A software caching methodology for power optimization in data centers

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.

Oggi, 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.