[論文レビュー] Green Data Centers: A Survey, Perspectives, and Future Directions

Xibo Jin, Fa Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2016

Cloud Computing and Resource Management参考文献 112被引用数 29

ひとこと要約

この論文は、エネルギー効率、リソース管理、熱制御、グリーンメトリクスに焦点を当てたグリーンデータセンター技術を調査する。動的電圧周波数スケーリング、仮想マシンの統合、気流最適化といった既存技術の包括的分析を提案し、持続可能な高効率データセンターを実現するための主要な研究課題を特定する。

ABSTRACT

At present, a major concern regarding data centers is their extremely high energy consumption and carbon dioxide emissions. However, because of the over-provisioning of resources, the utilization of existing data centers is, in fact, remarkably low, leading to considerable energy waste. Therefore, over the past few years, many research efforts have been devoted to increasing efficiency for the construction of green data centers. The goal of these efforts is to efficiently utilize available resources and to reduce energy consumption and thermal cooling costs. In this paper, we provide a survey of the state-of-the-art research on green data center techniques, including energy efficiency, resource management, thermal control and green metrics. Additionally, we present a detailed comparison of the reviewed proposals. We further discuss the key challenges for future research and highlight some future research issues for addressing the problem of building green data centers.

研究の動機と目的

• 低利用率と過剰なリソース割り当てによるデータセンターの増加するエネルギー消費と二酸化炭素排出量に対処する。
• 現在のデータセンター運用における非効率性、特に未使用のサーバーと冷却の無駄を特定する。
• エネルギー効率、リソース管理、熱制御、メトリクスの分野におけるグリーンデータセンター技術の体系的レビューを提供する。
• 研究の空白を明らかにし、持続可能なデータセンター設計および運用のための今後の方向性を提案する。

提案手法

• エネルギー効率、リソース管理、熱制御、グリーンメトリクスの4分野におけるグリーンデータセンター技術に関する最先端研究を調査した。
• GreenCloud、GDCSim、SimWareなどのシミュレーションツールを評価し、電力消費、熱的挙動、リソース割り当てのモデリングに用いた。
• CPUおよびネットワーク部品のための動的周波数スケーリング、電源停止メカニズム、DVFSを含む電力管理技術を分析した。
• リソース利用効率の向上とエネルギーの無駄を減らすために、仮想マシンの割り当ておよびネットワークトラフィック工学戦略をレビューした。
• 冷却とワークロード分散、および温度と信頼性のトレードオフを含む熱制御手法を検討した。
• スケーラブルで正確なエネルギー効率評価を支援するためのグリーンメトリクス、モニタリング、実験プラットフォームの設計ガイドラインを提案した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現在のデータセンターにおけるエネルギーの無駄の主な原因は何であり、運用改善によってどのように軽減できるか？
• RQ2 DVFSや電源停止といった動的電力管理技術は、データセンターのエネルギー消費をどれほど効果的に削減できるか？
• RQ3 仮想マシンの統合は、リソース利用効率の向上とエネルギー消費の削減にどのような役割を果たすか？
• RQ4 気流最適化やCRAC制御といった熱制御戦略は、冷却コストの削減と効率の向上にどのように寄与するか？
• RQ5 効果的なグリーンメトリクス、モニタリングシステム、シミュレーションプラットフォームの設計の主な原則は何か？

主な発見

• データセンターは通常、6%から12%の利用率で稼働しており、高い電力需要にもかかわらず、莫大なエネルギーの無駄が生じている。
• 2013年の米国におけるデータセンターの電力消費量は910億kWhと推定され、2020年には1400億kWhにまで増加すると予測されている。
• 2011年から2012年にかけて、世界的なデータセンターの電力需要は63%増加し、38GWに達した。2020年までに世界の電力消費の8%を占める見通しだ。
• GreenCloudやGDCSimといったシミュレーションツールは、電力および熱的挙動の詳細なモデリングを可能にし、グリーンデータセンターの反復的設計を支援する。
• 気流管理やCRAC制御といった熱制御戦略は、冷却に起因するエネルギーの無駄を顕著に削減する。
• 現在のモニタリングおよびシミュレーションプラットフォームは、しばしば粗い粒度で部品に特化しており、システム全体の最適化を制限しており、より統合的かつスケーラブルな解決策が求められている。