Proactive Power and Thermal Aware Optimizations for Energy-Efficient Cloud Computing

Arroba García, Patricia (2017). Proactive Power and Thermal Aware Optimizations for Energy-Efficient Cloud Computing. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Telecomunicación (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.47789.

Descripción

Título: Proactive Power and Thermal Aware Optimizations for Energy-Efficient Cloud Computing
Autor/es:
  • Arroba García, Patricia
Director/es:
  • Moya Fernández, José Manuel
  • Ayala Rodrigo, José Luis
  • Buyya, Rajkumar
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 2017
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería Electrónica
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La computación en la nube, o Cloud computing, aborda el problema del alto coste de las infraestructuras de computación, proporcionando elasticidad al aprovisionamiento dinámico de recursos. Este paradigma de computación está basado en el pago por uso y actualmente se considera como una alternativa válida a la adquisición de un cluster de computación de altas prestaciones (HPC). Existen dos principales incentivos que hacen atractivo a este paradigma emergente: en primer lugar, los modelos basados en el pago por uso proporcionados por la nube permiten que los clientes paguen sólo por el uso que realizan de la infraestructura, aumentando la satisfacción de los usuarios; por otra parte, el acceso a los recursos de la nube requiere una inversión relativamente baja. La demanda computacional en los centros de datos está aumentando debido a la creciente popularidad de las aplicaciones Cloud. Sin embargo, estas instalaciones se están volviendo insostenibles en términos de consumo de potencia y debido al precio al alza de la energía. Hoy en día, la industria de los centros de datos consume un 2% de la producción mundial de energía [2]. Además, la proliferación de centros de datos urbanos está generando una demanda de energía cada vez mayor, representando el 70% del consumo en áreas metropolitanas, superando la densidad de potencia soportada por la red eléctrica [3]. En dos o tres años, esta situación supondrá cortes en el suministro en el 95% de los centros de datos urbanos incurriendo en unos costes anuales de alrededor de US$2 millones por infraestructura [4]. Además del impacto económico, el calor y la huella de carbono generados por los sistemas de refrigeración de los centros de datos están aumentando drásticamente y se espera que en 2020 hayan superado a las emisiones de la industria aérea [5]. El modelo de computación en la nube está ayudando a mitigar este problema, reduciendo la huella de carbono por tarea ejecutada y disminuyendo las emisiones de CO2 [6], mediante el aumento de la utilización global de los centros de datos. Según el informe de Schneider Electric sobre virtualización y eficiencia energética de la computación en la nube [7], este modelo de computación ofrece una reducción del 17% en el consumo de energía, compartiendo recursos informáticos entre todos los usuarios. Sin embargo, los proveedores de la nube necesitan implementar una gestión eficiente de la energía y de los recursos computacionales para satisfacer la creciente demanda de sus servicios garantizando la sostenibilidad. Las principales fuentes de consumo de energía en centros de datos se deben a las infraestructuras de computación y refrigeración. Los recursos de computación representan alrededor del 60% del consumo total, donde la disipación de potencia estática de los servidores es la contribución dominante. Por otro lado, la infraestructura de refrigeración origina alrededor del 30% del consumo total para garantizar la fiabilidad de la infraestructura de computación [8]. El factor clave que afecta a los requisitos de refrigeración es la temperatura máxima alcanzada en los servidores debido a su actividad, en función de la temperatura ambiente así como de la asignación de carga de trabajo. El consumo estático de los servidores representa alrededor del 70% de la potencia de los recursos de computación [9]. Este problema se intensifica con la influencia exponencial de la temperatura en las corrientes de fugas. Estas corrientes de fugas suponen una contribución importante del consumo total de energía en los centros de datos, la cual no se ha considerado tradicionalmente en la definición de la temperatura de de la sala. Sin embargo, el efecto de esta contribución de energía, que aumenta con la temperatura, puede determinar el ahorro asociado a la gestión proactiva del sistema de refrigeración. Uno de los principales desafíos para entender la influencia térmica en la componente de energía estática en el ámbito del centro de datos consiste en la descripción de las ventajas y desventajas entre las corrientes de fugas y el consumo de refrigeración. El modelo de computación en la nube está ayudando a mitigar el problema de consumo estático desde dos perspectivas basadas en la asignación de máquinas virtuales (MVs) y en su consolidación. En primer lugar, las políticas conscientes de la potencia reducen el consumo estático mediante el aumento de la utilización global, por lo que el conjunto de servidores operativos puede reducirse. El escalado dinámico de frecuencia y tensión (DVFS) se aplica para reducir el consumo de energía de los servidores. Por otra parte, las estrategias conscientes de la temperatura ayudan a la reducción de los puntos calientes en la infraestructura de computación mediante la difusión de la carga de trabajo, por lo que la temperatura ambiente de la sala se pueden aumentar con el consiguiente ahorro en el consumo de la refrigeración. Ambos enfoques tienen el potencial de mejorar la eficiencia energética en instalaciones de la nube. Desafortunadamente, estas políticas no se aplican de manera conjunta debido a la falta de modelos que incluyan parámetros relativos a la potencia y a la temperatura simultáneamente. Derivar modelos de energía rápidos y precisos que incorporen estas características permitiría combinar ambas estrategias, conscientes de la potencia y la temperatura, en una gestión global eficiente de la energía. Por otra parte, las aplicaciones características de la computación en la nube tienen que cumplir unos requisitos específicos en términos de tiempo de ejecución que están previamente contratados mediante el acuerdo de nivel de servicio (SLA). Es por esto que la optimización del consumo de energía en estos centros de datos tiene que considerar el cumplimiento de este contrato siempre que sea posible. Además, a diferencia de HPC, las cargas de trabajo de la nube varían significativamente con el tiempo, por lo que la asignación óptima y la configuración del DVFS no es una tarea trivial. Uno de los retos más importantes para garantizar la calidad de servicio de estas aplicaciones consiste en analizar la relación entre la consolidación y el rendimiento de la carga de trabajo, ya que facilitaría la combinación del DVFS con las estrategias térmicas y energéticas. El principal objetivo de esta tesis doctoral se centra en abordar el desafío de la energía en centros de datos dedicados a la computación en la nube desde una perspectiva térmica y con conciencia de la potencia utilizando estrategias proactivas. Nuestro trabajo propone el diseño e implementación de modelos y optimizaciones globales que consideren conjuntamente el consumo de energía tanto de los recursos informáticos y de refrigeración, manteniendo la calidad de servicio, desde una nueva perspectiva holística. Contribuciones clave: Para apoyar la tesis de que nuestra investigación puede proporcionar un valor significativo en el ámbito de la eficiencia energética en la computación en la nube, en comparación con enfoques tradicionales, nosotros hemos: • Definido una taxonomía en el área de la eficiencia energética que se compone de diferentes niveles de abstracción que aparecen en el ámbito de los centros de datos. • Clasificado propuestas del estado del arte de acuerdo a nuestra taxonomía, identificando posibles contribuciones, desde una perspectiva holística. • Identificado el compromiso entre las fugas de potencia y el consumo de refrigeración basado en un estudio empírico. • Propuesto nuevas técnicas de modelado para la identificación automática de modelos precisos y rápidos, proporcionando una validación en entorno real. • Analizado el compromiso entre DVFS, rendimiento y consumo en el entorno de computación en la nube. • Diseñado e implementado una nueva política de optimización proactiva para la consolidación dinámica de máquinas virtuales que combina DVFS y estrategias conscientes de la potencia, manteniendo la calidad de servicio. • Derivado modelos térmicos para procesador y memoria validados en un entorno real. • Diseñado e implementado nuevas políticas proactivas que incorporan consideraciones de DVFS, térmicas y de potencia en para el consumo de las infraestructuras de computación y refrigeración desde una nueva perspectiva holística. • Validado nuestras estrategias de optimización en un entorno de simulación. ----------ABSTRACT---------- Cloud computing addresses the problem of costly computing infrastructures by providing elasticity to the dynamic resource provisioning on a pay-as-you-go basis, and nowadays it is considered as a valid alternative to owned high performance computing clusters. There are two main appealing incentives for this emerging paradigm: first, utility-based usage models provided by Clouds allow clients to pay per use, increasing the user satisfaction; then, there is only a relatively low investment required for the remote devices that access the Cloud resources [1]. Computational demand on data centers is increasing due to growing popularity of Cloud applications. However, these facilities are becoming unsustainable in terms of power consumption and growing energy costs. Nowadays, the data center industry consumes about 2% of the worldwide energy production [2]. Also, the proliferation of urban data centers is responsible for the increasing power demand of up to 70% in metropolitan areas where the power density is becoming too high for the power grid [3]. In two or three years, this situation will cause outages in the 95% of urban data centers incurring in annual costs of about US$2 million per infrastructure [4]. Besides the economical impact, the heat and the carbon footprint generated by cooling systems in data centers are dramatically increasing and they are expected to overtake airline industry emissions by 2020 [5]. The Cloud model is helping to mitigate this issue, reducing carbon footprint per executed task and diminishing CO2 emissions [6], by increasing data centers overall utilization. According to the Schneider Electric‘s report on virtualization and Cloud computing efficiency [7], Cloud computing offers around 17% reduction in energy consumption by sharing computing resources among all users. However, Cloud providers need to implement an energy-efficient management of physical resources to meet the growing demand of their services while ensuring sustainability. The main sources of energy consumption in data centers are due to computational Information Technology (IT) and cooling infrastructures. IT represents around 60% of the total consumption, where the static power dissipation of idle servers is the dominant contribution. On the other hand, the cooling infrastructure originates around 30% of the overall consumption to ensure the reliability of the computational infrastructure [8]. The key factor that affects cooling requirements is the maximum temperature reached on the servers due to their activity, depending on both room temperature and workload allocation. Static consumption of servers represents about 70% of the IT power [9]. This issue is intensified by the exponential influence of temperature on the leakage currents. Leakage power is a component of the total power consumption in data centers that is not traditionally considered in the set point temperature of the room. However, the effect of this power contribution, increased with temperature, can determine the savings associated with the proactive management of the cooling system. One of the major challenges to understand the thermal influence on static energy at the data center scope consists in the description of the trade-offs between leakage and cooling consumption. The Cloud model is helping to reduce the static consumption from two perspectives based on VM allocation and consolidation. First, power-aware policies reduce the static consumption by increasing overall utilization, so the operating server set can be reduced. Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) is applied for power capping, lowering servers’ energy consumption. Then, thermal-aware strategies help to reduce hot spots in the IT infrastructure by spreading the workload, so the set point room temperature can be increased resulting in cooling savings. Both thermal and power approaches have the potential to improve energy efficiency in Cloud facilities. Unfortunately, these policies are not jointly applied due to the lack of models that include parameters from both power and thermal approaches. Deriving fast and accurate power models that incorporate these characteristics, targeting high-end servers, would allow us to combine power and temperature together in an energy efficient management. Furthermore, as Cloud applications expect services to be delivered as per Service Level Agreement (SLA), power consumption in data centers has to be minimized while meeting this requirement whenever it is feasible. Also, as opposed to HPC, Cloud workloads vary significantly over time, making optimal allocation and DVFS configuration not a trivial task. A major challenge to guarantee QoS for Cloud applications consists in analyzing the trade-offs between consolidation and performance that help to combine DVFS with power and thermal strategies. The main objective of this Ph.D. thesis is to address the energy challenge in Cloud data centers from a thermal and power-aware perspective using proactive strategies. Our research proposes the design and implementation of models and global optimizations that jointly consider energy consumption of both computing and cooling resources while maintaining QoS from a new holistic perspective. Thesis Contributions: To support the thesis that our research can deliver significant value in the area of Cloud energy-efficiency, compared to traditional approaches, we have: • Defined a taxonomy on energy efficiency that compiles the different levels of abstraction that can be found in data centers area. • Classified state-of-the-art approaches according to the proposed taxonomy, identifying new open challenges from a holistic perspective. • Identified the trade-offs between leakage and cooling consumption based on empirical research. • Proposed novel modeling techniques for the automatic identification of fast and accurate models, providing testing in a real environment. • Analyzed DVFS, performance and power trade-offs in the Cloud environment. • Designed and implemented a novel proactive optimization policy for dynamic consolidation of virtual machines that combine DVFS and power-aware strategies while ensuring QoS. • Derived thermal models for CPU and memory devices validated in real environment. • Designed and implemented new proactive approaches that include DVFS, thermal and power considerations in both cooling and IT consumption from a novel holistic perspective. • Validated our optimization strategies in simulation environment.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaRTC-2014-2717-3Sin especificarNational R&D&i Programme for Societal Challenges, RETOS-COLABORACION (MINECO)GREENSTACK Project : Energy optimization of OpenStack-based cloud data center infrastructures
Gobierno de EspañaSin especificarSin especificarNational Programme for Fundamental Research Projects (MINECO)GreenDISC: HW/SW Technologies for Energy Efficiency in Distributed Computing Systems
Gobierno de EspañaSin especificarSin especificarNational Programme for Public-Private Cooperation, INNPACTO (MINECO)LPCLOUD: Optimum management of low-power modes for cloud computing
Gobierno de EspañaSin especificarSin especificarCentro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial (CDTI)CALEO: Thermal-aware workload distribution to optimize the energy consumption of data centres

Más información

ID de Registro: 47789
Identificador DC: http://oa.upm.es/47789/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:47789
Identificador DOI: 10.20868/UPM.thesis.47789
Depositado por: Archivo Digital UPM 2
Depositado el: 18 Sep 2017 06:44
Ultima Modificación: 18 Sep 2017 06:44
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