Empirical characterization and modeling of power consumption and energy aware scheduling in data centers

Energy-efficient management is key in modern data centers in order to reduce operational cost and environmental contamination. Energy management and renewable energy utilization are strategies to optimize energy consumption in high-performance computing. In any case, understanding the power consumption behavior of physical servers in datacenter is fundamental to implement energy-aware policies effectively. These policies should deal with possible performance degradation of applications to ensure quality of service. This thesis presents an empirical evaluation of power consumption for scientific computing applications in multicore systems. Three types of applications are studied, in single and combined executions on Intel and AMD servers, for evaluating the overall power consumption of each application. The main results indicate that power consumption behavior has a strong dependency with the type of application. Additional performance analysis shows that the best load of the server regarding energy efficiency depends on the type of the applications, with efficiency decreasing in heavily loaded situations. These results allow formulating models to characterize applications according to power consumption, efficiency, and resource sharing, which provide useful information for resource management and scheduling policies. Several scheduling strategies are evaluated using the proposed energy model over realistic scientific computing workloads. Results confirm that strategies that maximize host utilization provide the best energy efficiency.Agencia Nacional de Investigación e Innovación FSE_1_2017_1_14478

Informe final del proyecto: Rol activo de centros de datos y otros grandes consumidores de energía eléctrica: respuesta de la demanda y servicios auxiliares

Las redes eléctricas están viviendo un proceso de cambio debido a los procesos de apertura de los mercados eléctricos, el ingreso de nuevas fuentes de energía renovable y la incorporación de tecnologías de la información a la red eléctrica. En este contexto, un gran cliente de la red con flexibilidad en su consumo puede convertirse en un agente de mercado e incorporar la participación activa en el mercado eléctrico a su plan de negocios. Varios sistemas cuentan con mecanismos para flexibilizar su consumo energético, adaptándose a requerimientos de la red y son candidatos naturales para implementar estrategias de respuesta de la demanda: sistemas en nube de autos eléctricos con capacidad de entregar energía a la red, sistemas de riego inteligente para filtrado de variaciones de los recursos renovables, edificios inteligentes, demanda de hogares agregada, centros de cómputos y datos, etc. El objetivo general del proyecto consistió en estudiar estrategias óptimas de gestión de la energía y respuesta a la demanda en sistemas planificables. Como caso de estudio se abordó la gestión de un centro de datos, contemplando la planificación de tareas propias del servicio y los requerimientos térmicos de la infraestructura computacional, así como la posibilidad de proveer servicios auxiliares a la red eléctrica y participar como agente en el mercado eléctrico, en base al paradigma de respuesta de la demanda. Se aplicaron los resultados del estudio en el Centro Nacional de Supercomputación (Cluster-UY). El modelo que se propone para el caso de estudio es directamente aplicable a otros sistemas de relevancia a nivel nacional que admitan planificación de carga y la aplicación de técnicas de gestión y respuesta a la demanda y la provisión de servicios auxiliares. El modelo desarrollado contribuye a la propuesta de nuevas estrategias de gestión y también a la definición de normas regulatorias.Agencia Nacional de Investigación e Innovació

Informe final del proyecto: Rol activo de centros de datos y otros grandes consumidores de energía eléctrica: respuesta de la demanda y servicios auxiliares

Las redes eléctricas están viviendo un proceso de cambio debido a los procesos de apertura de los mercados eléctricos, el ingreso de nuevas fuentes de energía renovable y la incorporación de tecnologías de la información a la red eléctrica. En este contexto, un gran cliente de la red con flexibilidad en su consumo puede convertirse en un agente de mercado e incorporar la participación activa en el mercado eléctrico a su plan de negocios. Varios sistemas cuentan con mecanismos para flexibilizar su consumo energético, adaptándose a requerimientos de la red y son candidatos naturales para implementar estrategias de respuesta de la demanda: sistemas en nube de autos eléctricos con capacidad de entregar energía a la red, sistemas de riego inteligente para filtrado de variaciones de los recursos renovables, edificios inteligentes, demanda de hogares agregada, centros de cómputos y datos, etc. El objetivo general del proyecto consistió en estudiar estrategias óptimas de gestión de la energía y respuesta a la demanda en sistemas planificables. Como caso de estudio se abordó la gestión de un centro de datos, contemplando la planificación de tareas propias del servicio y los requerimientos térmicos de la infraestructura computacional, así como la posibilidad de proveer servicios auxiliares a la red eléctrica y participar como agente en el mercado eléctrico, en base al paradigma de respuesta de la demanda. Se aplicaron los resultados del estudio en el Centro Nacional de Supercomputación (Cluster-UY). El modelo que se propone para el caso de estudio es directamente aplicable a otros sistemas de relevancia a nivel nacional que admitan planificación de carga y la aplicación de técnicas de gestión y respuesta a la demanda y la provisión de servicios auxiliares. El modelo desarrollado contribuye a la propuesta de nuevas estrategias de gestión y también a la definición de normas regulatorias.Agencia Nacional de Investigación e Innovació