktuella frågan omfattar nio artiklar som fokuserar på de möjligheter som den moderna virtualiseringstekniken erbjuder för att minska energiförbrukningen och koldioxidutsläppen, genom tekniker och metoder som syftar till att uppnå optimal tilldelning och schemaläggning av virtuella maskiner, både i enskilda plattformar och i geografiskt distribuerade scenarier med flera datacenter. En kommande fråga kommer att omfatta nio dokument som mer specifikt ägnas åt en effektiv förvaltning av den fysiska infrastrukturen för datacenter och molnanläggningar. K. Li in [1] utvecklar en kömodell för ett flerkärnigt system med arbetsbelastningsberoende dynamisk effekthantering. Författaren härleder för den modellen de nödvändiga och tillräckliga villkor som gör det möjligt att minimera den genomsnittliga aktivitet svarstiden. Det mest imponerande resultatet av detta arbete är etablissemanget att kraftförbrukningsminskningen, som begränsas av prestandagarantierna, kan studeras på ett liknande sätt som prestandaförbättring (genomsnittlig aktivitet svarstid minskning) med begränsningar kraft. Arbetet rapporterar också flera hastighetssystem för att visa det faktum att för samma genomsnittliga strömförbrukning, är det möjligt att designa en multicore processor så att den genomsnittliga aktivitet svarstiden är kortare än en multicore processor med enhetlig klockfrekvens. I [2] presenteras en miljömedveten metod som bygger på definition, övervakning och utnyttjande av energi- och CO 2-mått i kombination med användning av innovativa programplanerings- och körtidsanpassningstekniker. Syftet är att optimera energiförbrukningen och CO 2 fotavtryck av molnapplikationer samt den underliggande infrastrukturen.
Några nyligen utförda arbeten som hanterade den energieffektiva fördelningen av belastningen i realtid i ett geografiskt scenario ingick i en särskild fråga som ägnas åt gröna och energieffektiva molntjänster REF.
Guest Editors’ Introduction: Special Issue on Green and Energy-Efficient Cloud Computing Part II
{'venue': 'IEEE Trans. Cloud Computing', 'journal': 'IEEE Trans. Cloud Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}