Measuring and improving energy efficiency of a data center in a self adaptive context

This thesis proposes a methodology and novel techniques to assess and improve Energy Efficiency (EE) in a data center environment, while respecting the constraints established in the Service Level Agreement (SLA) with clients. This work has been motivated by the recent attention towards green energy and renewable resources, and by the growing demand of energy coming from the Information Technology (IT) sector. This demand is so high to be comparable with the one of the major countries and it is expected to keep growing in the next years. In this work we try to understand the current trends towards a greener asset for data centers and how it is possible to understand the current level of efficiency of a data center while suggesting some repair actions for improving it. We propose a goal-oriented approach where the state of the system is assessed using a set of indicators. This set is composed by some classical indicators, coming from the state of the art, and some new indicators, specifically defined to better describe the efficiency of a data center. These indicators are subjected to thresholds that are used as goals of our system. We propose a self-adaptive context-aware framework, where we learn both the relations existing between the indicators and the effect of the available actions over the indicators state. The system is also able to respond to changes in the environment, keeping these relations updated to the current situation. Results have shown that the proposed methodology is able to create a network of relations between indicators and to propose an effective repair action to contrast suboptimal states of the data center. We also propose a model for simulating the data center behavior which can be used to conduct what-if analysis, allowing testing new configurations in a safe environment and predicting future states of the system. The proposed framework can be an important tool for assisting the system administrator in the management of a data center oriented towards EE, showing him the connections occurring between the sometimes contrasting goals of the system and suggesting the most likely successful repair action(s) to improve the system state, both in terms of EE and Quality of Service (QoS).

In questa tesi si propone una metodologia e alcune tecniche innovative per stimare e migliorare l’efficienza energetica nei data center, tenendo in considerazione i vincoli pattuiti con i clienti nel Service Level Agreement (SLA). Lo studio qui presentato è motivato dalla recente attenzione verso il risparmio energetico e le risorse rinnovabili, e dalla crescente richiesta di energia derivante dal settore delle tecnologie dell’informazione (IT). Tale richiesta è talmente elevata da essere comparabile con quella dei principali Paesi e continua a crescere di anno in anno. Questo lavoro analizza le tendenze attuali nell’ambito del miglioramento energetico nei data center e le tecniche disponibili per la stima del livello di efficienza energetica dello stesso. Propone inoltre delle azioni di riparazione che possano migliorare tale livello. Si propone un approccio basato sugli obiettivi, dove lo stato del sistema è valutato usando un insieme di indicatori. Tale insieme è composto da indicatori classici, derivati dallo stato dell’arte, e da nuovi indicatori, definiti specificatamente per descrivere l’efficienza all’interno di un data center. Gli indicatori selezionati sono soggetti a delle soglie, il cui soddisfacimento rappresenta l’obiettivo del sistema. In questo lavoro si propone l’uso di un sistema adattivo e basato sul contesto, dove le relazioni tra gli indicatori e l’effetto delle azioni sugli stessi vengono appresi in modo automatico. Il sistema è inoltre in grado di reagire ai cambiamenti nell’ambiente circostante, aggiornando di conseguenza le relazioni apprese. I risultati mostrano che la metodologia proposta è efficace nel creare una rete di relazioni tra gli indicatori e nel proporre azioni di riparazione efficaci per contrastare stati sub-ottimali del sistema. Per simulare il comportamento del data center si è inoltre implementato un modello che può essere usato per condurre analisi di tipo “what-if”, permettendo la verifica di nuove configurazioni in un ambiente protetto e consentendo di predire stati futuri del sistema. Il sistema proposto può essere un importante strumento per l’amministratore di sistema nella gestione di un data center in cui si ponga attenzione all’efficienza energetica, informandolo sulle connessioni esistenti tra i diversi obiettivi (talvolta contrastanti tra loro) e suggerendo l’azione di riparazione che con più probabilità è in grado di migliorare lo stato del sistema, sia da un punto di vista dell’efficienza energetica che da un punto di vista della qualità del servizio.