LAUREA SPECIALISTICAOggi, l’evidenza dell’impatto ambientale umano è facilmente notata. I cambiamenti
climatici e l’esaurimento delle risorsi naturali hanno innescato le preoccupazioni
del mondo. I costi crescenti di energia e la sua influenza sul bilancio delle
aziende per quanto riguarda l’infrastruttura IT, cioè Data Centers, hanno direzionato
il fuoco per ottimizzazione della potenza. Questa ricerca mira la creazione
di un miglioramento nel software per ridurre l’energia richiesta dagli apparecchi
perchè ci sono indicazione che il software incide nel consumo energetico. La tesi
presenta una metodologia di cache in software per abbassare il tempo di calcolo
matematico in sistemi con alto carico di lavoro di uso comune nelle istituzioni
finanziarie. Considerando che le hardware più usati richiedono più potenza, il
tempo risparmiato induce la riduzione del consumo energetico. Inoltre, un modello
numerico è stato generato per assortimento dei metodi del software e le decisioni
della cache. Dopo lo sviluppo, una serie di test è stato effettuato ei parametri
definiti e misurazioni ci è rivelato circa il 20% di risparmio energetico. Il lavoro
svolto ci ha mostrato che su una ottimizzazione nel livello del software può
produrre riduzione della potenza insieme con il tempo di calcolo. Ciò implica la
riduzione della domanda di energia attraverso tutti i segmenti di una infrastruttura
di Data Center.Nowadays, the evidence of human environmental impact is easily noticed. Climatic
changes and natural resources depletion have triggered the world concerns.
The increasing costs of energy and its influence on companies budget regarding
the IT infrastructure, i.e., Data Centers, have led enterprise focus to power
optimization. This research aims to create a software enhancement to reduce
the energy required by equipments since there are indications that software redounds
consumption. The thesis presents a software caching methodology to reduce
the computation time in mathematical high workload systems commonly
used in financial institutions. Considering that fully stressed hardware demands
more power, the time saved induces the energy reduction. Furthermore, a numerical
model was engendered for software methods assortment and cache decisions.
After the development, a set of tests was performed and the defined metrics and
measurements turned out approximately 20% of energy savings. The work accomplished
showed us up that a software layer optimization may produce powering
reduction beside time computation decreasing. This implies the cutback of energy
demand through all segments of a Data Center infrastructure
