[論文レビュー] The carbon footprint of distributed cloud storage

Lorenzo Posani, Alessio Paccoia+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2018

Cloud Computing and Resource Management参考文献 1被引用数 11

ひとこと要約

この論文は、中央集権的なデータセンターとは対照的に、ピアツーピア型でARMアーキテクチャに基づく分散型クラウドストレージシステム（Cubbit）を評価し、データ保存では約77%、データ転送では50%の二酸化炭素排出量削減を実証している。このシステムは、家庭内の低消費電力シングルボードコンピュータを活用してストレージを分散化し、エネルギー消費を最小限に抑える。

ABSTRACT

The ICT (Information Communication Technologies) ecosystem is estimated to be responsible, as of today, for 10% of the total worldwide energy demand - equivalent to the combined energy production of Germany and Japan. Cloud storage, mainly operated through large and densely-packed data centers, constitutes a non-negligible part of it. However, since the cloud is a fast-inflating market and the energy-efficiency of data centers is mostly an insensitive issue for the collectivity, its carbon footprint shows no signs of slowing down. In this paper, we analyze a novel paradigm for cloud storage (implemented by Cubbit, http://cubbit.io), in which data are stored and distributed over a network of p2p-interacting ARM-based single-board devices. We compare Cubbit's distributed cloud to the traditional centralized solution in terms of environmental footprint and energy efficiency. We demonstrate that, compared to the centralized cloud, the distributed architecture of Cubbit has a carbon footprint reduced of a 77% factor for data storage and of a 50% factor for data transfers. These results provide an example of how a radical paradigm shift in a large-reach technology can benefit both the final consumer as well as our society as a whole.

研究の動機と目的

• 分散型クラウドストレージの環境的影響を、従来の中央集権的データセンターと比較して評価すること。
• 分散型で低消費電力のストレージアーキテクチャを採用することで達成可能な二酸化炭素排出量削減を定量化すること。
• データ保存およびデータ転送ワークロードにおけるエネルギー消費の違いを分析すること。
• 大規模な消費者向けストレージサービスに適した分散型クラウドモデルのスケーラビリティを評価すること。
• 中央集権型とピアツーピア型クラウドストレージシステムのエネルギー効率および排出量に関するデータ駆動型の比較を提供すること。

提案手法

• Baligaらのエネルギー消費モデルを改変し、中央集権型および分散型システムの両方のストレージおよび転送エネルギーを推定した。
• 企業用ストレージラック（例：HP SO 3620、ECS-D5600）およびCubbitセルの技術的仕様（ピークワット数、PUE、レプリケーション率）を収集した。
• ストレージの1TBあたりの電力消費を以下の式で計算した：$ P^{\text{storage}}_{\text{dcenter}} = \text{PUE} \times \text{redundancy} \times \frac{\text{peak Wattage}}{\text{n disks} \times 8~{}\text{TB}} $。
• 公開インターネットモデルを用いて、1GBあたりの転送エネルギーを推定し、運用電力をジュール/ビットに変換したのち、J/GBに換算した。
• 実世界のユースケースにモデルを適用した：バックアップ（低アクセス）、ストリーミング（高アクセス）、および6億ユーザーを想定したグローバル規模の消費者向けストレージ。
• エネルギー節約量を二酸化炭素排出量に換算するため、保守的な0.5 kgCO2/kWhの排出係数を用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ピアツーピア型分散クラウドストレージシステムの二酸化炭素排出量は、中央集権的なデータセンターと比べてどの程度か？
• RQ2 データ保存およびデータ転送において、分散型と中央集権型アーキテクチャの相対的なエネルギー消費量の違いは何か？
• RQ3 バックアップや動画ストリーミングのような実世界のワークロードにおいて、分散型ストレージは二酸化炭素排出量をどの程度削減できるか？
• RQ4 大規模な消費者向けクラウドサービスが分散型モデルに移行した場合、世界的な規模での二酸化炭素排出量削減の潜在的効果は何か？
• RQ5 レプリケーション率、PUE、デバイス効率は、クラウドストレージシステム全体の環境的影響にどのように影響を与えるか？

主な発見

• 分散型のCubbitアーキテクチャは、中央集権的データセンターと比較して、ストレージのエネルギー消費を約77%削減し、ピーク電力で1TBあたり9Wの節約が見込まれる。
• 分散モデルでは、データ転送エネルギーが50%削減され、1GBあたり約12.0 kJ、1TBあたり約3.33 kWhの転送エネルギーが節約される。
• 低アクセスを想定した25TBのプロフェッショナルバックアップでは、年間の二酸化炭素排出量が約1,000 kgCO2削減され、1ペタバイトあたり年間で40,000 kgCO2に相当する。
• 1日10TBのデータをストリーミングする中規模のWebサイトでは、ストレージおよび転送エネルギーの両方の節約により、年間で約7,000 kgCO2の二酸化炭素排出量削減が達成される。
• 6億人のユーザーを想定したグローバルな消費者向けクラウドサービスに拡大した場合、モデル推定では年間で3億kgCO2の二酸化炭素排出量削減が可能であり、これは6700万kWhのエネルギー節約に相当する。
• 本研究は、中央集権型から分散型で低消費電力のクラウドストレージへの大幅な移行が、すべての主要な利用パターンにおいて顕著な環境的利点をもたらすことを示している。