Taming Energy Costs of Large Enterprise Systems Through Adaptive Provisioning

One of the most pressing concerns in modern datacenter management is the rising cost of operation. Therefore, reducing variable expense, such as energy cost, has become a number one priority. However, reducing energy cost in large distributed enterprise system is an open research topic. These systems are commonly subjected to highly volatile workload processes and characterized by complex performance dependencies. This paper explicitly addresses this challenge and presents a novel approach to Taming Energy Costs of Larger Enterprise Systems (Tecless). Our adaptive provisioning methodology combines a low-level technical perspective on distributed systems with a high-level treatment of workload processes. More concretely, Tecless fuses an empirical bottleneck detection model with a statistical workload prediction model. Our methodology forecasts the system load online, which enables on-demand infrastructure adaption while continuously guaranteeing quality of service. In our analysis we show that the prediction of future workload allows adaptive provisioning with a power saving potential of up 25 percent of the total energy cost

A unified model for holistic power usage in cloud datacenter servers

Cloud datacenters are compute facilities formed by hundreds and thousands of heterogeneous servers requiring significant power requirements to operate effectively. Servers are composed by multiple interacting sub-systems including applications, microelectronic processors, and cooling which reflect their respective power profiles via different parameters. What is presently unknown is how to accurately model the holistic power usage of the entire server when including all these sub-systems together. This becomes increasingly challenging when considering diverse utilization patterns, server hardware characteristics, air and liquid cooling techniques, and importantly quantifying the non-electrical energy cost imposed by cooling operation. Such a challenge arises due to the need for multi-disciplinary expertise required to study server operation holistically. This work provides a unified model for capturing holistic power usage within Cloud datacenter servers. Constructed through controlled laboratory experiments, the model captures the relationship of server power usage between software, hardware, and cooling agnostic of architecture and cooling type (air and liquid). An exciting prospect is the ability to quantify the amount of non-electrical power consumed through cooling, allowing for more realistic and accurate server power profiles. This work represents the first empirically supported analysis and modeling of holistic power usage for Cloud datacenter servers, and bridges a significant gap between computer science and mechanical engineering research. Model validation through experiments demonstrates an average standard error of 3% for server power usage within both air and liquid cooled environments

A Survey of Research on Power Management Techniques for High Performance Systems

This paper surveys the research on power management techniques for high performance systems. These include both commercial high performance clusters and scientific high performance computing (HPC) systems. Power consumption has rapidly risen to an intolerable scale. This results in both high operating costs and high failure rates so it is now a major cause for concern. It is imposed new challenges to the development of high performance systems. In this paper, we first review the basic mechanisms that underlie power management techniques. Then we survey two fundamental techniques for power management: metrics and profiling. After that, we review the research for the two major types of high performance systems: commercial clusters and supercomputers. Based on this, we discuss the new opportunities and problems presented by the recent adoption of virtualization techniques, and again we present the most recent research on this. Finally, we summarise and discuss future research directions

Aplicación del método SERT para analizar la eficiencia energética del computador al variar voltaje y frecuencia del procesador

El acelerado proceso de digitalización que esta teniendo lugar a nivel global ha llevado a un creciente interés en la optimización de la eficiencia energética de los sistemas informáticos. Esto plantea el complejo reto de cuantificar dicha eficiencia. Es por ello que en los últimos años se han dado grandes pasos en el desarrollo de benchmarks capaces de puntuar un sistema informático en base a su eficiencia energética cuando es sometido a una carga de trabajo típica.La suite SERT de la cooperativa SPEC una de las herramientas más reconocidas, hasta el punto de ser recientemente adoptada por la agencia de protección medioambiental de Estados Unidos (EPA) para el programa Energy Star de certificación energética de servidores (Version 3.0, ENERGY STAR Computer Server Specification, junio 2019).En este trabajo se realiza un estudio experimental de eficiencia energética en una plataforma Skylake-X de Intel, experimentando con el procesador i7 7800X sobre la placa ASUS Rampage VI Extreme Omega, seleccionada por su facilidad de cambio de frecuencias y tensiones de alimentación. En primer lugar se han realizado pruebas de estabilidad de sistema, seguidas de una caracterización de la potencia consumida por el procesador al variar tensión de alimentación, frecuencia y temperatura. Se ha puesto un gran interés en la temperatura, ya que se trata de una variable difícil de controlar e infravalorada en otros estudios experimentales. Se han comentado en detalle los resultados, así como las anomalías con respecto a los modelos teóricos de consumo en tecnología CMOS. Además se han propuesto explicaciones, tanto físicas como microarquitectónicas, para dichas anomalías.Posteriormente se ha realizado un análisis de la eficiencia energética de la plataforma mediante la SERT Suite haciendo uso un conjunto de diferentes combinaciones de tensión de alimentación y frecuencia, entre las cuales se encuentra la frecuencia de fábrica del procesador, así como configuraciones que hacen uso de overclocking y undervolting. De esta manera, se comentan los resultados en cuanto a las configuraciones más óptimas, hablando en un principio de la mejor configuración para un uso equilibrado entre CPU, memoria y almacenamiento, seguido de las configuraciones óptimas para cargas de trabajo centradas en cada uno de los tres componentes mencionados.Finalmente se propone una metodología alternativa para medir la eficiencia centrada en una carga de trabajo de CPU mucho más intensa que la impuesta por la SERT Suite. Se aporta también un análisis mediante el uso de este método sobre el mismo conjunto de configuraciones usadas al aplicar el método SERT, buscando la mayor eficiencia energética bajo una carga de trabajo realmente intensa en términos de CPU.<br /