Abstract-Medan sökandet efter snabba och bekväma Internettjänster växer stadigt, energihungriga datacenter motsvarande expandera i både antal och skala -ett faktum som väcker globala uppvärmning och klimatförändringar oro. Dessutom, hög penetration av förnybara energikällor, utveckling av energieffektiva kylanläggningar, och flexibilitet för distribuerade lagringsenheter, alla kräver en systemomfattande energi- och arbetsbelastningshanteringspolicy för framtida hållbara datacenter. Eftersom det är praktiskt omöjligt att genomföra strategier för hantering offline på grund av komplexiteten och bristen på framtida information, behandlas system för förvaltning i realtid här inom en systematisk ram. Tack vare stokastiska optimeringsverktyg föreslås en enhetlig hanteringsmetod som gör det möjligt för datacenter att anpassa sig till intermittent tillgång till förnybara energikällor, variabilitet i kyleffektivitet, IT-arbetsbörda och energiprisfluktuationer under långsiktiga kvalitetskrav (QoS). Samtidigt är det strikt fastställt att när lagringsanordningar har tillräckligt hög kapacitet, eller när skillnaden mellan elköps- och försäljningspriser är liten, ger den föreslagna algoritmen en genomförbar och nära optimal förvaltningsstrategi utan att känna till distributionerna av oberoende och identiskt distribuerade (i.i.d.) arbetsbelastning, förnybar energi och elprisprocesser. Numeriska resultat visar vidare att den föreslagna algoritmen fungerar bra inte bara för i.i.d. processer, men också i verkliga datascenarier, där den underliggande slumpmässigheten är i hög grad korrelerad över tiden.
Detta arbete REF föreslår en enhetlig hanteringsmetod med utnyttjande av stokastiska optimeringsverktyg som gör det möjligt för datacenteren att anpassa sig till en variation av kyleffektivitet under långsiktiga QoS-krav.
Cooling-Aware Energy and Workload Management in Data Centers via Stochastic Optimization
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}