Planificación de Eficiencia Energética en Centros de Supercómputo utilizando Energías Renovables

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283
Volumen 9, Número 1 /Febrero del 2017
Periodo Febrero-Mayo 2017
Artículo de Investigación
1-10
Computación
Febrero del 2017
Cuatrimestral

Sergio Nesmachnow, Santiago Iturriaga

Universidad de la República, Montevideo, Uruguay

Recibido: 10 de julio de 2015 Aceptado:10 de mayo de 2016 Publicado en línea: 28 de febrero de 2017

Resumen. Este artículo presenta los avances en la definición de un modelo para la planificación de eficiencia energética en centros de supercómputo considerando la utilización de energías renovables. Se plantea la gestión energética como un problema de optimización multiobjetivo y se propone una metaheurística evolutiva multiobjetivo para su resolución. Los objetivos del problema contemplan los puntos de vista de la gestión de la infraestructura computacional y la calidad de servicio ofrecida a los usuarios, considerando métricas de consumo energético mediante un perfil de potencia, valores de temperatura del sistema y calidad de servicio evaluada por la satisfacción de la fechas de finalización de trabajos enviados por los usuarios. Los resultados de la estrategia de planificación utilizando la metaheurística evolutiva multiobjetivo indican que el problema de gestión puede resolverse eficientemente, alcanzando satisfactorios niveles de costo operacional y calidad de servicio proporcionada por la infraestructura.

Palabras claves: planificación y control, supercómputo, eficiencia energética, energías renovables

Abstract. This article presents an energy-aware model for scheduling datacenters considering green energy. We use a multiobjective approach and we propose a multiobjective evolutionary algorithm to tackle the scheduling problem. The objectives for solving the problem include both infrastructure usage and user quality of service. We considered an energy consumption metric and temperature value for modelling infrastructure usage, and a deadline violation metric for modelling the user quality of service. The scheduling algorithm proposed in this work shows the problem can be solved efficiently reaching reasonable values for operational cost and user quality of service.

Keywords: scheduling and control, supercomputing, energy aware, green energy