Lo scopo della tesi è quello di riduzione del consumo energetico di un data-center cercando di minimizzare il consumo dei server e dell’impianto di condizionamento. Il consumo energetico di un server è stato approssimato andando a considerare solo il consumo del processore ovvero del componente che impatta maggiormente sul suo consumo di potenza. Per raggiungere l’obiettivo della tesi si è andato ad utilizzare un modello approssimato del flusso di calore che permettesse di legare tra loro le temperature massime in ingresso ai server e le potenze consumate dai server e dell’impianto di condizionamento, che è stato poi validato effettuando simulazioni CFD. I risultati precedentemente ottenuti sono stati utilizzati all’interno di un modello di ottimizzazione in modo tale da ridurre i consumi variando l’allocazione delle applicazioni ai server mantenendo però dei vincoli prestazionali minimi. Per velocizzare la risoluzione del problema MINLP si è scelto di implementare delle euristiche che permettessero in brevi tempi di ottenere un sub-ottimo ragionevole. Dai risultati ottenuti si è notato come sia possibile ottenere risparmi energetici compresi tra il 7 % e il 18 % sfruttando questo approccio rispetto a quello classico nel quale si effettua l’allocazione delle applicazioni al server meno utilizzato per ottenere load-balancing tra quelli presenti.
Cooling aware data center consolidation
LA ROCCA, STEFAN
2010/2011
Abstract
Lo scopo della tesi è quello di riduzione del consumo energetico di un data-center cercando di minimizzare il consumo dei server e dell’impianto di condizionamento. Il consumo energetico di un server è stato approssimato andando a considerare solo il consumo del processore ovvero del componente che impatta maggiormente sul suo consumo di potenza. Per raggiungere l’obiettivo della tesi si è andato ad utilizzare un modello approssimato del flusso di calore che permettesse di legare tra loro le temperature massime in ingresso ai server e le potenze consumate dai server e dell’impianto di condizionamento, che è stato poi validato effettuando simulazioni CFD. I risultati precedentemente ottenuti sono stati utilizzati all’interno di un modello di ottimizzazione in modo tale da ridurre i consumi variando l’allocazione delle applicazioni ai server mantenendo però dei vincoli prestazionali minimi. Per velocizzare la risoluzione del problema MINLP si è scelto di implementare delle euristiche che permettessero in brevi tempi di ottenere un sub-ottimo ragionevole. Dai risultati ottenuti si è notato come sia possibile ottenere risparmi energetici compresi tra il 7 % e il 18 % sfruttando questo approccio rispetto a quello classico nel quale si effettua l’allocazione delle applicazioni al server meno utilizzato per ottenere load-balancing tra quelli presenti.File | Dimensione | Formato | |
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