데이터 센터 전력 관리를 위한 부하 기반 전력 분석 모델 및 저비용 전력 예측 방법
Load-based Power Analysis Model and Low-cost Power Prediction Method for Power Management in Data Centers
1
조회
0
다운로드
3
인용
0
참고문헌
키워드
초록
대부분의 데이터 센터는 평균적으로 총 자원의 20% ~ 30%만이 사용되고 있고 50% 미만의 전력 효율을 갖고 있다. 유연한 전력 관리 정책을 적용하면 데이터 센터의 전력 효율을 높일 수 있고 이를 위해서는 동적 부하에 따른 정확한 전력 소비량을 예측 가능해야 한다. 하지만 부하에 따른 서버의 전력 소비량 예측은 시스템 구축비용 및 컴퓨팅 비용이 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 기존의 시스템 정보를 이용한 서버 전력 측정 방법을 소개하고 간편한 구축과 저렴한 컴퓨팅 비용으로 시스템 부하에 따른 전력 소비량을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 시스템 부하를 분류하고 부하 별 전력 모델을 도출하여 적용함으로써 보다 정확한 예측 방법을 제안하였다. 또한, 실제 서버 환경을 구축하여 평가를 진행하였고 제안한 방법의 타당성을 증명하였다.
Abstract
Data centers are mostly under-utilized as only 20 ~ 30% of total computing resources are consumed in average, leading power efficiency to less than 50%. In order to increase power efficiency of data centers, a flexible power management policy must be adopted. It requires precise estimation of power consumption in real-time; however, it is very difficult and expensive as the power consumption highly fluctuates with the utilization of computing resources. Hence, in this paper, we introduce an efficient power prediction method that has low computation and minimum installation. By classifying system loads and modelling power analysis model for each of them, we could increase accuracy of the power prediction method.
참고문헌 (8)
- Bianchini, R., "Power and energy management for server systems", Computer, 37(11), pp.68~76 (2004)[DOI]
- 조창희, "데이터센터 에너지 감시장치의 패키지 형태 개발과 전력효율성 향상을 위한 Building block 구조의 에너지 최적화기술", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 9(2), pp.36~43 (2013), 한국차세대컴퓨팅학회
- J. Hamilton, "Cooperative Expendable Microslice Servers (CEMS): Low Cost, Low Power Servers for Internet-Scale Services", CIDR, ~ (2009)
- L. A. Barroso, "The Case for Energy-Proportional Computing", IEEE Computer, 40(12) (2007)
- E.N. Elnozahy, "Energy Conservation Policies for Web Servers", Proc. 4th Usenix Symp. Internet Technologies and Systems, Usenix Assoc., pp.99~112 (2003)
- 김민중, "Energy Management of Server Systems for Data Centers Using Dynamic Voltage-Frequency Scaling", 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, 8(3), pp.94~104 (2012), 한국차세대컴퓨팅학회[DOI]
- Lefurgy, C., "Energy management for commercial servers", IEEE Computer, 36(12), pp.39~48 (2003)
- Arun K. Iyengar, "Analysis and Characterization of Large-Scale Web Server Access Patterns and Performance", World Wide Web, 85~100 (1999)