Energieeffiziente Verarbeitung fein granular verteilbarer Lasten auf heterogenen Rechnerverbünden

Lenhardt, Jörg

Der Energiebedarf moderner Rechenzentren steigt stetig an und hat mit mehr als 1,5 % einen signifikanten Anteil an der insgesamt benötigten elektrischen Energie. Dies verursacht steigende Kosten zum Betrieb der Hardware-Infrastruktur und deren Kühlung. Zudem führt die immer dichtere räumliche Packung leistungsfähiger Rechner aufgrund von Hitzeentwicklung, die direkt abhängig von der Energiezufuhr ist, zu Problemen bei Zuverlässigkeit und Lebensdauer. Darüber hinaus wird ein Großteil des Energiebedarfs auch heute noch durch das Verbrennen fossiler Brennstoffe oder durch die Nutzung der Atomenergie gedeckt. Im Falle der fossilen Brennstoffe ist der Ausstoß von Kohlenstoffdioxid ein für die Umwelt nicht zu unterschätzendes Problem, da dieses Gas den Treibhauseffekt und damit die Erwärmung der Erde befördert. Zudem sind Umweltschäden aufgrund des Tagebaus von Braunkohle sowie neue Techniken, wie z. B. das Fracking zur Gasund Erdölgewinnung, als problematisch einzustufen. Auch die Endlagerung atomaren Restmülls ist ein ungelöstes Problem und stellt für zukünftige Generationen eine nicht abschätzbare Gefahr dar. Um den umwelttechnischen Problemen zu begegnen, wird schon seit Jahren sehr viel in die Nutzung erneuerbarer Energien investiert. Allerdings sind auch diese Energieträger nicht ohne Beeinflussung der Umwelt nutzbar, wie dies z. B. bei Stauwerken deutlich wird. Ein weiterer Ansatz, sowohl den ökologischen als auch den ökonomischen Belastungen zu begegnen, ist die effizientere Nutzung elektrischer Energie. Dazu kann z. B. die Abschaltung elektrisch betriebener Anlagen dienen, solange diese nicht benötigt werden. Im privaten Umfeld sei hier auf den Verzicht des Stand-By-Betriebs aktueller Haushaltselektronik verwiesen. Im Bereich von großen Rechenzentren, die üblicherweise über Jahre gewachsene Hardware-Strukturen in Form heterogener Rechnerverbünde vorweisen, kann der Energiebedarf durch intelligentes Verteilen von Lasten erreicht werden. Auf diese Weise können Rechenknoten in energieeffizienten Bereichen der Auslastung betrieben werden, um bei gleicher oder nahezu gleicher Leistungsfähigkeit Energie einzusparen. Wechselnde Anforderungen bezüglich der auszuführenden Rechenleistung, z. B. geringe Auslastungen in den Nachtstunden, können genutzt werden, um Rechner in einen Energiesparmodus zu versetzen oder abzuschalten. Letzteres hat den Vorteil, dass viel elektrische Energie eingespart wird. In dieser Arbeit werden verschiedene Strategien zur Lastverteilung für die energieeffiziente Nutzung heterogener Rechnerverbünde vorgestellt und untersucht. Einige dieser Strategien eignen sich als Basis für Entscheidungen zu einem Wechsel in bzw. aus einem Energiesparmodus. Daher werden, aufbauend auf den ersten Ergebnissen der energieeffizienten Lastverteilung, die Ausnutzung dieser Modi untersucht und entsprechende Erweiterungen entwickelt und vorgestellt.

Modern data centers require more and more energy. A significant share of more than 1.5 % of today’s total produced electrical energy is consumed by these data centers. This results in rising costs for the operation of the hardware infrastructure and the cooling system. The dense placement of powerful computing systems leads to increasing generation of heat. The problems which ensue include the reduction of the lifetime of the computer systems and its reliability, but most importantly causes more energy to be consumed. Furthermore, to this day, a large portion of the energy demand is covered by fossil fuels or nuclear energy. The carbon dioxide emissions caused by the burning of fossils fuels should not be an underestimated problem for the environment. Carbon dioxide gas increases the greenhouse effect and thus global warming. In addition, open-cast mining and new techniques like fracking are damaging the environment. Another incalculable risk, especially for future generations, is the unresolved problem of the disposal of nuclear waste. Particularly, to address the environmental problems, investments into renewable energy production have been underway for several years. However, using these energy sources is usually not possible without interfering with the environment as well. This is evident in the use of dams for energy generation. Another way to deal with ecological and economical issues is the more efficient utilization of electrical energy. Shutting down the electrically powered systems while they are unused forms a more efficient system by not wasting energy. Privately, instead of leaving electronic devices like televisions or computers in stand by mode, they should be switched off. Big data centers usually consist of heterogeneous server farms which have evolved over the years. The energy demand of these server farms can be reduced by intelligent distribution of loads. In this way, servers within these farms are operated at more efficient load levels and thus save energy while to a large extent maintaining the same performance. Fluctuating demands in regard to the load to be processed, e. g. low loads at night, can be leveraged by transferring servers into a low power mode or by switching them off completely. This exploitation of using the low power modes can save large amounts of energy. In this work, various load distribution strategies for energy-efficient utilization of server farms are presented and studied. Some of these strategies are especially suitable for decisions regarding the usage of low power modes. Therefore, building on the results of the load distribution, the usability of these low power modes are examined and corresponding extensions are developed and presented.

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Lenhardt, Jörg: Energieeffiziente Verarbeitung fein granular verteilbarer Lasten auf heterogenen Rechnerverbünden. Hagen 2016. FernUniversität in Hagen.

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