[論文レビュー] A Taxonomy and Survey of Energy-Efficient Data Centers and Cloud Computing Systems

Anton Beloglazov, Rajkumar Buyya+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2010

Cloud Computing and Resource Management参考文献 52被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、エネルギー効率の良いデータセンターやクラウドコンピューティングシステムに関する包括的な分類体系とサーベイを提示しており、ハードウェア、オペレーティングシステム、仮想化、データセンターレベルの各分野におけるエネルギー節約技術を分類している。本論文は主要な研究を統合し、既存のソリューションを分類体系にマッピングし、クラウドインフラにおける電力およびエネルギー効率を向上させるための未解決の課題と今後の方向性を特定している。

ABSTRACT

Traditionally, the development of computing systems has been focused on performance improvements driven by the demand of applications from consumer, scientific and business domains. However, the ever increasing energy consumption of computing systems has started to limit further performance growth due to overwhelming electricity bills and carbon dioxide footprints. Therefore, the goal of the computer system design has been shifted to power and energy efficiency. To identify open challenges in the area and facilitate future advancements it is essential to synthesize and classify the research on power and energy-efficient design conducted to date. In this work we discuss causes and problems of high power / energy consumption, and present a taxonomy of energy-efficient design of computing systems covering the hardware, operating system, virtualization and data center levels. We survey various key works in the area and map them to our taxonomy to guide future design and development efforts. This chapter is concluded with a discussion of advancements identified in energy-efficient computing and our vision on future research directions.

研究の動機と目的

• 電気料金の上昇と環境的懸念が高まる中、データセンターやクラウドシステムにおけるエネルギー消費の増加という急増する課題に対処する。
• アプリケーション、ハードウェア、インfraストラクチャの各レイヤーにおけるコンピューティングシステムの高電力および高エネルギー消費の主な要因を特定する。
• クラウドおよびデータセンターコンピューティングにおけるエネルギー効率設計技術を分類するための構造的分類体系を構築する。
• 提案された分類体系に既存の研究をサーベイおよびマッピングし、今後のシステム設計と最適化を支援する。
• エネルギー効率の向上に向けた未解決の研究的課題を強調し、今後の研究方向性を提案する。

提案手法

• ハードウェア、オペレーティングシステム、仮想化、データセンターレベルにおけるエネルギー効率をカバーする多層分類体系を提案する。
• 分類体系の各レイヤーにおいて、アーキテクチャ的、アルゴリズム的、運用的アプローチに分類して、既存のエネルギー節約技術を分類する。
• 技術的アプローチと運用レイヤーの観点から、エネルギー効率の良いコンピューティング分野における主要な研究作品を分析・分類する。
• 体系的なサーベイ手法を用いて、100件以上の研究を分類体系に評価・マッピングし、その貢献点と制限を強調する。
• 仮想化、ワークロード統合、動的電圧周波数スケーリング（DVFS）などの多様な研究分野の知見を統合し、統一されたフレームワークを構築する。
• 動的リソース割り当てや電力に配慮したスケジューリングを含む、エネルギー管理戦略の構造的分析を提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現代のデータセンターやクラウドコンピューティングシステムにおける高いエネルギー消費の主な原因とその影響とは何か？
• RQ2 クラウドおよびデータセンターインfraストラクチャの異なるレイヤーにわたり、エネルギー効率を体系的に分類・分類する方法は何か？
• RQ3 クラウドおよびデータセンターエンvironmentsにおけるエネルギー消費を低減するために提案された主な技術および技術とは何か？
• RQ4 既存のエネルギー効率の良いソリューションは、クラウドシステムの異なるアーキテクチャ的および運用的レイヤーにどのようにマッピングされるか？
• RQ5 エネルギー効率の良いクラウドおよびデータセンターコンピューティング分野における主な未解決の課題と今後の研究方向性は何か？

主な発見

• 電気料金の上昇と環境への影響が深刻化する中、データセンターやクラウドシステムにおけるエネルギー消費は、さらなるパフォーマンススケーリングを制限する深刻なボトルネックとなっている。
• 提案された分類体系は、ハードウェア、オペレーティングシステム、仮想化、データセンターインfraストラクチャの4つの主要レイヤーにエネルギー効率技術を効果的に整理している。
• ハードウェアおよび仮想化レイヤーでのエネルギー使用量の低減に、動的電圧周波数スケーリング（DVFS）とワークロード統合が最も広く採用されている。
• 仮想化により、サーバー統合が可能となり、最適な条件下で最大50％のエネルギー消費削減が達成されることが、研究で示されている。
• CPUのアイドル状態やロードバランスといった、オペレーティングシステムレベルの電力管理技術は、クラウド環境におけるエネルギー効率に顕著な貢献を果たしている。
• 進展は見られるものの、リアルタイムのエネルギーに配慮したスケジューリング、ワークロード予測、およびスタック全体にわたるクロスレイヤー最適化における課題は依然として残っている。