[論文レビュー] Energy-Efficiency and Sustainability in New Generation Cloud Computing: A Vision and Directions for Integrated Management of Data Centre Resources and Workloads

Rajkumar Buyya, Shashikant Ilager+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2023

Cloud Computing and Resource Management被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、次世代クラウドデータセンターのエネルギー効率性と持続可能性を向上させるため、学習中心の統合的管理フレームワークを提案する。適応的学習モデルを用いたリソース割り当てとワークロードスケジューリングの共同最適化により、サービス品質を維持したままエネルギー消費と二酸化炭素排出量を削減する。初期の結果では、効率性の向上と冷却要件の低減が顕著に見られた。

ABSTRACT

Cloud computing has become a critical infrastructure for modern society, like electric power grids and roads. As the backbone of the modern economy, it offers subscription-based computing services anytime, anywhere, on a pay-as-you-go basis. Its use is growing exponentially with the continued development of new classes of applications driven by a huge number of emerging networked devices. However, the success of Cloud computing has created a new global energy challenge, as it comes at the cost of vast energy usage. Currently, data centres hosting Cloud services world-wide consume more energy than most countries. Globally, by 2025, they are projected to consume 20% of global electricity and emit up to 5.5% of the world's carbon emissions. In addition, a significant part of the energy consumed is transformed into heat which leads to operational problems, including a reduction in system reliability and the life expectancy of devices, and escalation in cooling requirements. Therefore, for future generations of Cloud computing to address the environmental and operational consequences of such significant energy usage, they must become energy-efficient and environmentally sustainable while continuing to deliver high-quality services. In this paper, we propose a vision for learning-centric approach for the integrated management of new generation Cloud computing environments to reduce their energy consumption and carbon footprint while delivering service quality guarantees. In this paper, we identify the dimensions and key issues of integrated resource management and our envisioned approaches to address them. We present a conceptual architecture for energy-efficient new generation Clouds and early results on the integrated management of resources and workloads that evidence its potential benefits towards energy efficiency and sustainability.

研究の動機と目的

• クラウドデータセンターのエネルギー消費と二酸化炭素排出量が、すでに国家レベルの電力使用量と同等に増加しているという問題に対処する。
• データセンターにおける熱放出と冷却要件の増加によって引き起こされる運用上の課題を軽減する。
• 次世代クラウドインfraストラクチャにおいて、エネルギー使用量と環境への影響を大幅に削減しながら、高品質なサービス提供を確保する。
• 適応的学習技術を用いて、リソースとワークロードの統合的で持続可能な管理アーキテクチャを構築する。
• パフォーマンス、エネルギー効率、環境責任の整合を図ることで、クラウドコンピューティングの長期的持続可能性を実現する。

提案手法

• 複数のレイヤーにわたるワークロードおよびリソース管理を統合する、エネルギー効率の良いクラウドシステムの概念的アーキテクチャを提唱する。
• ワークロードパターンとエネルギー制約に基づいて、動的にリソースプロビジョニングを適応させる学習中心のアプローチを採用する。
• リアルタイムのエネルギーおよび熱モニタリングとワークロードスケジューリングを統合し、無駄を最小限に抑え、冷却効率を最適化する。
• 機械学習モデルを活用してワークロード需要を予測し、アイドル状態のエネルギー消費を削減するためのリソースを事前に割り当てる。
• サービスレベルの目的とエネルギーおよび二酸化炭素排出量の削減をバランスさせるフィードバック駆動型システムを設計する。
• 仮想化、スケジューリング、冷却システムを統合的に調整する包括的管理モデルを採用し、システム全体の効率性を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにしてワークロードとリソース管理を共同最適化することで、クラウドデータセンターのエネルギー消費を削減できるか？
• RQ2 持続可能でエネルギー効率の良いクラウド運用を実現するための、不可欠なアーキテクチャ的要素は何か？
• RQ3 学習ベースのモデルは、クラウド環境における二酸化炭素排出量と冷却要件をどの程度まで削減できるか？
• RQ4 エネルギー使用量と熱負荷を最小限に抑える中で、サービス品質の保証をどのように維持できるか？
• RQ5 次世代クラウドシステムにエネルギー効率を統合するにあたり、主な技術的および運用上の課題は何か？

主な発見

• 提案された統合的管理フレームワークは、データセンターのエネルギー消費と二酸化炭素排出量を顕著に削減する可能性を示している。
• 初期の結果から、協調的なワークロードスケジューリングとリソース割り当てが、アイドル状態のエネルギー消費を低減し、システムの信頼性を向上させることを示している。
• フレームワークは熱負荷を低減し、エネルギー集約的な冷却システムへの依存度を低下させている。
• 学習中心のアプローチにより、ワークロードの変動に動的に適応でき、サービス品質を損なわずエネルギー効率を向上させている。
• 概念的アーキテクチャは、将来的なクラウドシステムが持続可能性の目標を達成するためのスケーラブルな基盤を提供している。
• 運用効率と環境影響の低減を一致させることで、このアプローチは長期的な持続可能性を支援している。