[論文レビュー] Treehouse: A Case For Carbon-Aware Datacenter Software

Thomas Anderson, Adam Belay+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2022

Cloud Computing and Resource Management被引用数 7

ひとこと要約

Treehouseは、エネルギーと炭素を最初のリソースとして扱うソフトウェア中心の枠組みを提案し、データセンタの炭素排出を低減する。エネルギーのルート追跡、SLAに配慮したパフォーマンス-炭素のトレードオフを可能にするインターフェース、および非一貫したコンピューティングとストレージ間で細かく、効率的にリソースを割り当てるための$μ$関数を導入することで、知的なスケジューリングとシステムレベルの最適化により、顕著な炭素足跡の低減を実現する。

ABSTRACT

The end of Dennard scaling and the slowing of Moore's Law has put the energy use of datacenters on an unsustainable path. Datacenters are already a significant fraction of worldwide electricity use, with application demand scaling at a rapid rate. We argue that substantial reductions in the carbon intensity of datacenter computing are possible with a software-centric approach: by making energy and carbon visible to application developers on a fine-grained basis, by modifying system APIs to make it possible to make informed trade offs between performance and carbon emissions, and by raising the level of application programming to allow for flexible use of more energy efficient means of compute and storage. We also lay out a research agenda for systems software to reduce the carbon footprint of datacenter computing.

研究の動機と目的

• 計算需要の増加に伴い増大するデータセンタの炭素足取りに対処する。
• アプリケーション開発者が自らのソフトウェア設計の意思決定が環境に与える影響を理解し、最適化できるようにする。
• パフォーマンスと炭素排出のトレードオフを可能にするシステムレベルの抽象化を提供する。
• 細かく、相互に交換可能な実行ユニット（$μ$関数）を通じて、異種で非一貫したデータセンタアーキテクチャをサポートする。
• クラウド、エッジ、オンプレミス環境を含む、データセンタの炭素排出を低減するためのシステムソフトウェアの研究アジェンダを構築する。

提案手法

• アプリケーションおよび関数レベルでのエネルギーと炭素使用量を追跡・帰属づけるためにエネルギーのルート追跡を導入する。
• タイムリネス制約を露わにするSLAインターフェースを設計し、システムスケジューリングにおけるパフォーマンス-炭素のトレードオフを可能にする。
• 動的に置き換え可能なコンピューティングおよびストレージリソースにマッピング可能な、細かく、状態保持型の計算ユニット（$μ$関数）を提案する。
• パフォーマンスおよびエネルギープロファイルに基づき、複数のコンピューティングノードおよびストレージメディアにわたって$μ$関数をスケジューリング可能にする仕組みを実装し、リソースの交換可能性を実現する。
• SLAを満たしつつエネルギー消費を最小限に抑えるために、計算およびストレージ配置を同時に最適化するためのマルチコンmodityフローに基づく最適化を適用する。
• 時間窓内でデッドラインベースおよび利他的スケジューリングを用いて、ワークロードの時間的柔軟性を活用し、エネルギー消費を低減する。

Figure 1: Application demands for energy is growing faster than energy efficiency improvements we can achieve. Treehouse takes a software-centric approach to reduce this gap.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共有データセンタ環境において、エネルギーおよび炭素使用量をアプリケーションおよび関数レベルで可視化し、測定可能にするにはどうすればよいか？
• RQ2 開発者や運用管理者がパフォーマンスと炭素排出の間で情報に基づいたトレードオフを取れるようにするために、どのようなシステム抽象化が必要か？
• RQ3 細かく、相互に交換可能な実行ユニット（$μ$関数）は、非一貫したデータセンタにおいて、ハードウェアの利用効率を向上させ、エネルギーの無駄を減らすのにどのように寄与するか？
• RQ4 アプリケーションのSLAを満たしつつ炭素排出を最小限に抑えるために、計算およびストレージリソースの割り当てを効果的に最適化するスケジューリング戦略は何か？
• RQ5 アプリケーションワークロードの時間的柔軟性は、知的なエネルギーに配慮したスケジューリングによって、エネルギー消費を低減するためにどのように活用できるか？

主な発見

• 現在のところ、データセンタにおけるエネルギーおよび炭素使用量はアプリケーション開発者には見えにくく、設計選択の環境的影響を評価するためのツールが不足している。
• Dennardスケーリングの終焉とモアの法則の鈍化により、エネルギー効率の向上が自動的ではもはやなくなり、新たなソフトウェア駆動型の解決策が不可欠である。
• 複数のコンmodityフローの定式化を用いることで、SLAを満たしつつ総エネルギー消費量を最小限に抑えるために、置き換え可能なコンピューティングおよびメモリリソースを共同最適化できる。
• デッドラインベースおよび利他的戦略を用いた時間窓でのスケジューリングにより、ワークロードの柔軟性を活用し、エネルギーおよび炭素排出を低減できる。
• $μ$関数の抽象化により、アクセスパターン、タイムリー性、エネルギープロファイルに基づいて、ワークロードを最適なハードウェアリソースに動的にマッピングできる。
• エネルギーに配慮したスケジューリングにより、低炭素エネルギー源を優先し、緊急でないワークロードを再生可能エネルギーが豊富な時期に延期することで、顕著な炭素削減が達成できる。

Figure 2: Treehouse focuses on reducing the carbon footprint for tasks with sub-second SLAs. Due to these latency constraints, the energy optimizations available are those within the same datacenter. Prior work has considered relocating batch jobs (e.g., analytics) to datacenters with greener source