An Empirical Study of Power Characterization Approaches for Servers

International audienceData centers are energy-hungry facilities. Emerging studies have proposed energy-aware solutions for reducing the power consumption of data centers. Power consumption characterization of servers is an essential part to realize power-aware adaption strategies. Traditional methods adopt accuracy andsecure direct measurements by using physical instruments such as wattmeters. Recently, watt-meter free solutions are adopted widely as an economical replacement. These solutions provide power consumption information by making use of self-resources without additional instruments. There are two commonly adopted solutions: 1) standard specifications that provide interface with integrated sensors, such as Intelligent Platform Management Interface (IPMI) and Redfish; 2) Power models based on system activity related indicators. The energy-aware scheduling decisions are made based on the power values obtained, but few works give information about the correctness of the power values while discussing the results or drawing conclusions. In this study, we try to fill up this missing part by evaluating some commonly used, economical ways in obtaining power values. We compare and discuss the reliability, advantages and limitations for the CPU-utilization based power models. The findings highlight the challenges in realizing accurate and reliable power models. We also evaluate the reliability of IPMI and RedFish, in order to give references in choosing appropriate power characterization solutions

Etude de l'influence de la température du processeur sur la consommation des serveurs

National audienceLa part croissante des data centers dans la consommation énergétique mondiale suscite beau-coup d'inquiétude. Pour bien identifier les impacts énergétiques des matériels et logiciels uti-lisés dans les data centers, les travaux décrits ici visent à développer un outil de modélisation prédictive de la consommation énergétique des serveurs en tenant compte de l'architecture matérielle, du service rendu et de leur environnement technique. L'influence des CPU 1 est particulièrement étudiée car il s'agit du composant électronique du serveur consommant le plus. En situation réelle, la consommation énergétique du CPU dépend principalement de la charge informatique. Etant donné que la puissance augmente, la chaleur dissipée augmente et la température du composant également. Par ailleurs cette augmentation de la température induit une augmentation des courants de fuite, qui contribue aussi à une augmentation de la consommation énergétique et cela n'a pas été caractérisé précisément. Pour bien déterminer cet impact, nous avons utilisé des serveurs équipés de différentes générations de CPU sous une même sollicitation logicielle et nous avons fait varier la température de la surface du CPU en changeant la vitesse de ventilateurs. Ces derniers sont alimentés par une source d'alimen-tation DC externe afin que la consommation énergétique globale soit indépendante du fonc-tionnement du ventilateur. Nos résultats montrent que cet impact peut être très important. Des essais supplémentaires montrent que l'influence de la température des autres composants sur la consommation du serveur peut être négligée

Etude de l'influence des aspects thermiques sur la consommation et l'efficacité énergétique des serveurs

International audienceLa consommation énergétique croissante des data centers dans la consommation mondiale suscite beaucoup d'inquiétude. Dans un contexte d'évolution et de multiplication des services (Cloud, Big Data, vidéo à la demande sur appareil mobile, etc.), la maîtrise de cette consommation devient stratégique. Les études récentes montrent qu'en plus des sollicitations classiques des serveurs, la consommation énergétique d'une machine varie en fonction de certaines variables externes. Pour bien déterminer l'influence de ces paramètres, des tests ont été menés sur 15 serveurs identiques, en utilisant un benchmark standardisé. Les études présentées permettent d'évaluer l'influence de la température, de la tension d'alimentation et du placement des serveurs dans une baie sur la consommation énergétique. Les premiers résultats expérimentaux permettent d'améliorer les méthodes de mesure et ainsi d'affiner la précision des outils prédictifs

Evaluating and modeling the energy impacts of data centers, in terms of hardware / software architecture and associated environment

Depuis des années, la consommation énergétique du centre de donnée a pris une importance croissante suivant une explosion de demande dans cloud computing. Cette thèse aborde le défi scientifique de la modélisation énergétique d’un centre de données, en fonction des paramètres les plus importants. Disposant d’une telle modélisation, un opérateur pourrait mieux repenser / concevoir ses actuels / futurs centre de données. Pour bien identifier les impacts énergétiques des matériels et logiciels utilisés dans les systèmes informatiques. Dans la première partie de la thèse, nous avons réaliser un grand nombre évaluations expérimentales pour identifier et caractériser les incertitudes de la consommation d’énergie induite par les éléments externes : effets thermiques, différencesentre des processeurs identiques causées par un processus de fabrication imparfait, problèmes de précision issus d’outil de mesure de la puissance, etc. Nous avons terminé cette étude scientifique par le développement d’une modélisation global pour un cluster physique donné, ce cluster est composé par 48 serveurs identiques et équipé d’un système de refroidissement à expansion à direct, largement utilisé aujourd’hui pour les datacenters modernes. La modélisation permet d’estimer la consommation énergétique globale en fonction des configurations opérationnelles et des données relatives à l’activité informatique, telles que la température ambiante, les configurations du système de refroidissement et la charge des serveurs.For years, the energy consumption of the data center has dramatically increased followed by the explosion of demand in cloud computing. This thesis addresses the scientific challenge of energy modeling of a data center, based on the most important variables. With such modeling, an data center operator will be able to better reallocate / design the current / future data centers. In order to identify the energy impacts of hardware and software used in computer systems. In the first part of the thesis, to identify and characterize the uncertainties of energy consumption introduced by external elements: thermal effects, difference between identical processors caused by imperfect manufacturing process, precision problems resulting from power measurement tool, etc. We have completed this scientific study by developing a global power modeling for a given physical cluster, this cluster is composed by 48 identical servers and equipped with a direct expansion cooling system, conventionally used today for modern data centers. The modeling makes it possible to estimate the overall energy consumption of the cluster based on operational configurations and data relating to IT activity, such as ambient temperature, cooling system configurations and server load

Évaluation et modélisation de l’impact énergétique des centres de donnée en fonction de l’architecture matérielle/ logicielle et de l’environnement associé

For years, the energy consumption of the data center has dramatically increased followed by the explosion of demand in cloud computing. This thesis addresses the scientific challenge of energy modeling of a data center, based on the most important variables. With such modeling, an data center operator will be able to better reallocate / design the current / future data centers. In order to identify the energy impacts of hardware and software used in computer systems. In the first part of the thesis, to identify and characterize the uncertainties of energy consumption introduced by external elements: thermal effects, difference between identical processors caused by imperfect manufacturing process, precision problems resulting from power measurement tool, etc. We have completed this scientific study by developing a global power modeling for a given physical cluster, this cluster is composed by 48 identical servers and equipped with a direct expansion cooling system, conventionally used today for modern data centers. The modeling makes it possible to estimate the overall energy consumption of the cluster based on operational configurations and data relating to IT activity, such as ambient temperature, cooling system configurations and server load.Depuis des années, la consommation énergétique du centre de donnée a pris une importance croissante suivant une explosion de demande dans cloud computing. Cette thèse aborde le défi scientifique de la modélisation énergétique d’un centre de données, en fonction des paramètres les plus importants. Disposant d’une telle modélisation, un opérateur pourrait mieux repenser / concevoir ses actuels / futurs centre de données. Pour bien identifier les impacts énergétiques des matériels et logiciels utilisés dans les systèmes informatiques. Dans la première partie de la thèse, nous avons réaliser un grand nombre évaluations expérimentales pour identifier et caractériser les incertitudes de la consommation d’énergie induite par les éléments externes : effets thermiques, différencesentre des processeurs identiques causées par un processus de fabrication imparfait, problèmes de précision issus d’outil de mesure de la puissance, etc. Nous avons terminé cette étude scientifique par le développement d’une modélisation global pour un cluster physique donné, ce cluster est composé par 48 serveurs identiques et équipé d’un système de refroidissement à expansion à direct, largement utilisé aujourd’hui pour les datacenters modernes. La modélisation permet d’estimer la consommation énergétique globale en fonction des configurations opérationnelles et des données relatives à l’activité informatique, telles que la température ambiante, les configurations du système de refroidissement et la charge des serveurs

A distance for evidential preferences with application to group decision making

International audienceIn this paper, we focus on measuring the dissimilarity between preferences with uncertainty and imprecision, modelled by evidential preferences based on the theory of belief functions. Two issues are targeted: The first concerns the conflicting interpretations of incomparability, leading to a lack of consensus within the preference modelling community. This discord affects the value settings of dissimilarity measures between preference relations. After reviewing the state of the art, we propose to distinguish between two cases: indecisive and undecided, respectively modelled by a binary relation and union of all relations. The second concerns a flaw that becomes apparent when measuring the dissimilarity in the theory of belief functions. Existing dissimilarity functions in the theory of belief functions are not suitable for evidential preferences, because they measure the dissimilarity between preference relations as being identical. This is counter-intuitive and conflicting with almost all the related works. We propose a novel distance named Unequal Singleton Pair (USP) distance, able to discriminate specific singletons from others when measuring the dissimilarity. The advantages of USP distances are illustrated by the evidential preference aggregation and group decision-making applications. The experiments show that USP distance effectively improves the quality of decision results

Etude de l'influence de la température du processeur sur la consommation des serveurs

National audienceLa part croissante des data centers dans la consommation énergétique mondiale suscite beau-coup d'inquiétude. Pour bien identifier les impacts énergétiques des matériels et logiciels uti-lisés dans les data centers, les travaux décrits ici visent à développer un outil de modélisation prédictive de la consommation énergétique des serveurs en tenant compte de l'architecture matérielle, du service rendu et de leur environnement technique. L'influence des CPU 1 est particulièrement étudiée car il s'agit du composant électronique du serveur consommant le plus. En situation réelle, la consommation énergétique du CPU dépend principalement de la charge informatique. Etant donné que la puissance augmente, la chaleur dissipée augmente et la température du composant également. Par ailleurs cette augmentation de la température induit une augmentation des courants de fuite, qui contribue aussi à une augmentation de la consommation énergétique et cela n'a pas été caractérisé précisément. Pour bien déterminer cet impact, nous avons utilisé des serveurs équipés de différentes générations de CPU sous une même sollicitation logicielle et nous avons fait varier la température de la surface du CPU en changeant la vitesse de ventilateurs. Ces derniers sont alimentés par une source d'alimen-tation DC externe afin que la consommation énergétique globale soit indépendante du fonc-tionnement du ventilateur. Nos résultats montrent que cet impact peut être très important. Des essais supplémentaires montrent que l'influence de la température des autres composants sur la consommation du serveur peut être négligée

Potential effects on server power metering and modeling

International audienceCloud datacenters are compute facilities formed by hundreds or even thousands of servers. With the increasing demand of cloud services, energy efficiency of servers in data center has become a significant issue. The knowledge of the energy consumption corresponding to hardware and software configuration is important for operators to optimize energy efficiency of a data center. We currently work on a predictive model for energy consumption of a server, with inputs as service provided, hardware material equipped (type and quantity of processor, memory and hard drive) and technical environment (energy conversion and cooling). In this article, we characterize some potential factors on the power variation of the servers, such as: original fabrication, position in the rack, voltage variation and temperature of components on motherboard. The results show that certain factors, such as original fabrication, ambient temperature and CPU temperature, have noticeable effects on the power consumption of servers. The experimental results emphasize the importance of adding these external factors into the metric, so as to build an energy predictive model adaptable in real situations

Experimental Characterization of Variation in Power Consumption for Processors of Different generations

International audienceData centers are energy-hungry facilities. Building energy consumption predictive models for servers is one of the solutions to use efficiently the resources. However, physical experiments have shown that even under the same conditions, identical processors consume different amount of energy to complete the same task. While this manufacturing variability has been observed and studied before, there is lack of evidence supporting the hypotheses due to limited sampling data, especially from the thermal characteristics. In this article, we compare the power consumption among identical processors for two Intel processors series with the same TDP (Thermal Design Power) but from different generations. The observed power variation of the processors in newer generation is much greater than the older one. Then, we propose our hypotheses for the underlying causes and validate them under precisely controlled environmental conditions. The experimental results show that, with the increase of transistor densities, difference of thermal characteristics becomes larger among processors, which has non-negligible contribution to the variation of power consumption for modern processors. This observation reminds us of re-calibrating the precision of the current energy predictive models. The manufacturing variability has to be considered when building energy predictive models for homogeneous clusters

An Empirical Study of Power Characterization Approaches for Servers

International audienceData centers are energy-hungry facilities. Emerging studies have proposed energy-aware solutions for reducing the power consumption of data centers. Power consumption characterization of servers is an essential part to realize power-aware adaption strategies. Traditional methods adopt accuracy andsecure direct measurements by using physical instruments such as wattmeters. Recently, watt-meter free solutions are adopted widely as an economical replacement. These solutions provide power consumption information by making use of self-resources without additional instruments. There are two commonly adopted solutions: 1) standard specifications that provide interface with integrated sensors, such as Intelligent Platform Management Interface (IPMI) and Redfish; 2) Power models based on system activity related indicators. The energy-aware scheduling decisions are made based on the power values obtained, but few works give information about the correctness of the power values while discussing the results or drawing conclusions. In this study, we try to fill up this missing part by evaluating some commonly used, economical ways in obtaining power values. We compare and discuss the reliability, advantages and limitations for the CPU-utilization based power models. The findings highlight the challenges in realizing accurate and reliable power models. We also evaluate the reliability of IPMI and RedFish, in order to give references in choosing appropriate power characterization solutions