Datacenter har nyligen vunnit stor popularitet som en kostnadseffektiv plattform för att vara värd för storskaliga serviceapplikationer. Medan stora datacenter åtnjuter stordriftsfördelar genom att amortera initiala kapitalinvesteringar över ett stort antal maskiner, de ådrar sig också enorma energikostnader när det gäller eldistribution och kylning. Ett effektivt tillvägagångssätt för att spara energi i datacenter är att dynamiskt justera datacenterkapaciteten genom att stänga av oanvända maskiner. Detta problem med dynamisk kapacitetsförsörjning är dock känt för att vara utmanande, eftersom det kräver en noggrann förståelse av egenskaperna hos resursefterfrågan samt hänsyn till olika kostnadsfaktorer, inklusive förseningar i schemaläggningen av uppgifter, maskinkonfigureringskostnader och fluktuerande elpriser. I detta dokument tillhandahåller vi en kontroll-teoretisk lösning på problemet med dynamisk kapacitetsavsättning som minimerar den totala energikostnaden samtidigt som prestandamålet uppnås när det gäller förseningar i schemaläggningen. Specifikt, vi modellerar detta problem som en begränsad diskret-tid optimal kontroll problem, och använda Modell Predictive Control (MPC) för att hitta den optimala styrpolicyn. Genom omfattande analys och simulering med hjälp av verkliga arbetsbelastning spår från Googles compute clusters, visar vi att vårt föreslagna ramverk kan uppnå en betydande minskning av energikostnaderna, samtidigt som en acceptabel genomsnittlig tidsfördröjning för enskilda uppgifter bibehålls.
Zhang et.al REF använde element från teorin om modellprediktiv kontroll (MPC) för att hitta den optimala styrpolicyn för dynamisk kapacitetsförsörjning.
Dynamic energy-aware capacity provisioning for cloud computing environments
{'venue': "ICAC '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}