Green Buildings and Ambient Intelligence: case study for N.A.S.A. Sustainability Base and future Smart Infrastructures

Con la diffusione delle smart infrastructures, espressione con cui ci si riferisce collettivamente ai concetti di smart cities e smart grid, i sistemi di building automation vedono il proprio ruolo espandersi oltre i tradizionali limiti degli ambienti isolati che sono progettati per gestire, supervisionare ed ottimizzare. Da sistemi isolati all’interno di edifici residenziali o commerciali, stanno iniziando ad ottenere un ruolo importante su scala più ampia nell’ambito di scenari più complessi a livello urbano o a livello di infrastruttura. Esempi di questa tendenza possono essere le attuali sperimentazioni in varie città del mondo per automatizzare l’illuminazione pubblica, complessi residenziali diffusi (spesso denominati smart connected comunities) e microgrid locali generate dalla federazione di varie unità residenziali a formare cosidette virtual power plants. A causa di questo processo, ci sono aspettative crescenti circa il potenziale delle reti di automazione di introdurre funzionalità sofisticate da un parte ed efficienza energetica dall’altra, ed entrambi gli aspetti su vasta scala. Sfortunatamente questi due obiettivi sono per diversi motivi in conflitto ed è dunque inevitabile individuare un ragionevole compromesso di progettazione. Questa ricerca realizza una caratterizzazione delle attuali tecnologie di automazione per identificare i termini di tale compromesso, con un’attenzione maggiormente polarizzata sugli aspetti di efficienza energetica, analizzata seguendo un approccio olistico, affrontando diversi aspetti del problema. Indubbiamente, data la complessità del vasto scenario tecnologico delle future smart infrastructures, non c’è una finalità sistematica nel lavoro. Piuttosto si intende fornire un contributo alla conoscenza, dando priorità ad alcune sfide di ricerca che sono altresì spesso sottovalutate. Il Green networking, ovvero l’efficienza energetica nel funzionamento di rete, è una di tali sfide. L’attuale infrastruttura IT globale è costruita su attrezzature che collettivamente consumano 21.4 TWh/anno (Global e-Sustainability Initiative, 2010). Questo è dovuto alla scarsa consapevolezza del fatto che le specifiche dei protocolli di comunicazione hanno varie implicazioni sull’efficienza energetica e alla generale tendenza ad una progettazione ridondante e sovra-dimensionata per il caso peggiore. Questo problema potrebbe essere riscontrato anche nelle reti di automazione, specialmente data la tendenza di cui si discuteva sopra, e in tal caso, queste potrebbero introdurre un ulteriore carbon footprint, in aggiunta a quello della rete internet. In questa ricerca si intende dimensionare tale problema e proporre approcci alternativi agli attuali modelli di hardware e protocollo tipici delle tecnologie di automazione in commercio. Spostandosi dalla rete di controllo all’ambiente fisico, altro obiettivo di questo lavoro è la caratterizzazione di sistemi di gestione automatica dei plug loads, carichi elettrici altrimenti non gestiti da alcun impianto di building automation. Per tali sistemi verranno mostrati i limiti e le potenzialità, identificando potenziali problematiche di design e proponendo un approccio integrato di tali sistemi all’interno di sistemi più ampi di gestione dell’energia. Infine, il meccanismo introdotto nella parte di green networking è potenzialmente in grado di fornire informazioni in tempo reale circa il contesto controllato. Si tratta di un potenziale sfruttabile per sviluppare soluzioni di Demand Side Management, allo scopo di effettuare previsioni di picco e di carico. Questa analisi è attualmente in corso, attraverso una partnership con Enel Distribuzione. With the advent of smart infrastructures, collective expression used here to refer to novel concepts such as smart cities and smart grid, building automation and control networks are having their role expanded beyond the traditional boundaries of the isolated environments they are designed to manage, supervise and optimize. From being confined within residential or commercial buildings as islanded, self-contained systems, they are starting to gain an important role on a wider scale for more complex scenarios at urban or infrastructure level. Example of this ongoing process are current experimental setups in cities worldwide to automate urban street lighting, diffused residential facilities (also often addressed to as smart connected communities) and local micro-grids generated by the federation of several residential units into so-called virtual power plants. Given this underlying process, expectations are dramatically increasing about the potential of control networks to introduce sophisticated features on one side and energy efficiency on the other, and both on a wide scale. Unfortunately, these two objectives are, in several ways, conflicting, and impose to settle for reasonable trade-offs. This research work performs an assessment of current control and automation technologies to identify the terms of this trade-off with a stronger focus on energy efficiency which is analyzed following a holistic approach covering several aspects of the problem. Nevertheless, given the complexity of the wide technology scenario of future smart infrastructure, there isn’t a systematic intention in the work. Rather, this research will aim at providing valuable contribution to the knowledge in the field, prioritizing challenges within the whole picture that are often neglected. Green networking, that is energy efficiency of the very network operation, is one of these challenges. The current worldwide IT infrastructure is built upon networking equipment that collectively consume 21.4 TWh/year (Global e-Sustainability Initiative, 2010). This is the result of an overall unawareness of energy efficiency implications of communication protocols specifications and a tendency toward over-provisioning and redundancy in architecture design. As automation and control networks become global, they may be subject to the same issue and introduce an additional carbon footprint along with that of the internet. This research work performs an assessment of the dimension of this problem and proposes an alternative approach to current hardware and protocol design found in commercial building automation technologies. Shifting from the control network to the physical environment, another objective of this work is related to plug load management systems, which will be characterized as to their performance and limitations, highlighting potential design pitfalls and proposing an approach toward integrating these systems into more general energy management systems. Finally, the mechanism introduced above to increase networking energy efficiency also demonstrated a potential to provide real-time awareness about the context being managed. This potential is currently under investigation for its implications in performing basic load/peak forecasting to support demand side management architectures for the smart grid, through a partnership with the Italian electric utility

Green computing

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Major Telecomunicações). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Topology and energy aware virtual machine scheduling algorithms in data centers

Orientador: Edmundo Roberto Mauro MadeiraTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O crescente consumo de energia e a poluição gerada para alimentarem a infraestrutura da computação em nuvem, impulsionados pela proliferação de dispositivos com baixo poder de processamento e a crescente necessidade de computação elástica, têm sido uma constante preocupação, refletida em numerosas abordagens no contexto da computação verde para lidar com este problema. Além disso, percebemos que o principal padrão escolhido para a conectividade dos data centers que operam em nuvem, Ethernet, tem apresentado rápido aumento das taxas de transmissão, bem como a expectativa de continuidade deste. Neste trabalho efetuamos estudos acerca dos impactos do aumento das taxas de transmissão no processo de escalonamento de máquinas virtuais, focando, em especial, no consumo de energia, no makespan, nos tempos de execução de cargas de trabalho e no número de migrações de máquinas virtuais em data centers que operam em nuvens, no contexto da ciência de energia. Desenvolvemos, também, um modelo empírico para estimar o consumo de energia em função da largura de banda para um conjunto de cenários. Expandimos nossos estudos e apresentamos o BALA, um algoritmo de escalonamento de máquinas virtuais ciente de energia e de largura de banda, com especial aproveitamento em data centers com agrupamentos de servidores que apresentam heterogeneidade em largura de banda. Finalmente, apresentamos o TEA, um algoritmo de escalonamento de máquinas virtuais ciente de energia e de topologia de rede, que considera não somente os elementos de borda, mas também o núcleo da rede, sendo um algoritmo escalável capaz de atuar em uma diversidade de cenários, incluindo, mas não se limitando, a nuvens constituídas de data centers geodistribuídos ou não, com topologias de rede arbitrárias, que admitem ou não a migração de máquinas virtuais, homogêneos ou heterogêneos tanto em servidores quanto no núcleo da rede, podendo suportar SLA com garantia de processamento para máquinas virtuais e dar preferência às máquinas virtuais de prioridades elevadas. Para atingir nossos objetivos, utilizamos em ambos algoritmos técnicas como o desligamento de servidores ociosos, DVFS e a migração de máquinas virtuais. Em adição, no TEA, também empregamos um conceito de maximização de eficiência em energia de rotas e o desligamento de comutadores de pacotes ociosos. Resultados obtidos por simulação em um extenso número de cenários mostram que este algoritmo, confrontado a diversos outros algoritmos cientes de energia, apresenta os melhores resultados em economia de energia em aproximadamente metade dos casos, e o melhor makespan na maior parte dos casos. Os ganhos observados são notáveis em data centers geodistribuídos, heterogêneos e com topologias constituídas por um número grande de comutadores de pacotesAbstract: The increasing energy consumption and the pollution generated to power the infrastructure of the cloud computing, driven by the proliferation of devices with low processing power and the increasing need for elastic computing, have been a constant concern, reflected in numerous approaches in the context of green computing to deal with this problem. In addition, we realize that the connectivity leading choice for data centers that operates in the cloud, Ethernet, has shown rapid increase in transmission rates, as well as the expectation of continuity of this growth. In this work, we study the impacts of the increase of transmission rates in the virtual machine scheduling process, focusing in particular on power consumption, makespan, workload execution times, and the number of machine migrations in data centers that operate in clouds in the context of energy awareness. We have also developed an empirical model to estimate energy consumption as a function of bandwidth for a set of scenarios. We have expanded our studies and presented the BALA, an energy-aware and bandwidth-aware scheduling algorithm, with special use in data centers with server groups having heterogeneity in bandwidth. Finally, we present the TEA, a virtual scheduling algorithm aware of energy and network topology, which considers not only the edge elements, but also the network core, being a scalable algorithm capable of acting in a diversity of scenarios, including, but not limited to, clouds made up of geo-distributed or non geo-distributed data centers with arbitrary network topologies that allow or disallow the migration of virtual machines, homogeneous or heterogeneous servers and network core devices, and supporting SLA with guaranteed processing for virtual machines and giving preference for high priority virtual machines. To achieve our goals, we use in both algorithms techniques such as shutdown of idle servers, DVFS, and migration of virtual machines. In addition, in TEA, we also employ a concept of maximizing energy efficiency in routes and shutting down idle switches. Results obtained by simulation in an extensive number of scenarios show that this algorithm, compared to several other energy-aware algorithms, presents the best results in energy savings in approximately half of the cases, and the best makespan in most cases. The observed gains are notable in geo-distributed data centers, with topologies consisting of a large number of switches, and in heterogeneity casesDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação167384/2014-7CAPESCNP