論文の概要: MOSAIC: A Multi-Objective Optimization Framework for Sustainable Datacenter Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08583v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 23:05:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 17:50:38.588200
• Title: MOSAIC: A Multi-Objective Optimization Framework for Sustainable Datacenter Management
• Title（参考訳）: MOSAIC:持続可能なデータセンター管理のための多目的最適化フレームワーク
• Authors: Sirui Qi, Dejan Milojicic, Cullen Bash, Sudeep Pasricha
• Abstract要約: 持続可能なデータセンター管理のための新しいフレームワークを提案する。 我々は、再生可能エネルギー源、可変エネルギーコスト、電力利用効率、炭素要因、エネルギー中の水強度など、地理的および時間的要因を考慮に入れている。 我々のフレームワークは、最先端技術と比較して最大4.61倍の目的(炭素、水、コスト)で累積的な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9699290794642366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, cloud service providers have been building and hosting datacenters across multiple geographical locations to provide robust services. However, the geographical distribution of datacenters introduces growing pressure to both local and global environments, particularly when it comes to water usage and carbon emissions. Unfortunately, efforts to reduce the environmental impact of such datacenters often lead to an increase in the cost of datacenter operations. To co-optimize the energy cost, carbon emissions, and water footprint of datacenter operation from a global perspective, we propose a novel framework for multi-objective sustainable datacenter management (MOSAIC) that integrates adaptive local search with a collaborative decomposition-based evolutionary algorithm to intelligently manage geographical workload distribution and datacenter operations. Our framework sustainably allocates workloads to datacenters while taking into account multiple geography- and time-based factors including renewable energy sources, variable energy costs, power usage efficiency, carbon factors, and water intensity in energy. Our experimental results show that, compared to the best-known prior work frameworks, MOSAIC can achieve 27.45x speedup and 1.53x improvement in Pareto Hypervolume while reducing the carbon footprint by up to 1.33x, water footprint by up to 3.09x, and energy costs by up to 1.40x. In the simultaneous three-objective co-optimization scenario, MOSAIC achieves a cumulative improvement across all objectives (carbon, water, cost) of up to 4.61x compared to the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 近年、クラウドサービスプロバイダは、堅牢なサービスを提供するために、複数の地理的な場所にまたがるデータセンタを構築し、ホストしている。 しかし、データセンターの地理的分布は、特に水利用や二酸化炭素排出量に関して、地域と地球環境の両方に圧力を増す。 残念ながら、そのようなデータセンターの環境への影響を減らそうとする努力は、しばしばデータセンター運用のコストを増大させる。 グローバルの観点からデータセンター運用のエネルギーコスト、二酸化炭素排出量、水フットプリントを最適化するために、適応型ローカルサーチと協調分解に基づく進化的アルゴリズムを統合し、地理的ワークロード分散とデータセンタ運用をインテリジェントに管理する、多目的持続型データセンター管理(mosaic)のための新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは, 再生可能エネルギー源, 可変エネルギーコスト, 電力利用効率, 炭素量, エネルギー中の水強度など, 複数の地理的および時間的要因を考慮しつつ, ワークロードをデータセンターに継続的に割り当てる。 実験の結果, 従来の作業フレームワークと比較して, MOSAICはPareto Hypervolumeの27.45倍, 1.53倍の高速化を実現し, 炭素フットプリントを最大1.33倍, 水フットプリントを最大3.09倍, エネルギーコストを最大1.40倍に削減できることがわかった。 三目的同時最適化のシナリオでは、MOSAICは最先端技術と比較して最大4.61倍の目標(炭素、水、コスト)の累積的な改善を実現している。

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