Inom området energiförvaltning på klusternivå har man under de senaste åren ägnat stor uppmärksamhet åt forskning. En klass av tekniker för att minska energiförbrukningen i kluster är att selektivt driva ner noder under perioder med lågt utnyttjande för att öka energieffektiviteten. Man kan tänka sig ett antal sätt att selektivt driva ner noder, var och en med varierande inverkan på arbetsbelastningens svarstid och den totala energiförbrukningen. Eftersom ramen MapReduce håller på att bli "vanlig", är fokus i detta dokument att utveckla en ram för att systematiskt överväga olika MapReduce node down strategier, och deras inverkan på den totala energiförbrukningen och arbetsbelastning responstid. Vi undersöker noga två extrema tekniker som kan användas inom denna ram. Den första är baserad på en nyligen föreslagen teknik som kallas "Covering Set" (CS) som håller bara en liten del av noderna igång under perioder av lågt utnyttjande. Den andra ytterligheten är en teknik som vi föreslår i detta dokument, som kallas All-In-strategin (AIS). AIS använder alla noder i klustret för att köra en arbetsbörda och sedan driver ner hela klustret. Med hjälp av både faktisk utvärdering och analytisk modellering tar vi fram skillnaderna mellan dessa två extrema tekniker och visar att AIS ofta är rätt energibesparingsstrategi.
Lang och Patel REF fokuserar på att utveckla en ram för att systematiskt överväga olika strategier för att minska energiförbrukningen och deras inverkan på den totala energiförbrukningen och arbetsbelastningens svarstid.
Energy Management for MapReduce Clusters
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}