Meine Dissertation befasst sich mit software-gesteuerter Steigerung der Energie-Effizienz von Rechenzentren. Deren Anteil am weltweiten Gesamtstrombedarf wurde auf 1-2%geschätzt, mit stark steigender Tendenz. Server verursachen oft innerhalb von 3 Jahren Stromkosten, die die Anschaffungskosten übersteigen. Die Steigerung der Effizienz aller Komponenten eines Rechenzentrums ist daher von hoher ökonomischer und ökologischer Bedeutung. Meine Dissertation befasst sich speziell mit dem effizienten Betrieb der Server. Ein Großteil wird sehr ineffizient genutzt, Auslastungsbereiche von 10-20% sind der Normalfall, bei gleichzeitig hohem Strombedarf. In den letzten Jahren wurde im Bereich der Green Data Centers bereits Erhebliches an Forschung geleistet, etwa bei Kühltechniken. Viele Fragestellungen sind jedoch derzeit nur unzureichend oder gar nicht gelöst. Dazu zählt, inwiefern eine virtualisierte und heterogene Server-Infrastruktur möglichst stromsparend betrieben werden kann, ohne dass Dienstqualität und damit Umsatzziele Schaden nehmen. Ein Großteil der bestehenden Arbeiten beschäftigt sich mit homogenen Cluster-Infrastrukturen, deren Rahmenbedingungen nicht annähernd mit Business-Infrastrukturen vergleichbar sind. Hier dürfen verringerte Stromkosten im Allgemeinen nicht durch Umsatzeinbußen zunichte gemacht werden. Insbesondere ist ein automatischer Trade-Off zwischen mehreren Kostenfaktoren, von denen einer der Energiebedarf ist, nur unzureichend erforscht.
In meiner Arbeit werden mathematische Modelle und Algorithmen zur Steigerung der Energie-Effizienz von Rechenzentren erforscht und bewertet. Es soll immer nur so viel an stromverbrauchender Hardware online sein, wie zur Bewältigung der momentan anfallenden Arbeitslast notwendig ist. Bei sinkender Arbeitslast wird die Infrastruktur konsolidiert und nicht benötigte Server abgedreht. Bei steigender Arbeitslast werden zusätzliche Server aufgedreht, und die Infrastruktur skaliert. Idealerweise geschieht dies vorausschauend anhand von Prognosen zur Arbeitslastentwicklung. Die Arbeitslast, gekapselt in VMs, wird in beiden Fällen per Live Migration auf andere Server verschoben. Die Frage, welche VM auf welchem Server laufen soll, sodass in Summe möglichst wenig Strom verbraucht wird und gewisse Nebenbedingungen nicht verletzt werden (etwa SLAs), ist ein kombinatorisches Optimierungsproblem in mehreren Variablen. Dieses muss regelmäßig neu gelöst werden, da sich etwa der Ressourcenbedarf der VMs ändert. Weiters sind Server hinsichtlich ihrer Ausstattung und ihres Strombedarfs nicht homogen. Aufgrund der Komplexität ist eine exakte Lösung praktisch unmöglich. Eine Heuristik aus verwandten Problemklassen (vector packing) wird angepasst, ein meta-heuristischer Ansatz aus der Natur (Genetische Algorithmen) umformuliert. Ein einfach konfigurierbares Kostenmodell wird formuliert, um Energieeinsparungen gegenüber der Dienstqualität abzuwägen. Die Lösungsansätze werden mit Load-Balancing verglichen. Zusätzlich werden die Forecasting-Methoden SARIMA und Holt-Winters evaluiert. Weiters werden Modelle entwickelt, die den negativen Einfluss einer Live Migration auf die Dienstqualität voraussagen können, und Ansätze evaluiert, die diesen Einfluss verringern. Abschließend wird untersucht, inwiefern das Protokollieren des Energieverbrauchs Auswirkungen auf Aspekte der Security und Privacy haben kann.My thesis is about increasing the energy efficiency of data centers by using a management software. It was estimated that world-wide data centers already consume 1-2%of the globally provided electrical energy. Furthermore, a typical server causes higher electricity costs over a 3 year lifespan than the purchase cost. Hence, increasing the energy efficiency of all components found in a data center is of high ecological as well as economic importance. The focus of my thesis is to increase the efficiency of servers in a data center. The vast majority of servers in data centers are underutilized for a significant amount of time, operating regions of 10-20%utilization are common. Still, these servers consume huge amounts of energy. A lot of efforts have been made in the area of Green Data Centers during the last years, e.g., regarding cooling efficiency. Nevertheless, there are still many open issues, e.g., operating a virtualized, heterogeneous business infrastructure with the minimum possible power consumption, under the constraint that Quality of Service, and in consequence, revenue are not severely decreased. The majority of existing work is dealing with homogeneous cluster infrastructures, where large assumptions can be made. Especially, an automatic trade-off between competing cost categories, with energy costs being just one of them, is insufficiently studied.
In my thesis, I investigate and evaluate mathematical models and algorithms in the context of increasing the energy efficiency of servers in a data center. The amount of online, power consuming resources should at all times be close to the amount of actually required resources. If the workload intensity is decreasing, the infrastructure is consolidated by shutting down servers. If the intensity is rising, the infrastructure is scaled by waking up servers. Ideally, this happens pro-actively by making forecasts about the workload development. Workload is encapsulated in VMs and is live migrated to other servers. The problem of mapping VMs to physical servers in a way that minimizes power consumption, but does not lead to severe Quality of Service violations, is a multi-objective combinatorial optimization problem. It has to be solved frequently as the VMs' resource demands are usually dynamic. Further, servers are not homogeneous regarding their performance and power consumption. Due to the computational complexity, exact solutions are practically intractable. A greedy heuristic stemming from the problem of vector packing and a meta-heuristic genetic algorithm are investigated and evaluated. A configurable cost model is created in order to trade-off energy cost savings with QoS violations. The base for comparison is load balancing. Additionally, the forecasting methods SARIMA and Holt-Winters are evaluated. Further, models able to predict the negative impact of live migration on QoS are developed, and approaches to decrease this impact are investigated. Finally, an examination is carried out regarding the possible consequences of collecting and storing energy consumption data of servers on security and privacy
