УЧЕТ ЭНЕРГОЗАТРАТ В SIMGRID-МОДЕЛИ ОБЛАЧНОЙ СИСТЕМЫ

Авторы

Гайдамако В.В. Кыргызско-Российский Славянский университет имени Б. Ельцина

Ключевые слова:

облачные вычисления, Центр Обработки Данных (ЦОД), энергозатраты, моделирование, Simgrid, миграция.

Аннотация

В статье рассматриваются способы учета энергозатрат для вычислительных и сетевых ресурсов при моделировании распределенных и облачных систем, в частности, для модели облачной системы, создаваемой с использованием фреймворка моделирования распределенных и облачных систем Simgrid. Описаны категории моделей энергопотребления, способы снижения энергозатрат, особенности учета энергозатрат в сетях передачи данных Дано описание моделирования энергопотребления при отсутствии в модели сущностей, представляющих сетевые устройства.

Библиографические ссылки

1. Global data center electricity use to double by 2026 - IEA report. https://www.datacenterdynamics.com/en/news/global-data-center-electricity-use-to-double-by-2026-report

2. Kliazovich, D., Bouvry, P., Audzevich, Y., Khan, S.U.: GreenCloud: A Packet-Level

Simulator of Energy-Aware Cloud Computing Data Centers. In: IEEE GLOBECOM (2010)

3. Orgerie, A.C., et al.: Simulation Toolbox for Studying Energy Consumption in

Wired Networks. In: Int. Conf. on Network and Service Management (2017)

4. CloudSim Energy-aware Simulations. URL: https://cloudsimtutorials.online/cloudsim-energy-aware-simulations/ (дата обращения: 10.10.2024).

5. Simulation of Distributed Computer Systems // URL: https://simgrid.org/ (дата об-ращения: 05.10.2024)

6. S. Rivoire, P. Ranganathan, C. Kozyrakis, A comparison of high-level full-system power models, in: Proceedings of the 2008 Conference on Power Aware Computing and Systems, HotPower’08, USENIX Association, Berkeley, CA, USA, 2008, p. 3.

7. R. Joseph, M. Martonosi, Run-time power estimation in high performance microprocessors, in: Proceedings of the 2001 International Symposium on Low Power Electronics and Design, ISLPED ’01, ACM, New York, NY, USA, 2001, pp. 135–140

8. C. Isci, M. Martonosi, Runtime power monitoring in high-end processors: methodology and empirical data, in: Proceedings of the 36th Annual IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture, MICRO 36, IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 2003, p. 93.

9. Guérout, Tom and Monteil, Thierry and DaCosta, Georges and Neves Calheiros, Rodrigo and Buyya, Rajkumarand Alexandru, Mihai Energy-aware simulation with DVFS. (2013)Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 39. pp. 76-91. ISSN1569-190X

10. C.C. Keir, C. Clark, K. Fraser, S. Hand, J.G. Hansen, E. Jul, C. Limpach, I. Pratt, A. Warfield, Live migration of virtual machines, in: Proceedings of the 2nd

ACM/USENIX Symposium on Networked Systems Design and Implementation (NSDI), 2005, pp. 273–286.

11. T. Kolpe, A. Zhai, S. Sapatnekar, Enabling improved power management in multicore processors through clustered dvfs, in: Design, Automation Test in

Europe Conference Exhibition (DATE), 2011, pp. 1–6

12. Loic Guegan, Betsegaw Lemma Amersho, Anne-Cécile Orgerie, Martin Quinson. A Large-Scale Wired Network Energy Model for Flow-Level Simulations. AINA 2019 - 33rd International Conference on Advanced Information Networking and Applications, Mar 2019, Matsue, Japan. pp.1047-1058, ff10.1007/978-3-030-15032-7_88ff. ffhal-02020045v2ff

13. Fiandrino, C., Kliazovich, D., Bouvry, P., Zomaya, A.Y.: Performance Metrics for

Data Center Communication Systems. In: IEEE CLOUD (2015)

14. Velho, P., Schnorr, L.M., Casanova, H., Legrand, A.: On the validity of flow-level tcp network models for grid and cloud simulations. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 23(4) (2013)