Internet-skala distribuerade system såsom innehåll leverans nätverk (CDNs) driver hundratusentals servrar utplacerade på tusentals datacenter platser runt om i världen. Eftersom energikostnaderna för att driva en så stor IT-infrastruktur är en betydande del av de totala driftskostnaderna, argumenterar vi för att omdesigna CDNs för att införliva energioptimeringar som en första ordning princip. Vi föreslår tekniker för att stänga av CDN-servrar under perioder av låg belastning samtidigt försöker balansera tre viktiga designmål: maximera energiminskning, minimera inverkan på klient-upplevd service tillgänglighet (SLA), och begränsa frekvensen av on-off server övergångar för att minska slitage-och-tår och dess inverkan på hårdvara tillförlitlighet. Vi föreslår en optimal offlinealgoritm och en onlinealgoritm för att extrahera energibesparingar både på nivån lokal belastningsbalansering inom ett datacenter och global belastningsbalansering över datacenter. Vi utvärderar våra algoritmer med hjälp av verkliga produktionsbelastningar spår från en stor kommersiell CDN. Våra resultat visar att det är möjligt att minska energiförbrukningen för en CDN med 51% samtidigt som man säkerställer en hög tillgänglighetsnivå som uppfyller kundernas SLA-krav och medför i genomsnitt en on-off-övergång per server och dag. Vidare visar vi att hålla även 10% av servrarna som varma reservdelar hjälper till att absorbera belastningstoppar på grund av globala flash-publiker och minimera eventuella effekter på tillgänglighet SLA. Slutligen visar vi att omfördelning av belastning över mycket proximala datacenter kan förbättra tillgängligheten av tjänster avsevärt, men har bara en blygsam inverkan på energibesparingar.
Mathew m.fl. REF studerar problemet med att spara energi under ett CDN-sammanhang och presenterar algoritmer på nivån för den lokala och globala belastningsbalansen för CDN.
Energy-aware load balancing in content delivery networks
{'venue': '2012 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2012 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}