[論文レビュー] Let's Wait Awhile: How Temporal Workload Shifting Can Reduce Carbon Emissions in the Cloud

Philipp Wiesner, Ilja Behnke+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2021

Cloud Computing and Resource Management被引用数 9

ひとこと要約

本論文では、遅延耐性ワークロードを電力網の炭素強度が低い時期にスケジューリングすることで、炭素排出を低減するための時系列ワークロードシフトを提案する。2020年のドイツ、フランス、イギリス、カリフォルニアの実際の炭素強度データを用いて、特に早朝や週末の時間帯にワークロードをシフトすることで、一部の地域では20%以上の排出削減が達成可能であることを示している。時間的制約が中程度の状況下でも、排出削減は5%を超える。

ABSTRACT

Depending on energy sources and demand, the carbon intensity of the public power grid fluctuates over time. Exploiting this variability is an important factor in reducing the emissions caused by data centers. However, regional differences in the availability of low-carbon energy sources make it hard to provide general best practices for when to consume electricity. Moreover, existing research in this domain focuses mostly on carbon-aware workload migration across geo-distributed data centers, or addresses demand response purely from the perspective of power grid stability and costs. In this paper, we examine the potential impact of shifting computational workloads towards times where the energy supply is expected to be less carbon-intensive. To this end, we identify characteristics of delay-tolerant workloads and analyze the potential for temporal workload shifting in Germany, Great Britain, France, and California over the year 2020. Furthermore, we experimentally evaluate two workload shifting scenarios in a simulation to investigate the influence of time constraints, scheduling strategies, and the accuracy of carbon intensity forecasts. To accelerate research in the domain of carbon-aware computing and to support the evaluation of novel scheduling algorithms, our simulation framework and datasets are publicly available.

研究の動機と目的

• 遅延耐性ワークロードを電力網の炭素強度が低い時期にシフトさせることによる、クラウドデータセンターにおける炭素排出削減の可能性を調査すること。
• 2020年を通じてドイツ、フランス、イギリス、カリフォルニアにおける炭素強度の地域的変動を分析すること。
• 時間的制約、スケジューリング戦略、予測精度がワークロードシフトによる炭素削減に与える影響を評価すること。
• 今後の炭素に配慮したスケジューリング研究を促進するため、公開可能なシミュレーションフレームワークとデータセットを提供すること。

提案手法

• 2020年における4地域の、公開ソース（例：electricityMap、National Grid ESO）から得た時間単位の炭素強度データを収集・分析した。
• 実行タイミングの柔軟性と結果の配信制約に基づき、遅延耐性ワークロードを特定・特徴づけた。
• 厳密な締切がある場合と、緩い締切および中断可能な場合の2つのワークロードシフトシナリオをモデル化するためのシミュレーションフレームワークを開発した。
• 歴史的炭素強度データを用いて、予測精度の異なる状況下でのスケジューリング戦略を評価した。
• ローリングウインドウ線形回帰と統計的分解モデルを用い、炭素強度予測の信頼性を評価した。
• 実際の炭素強度予測（例：National Grid ESO）を統合し、現実的なスケジューリング条件をシミュレートした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電力構成が異なる地域において、クラウドデータセンターにおける時系列ワークロードシフトが炭素排出をどの程度低減できるか？
• RQ2 時間的制約とワークロードの中断可能性は、ワークロードシフトによる炭素削減の実現にどのように影響するか？
• RQ3 電力網の炭素強度予測の精度が、スケジューリング戦略の有効性にどの程度影響を与えるか？
• RQ4 早朝や週末など、どの時間帯が異なる地域において最も高い炭素強度低減の可能性を示すか？
• RQ5 エネルギーインfraストラクチャーや再生可能エネルギーの導入率の地域差は、時系列ワークロードシフトの実現可能性にどのように影響するか？

主な発見

• 太陽光発電が豊富な地域、特にドイツやカリフォルニアでは、夜間の化石燃料使用が少ないことから、早朝にワークロードをシフトすることで高い炭素削減が達成できる。
• 週末のワークロードシフトでは、工業的・商業的需要が著しく低下するため、ほとんどの地域で20%以上の排出削減が達成された。
• 中程度の時間的制約がある状況下でも、翌営業日までに結果が不要なワークロードをシフトすることで、すべての調査地域で5%以上の排出削減が可能である。
• 最も高い排出削減は、ワークロードの中断可能性を活用し、時間的制約を緩和するスケジューリング戦略によって達成された。これにより、低炭素期間との整合性が高まった。
• 特にローリングウインドウ回帰モデルに基づく炭素強度予測は、有効なスケジューリング意思決定を支援するのに十分な精度を示したが、地域間でのモデルの移植性は限定的である。
• 本研究で開発されたシミュレーションフレームワークとデータセットは、公開されており、今後の炭素に配慮したスケジューリング研究、特に時系列的および地理的分散型戦略の統合的研究を支援するものである。