Analisi e ottimizzazione del consumo energetico degli apparati di rete in centri di elaborazione dati

According to several studies, networking costs play an important role in the overall costs of a modern data center, so much so network power has been estimated at 10-20% of the overall data center power consumption. Recent proposed techniques to save network power are focused on switching- o network elements, don't taking into account the various degrees of freedom that current and future data center will soon provide. These include VM mi- gration capabilities across the entire data center network, on demand routing and high bisection bandwidth network architectures. In this work I present a framework for VM placement that takes into account both the network topology as well as network tra c demands, to meet the objective of network power reduction while satisfying as many network de- mands as possible. I formulate the VM placement and tra c routing as an optimization problem and verify its inapplicability to a real scenario due to its hardness. After presenting a fast heuristic for the same problem explaining its charac- teristics, I test it on a data center-like network and compare it with a greedy and a random approach that solve the same problem. Results obtained by varying simulation parameters show that it is possible to reduce the network power consumption by up to 10%, increasing at the same time the overall tra c served. Moreover, I test my approach using real data center traces and verify that a static VM placement based on the mean tra c matrix between VM's can save up to 60% of the network power respect a random placement and routing.

Secondo alcuni studi la componente networking di un data center gioca un ruolo fondamentale nel contributo alla spesa energetica complessiva, tant' e che la potenza consumata dalla rete si stima sia il 10-20% di quella totale. Recenti tecniche di risparmio della potenza di rete prevedono lo spegnimento degli apparati di networking, non considerando i vari gradi di libert a di cui i data center attuali e quelli del futuro potranno disporre. Tra questi la capacit a di migrarezione delle macchine virtuali da un lato all'altro dell'intera rete, il routing su richiesta e le nuove architetture di rete con alta banda di bisezione. In questo lavoro presento una tecnica di allocazione delle VM e di routing energy aware del tra co che tiene in considerazione sia la topologia di rete che le domande di tra co, con l'obiettivo di minimizzare la potenza di rete soddisfando allo stesso tempo pi u domande possibile. Formulo il problema del VM placement e del routing energy aware come un problema di ottimizzazione combinatoria e veri co la sua inapplicabilit a in un contesto reale a causa della sua complessit a. Dopo aver presentato un'approccio euristico spiegandone le caratteristiche, lo valuto su una rete tipica di un data center e lo comparo con un approccio greedy ed uno random che risolvono lo stesso problema. I risultati ottenuti variando i parametri delle simulazioni mostrano che e possibile ridurre il consumo di potenza di rete di oltre il 10%, aumentando allo stesso tempo il tra co totale instradato. Successivamente applico il mio approccio alla stessa rete utilizzando dati di tra co reali misurati in un data center, veri cando che anche un placement statico delle VM basato sul tra co medio tra le stesse pu o far risparmiare oltre il 60% della potenza di rete consumata con un placement ed un routing casuale.