Notice bibliographique
Résumé
Cloud computing is a new computing paradigm and it is gaining wide popularity due to its benefits including reduced cost, ease of management, and increased reliability. In a cloud computing environment, companies or individuals offload their computing (hardware/software/data) to the cloud, which is supported by the computing infrastructure called datacenters. Datacenters consume large amounts of electricity to operate and bring enormous electricity bills to the operators. Associated emissions also cause significant negative impact to the environment. Meanwhile, a new kind of electrical grid, called the smart grid, is emerging. Smart grids enable two way communications between the power generators and the power consumers. Smart grid technology brings many salient features to help deliver power efficiently and reliably. There are many efforts addressing either of the two tracks above. Different with them, we focus on cost-aware datacenter power management in presence of smart grids and review recent developments on this area. It involves understanding how a smart grid operates, where power goes in datacenters, and most importantly, how to reduce the power cost and/or negative environmental impact when operating datacenters. We first study new ideas of exploring spatial diversities provided by geographically distributed datacenters and show how to perform request routing. Then, we discuss the research that leverages temporal flexibilities given by delay-tolerant workload and present how to conduct workload scheduling. Thirdly, we study how to jointly optimize routing and scheduling by considering spatial diversities and temporal flexibilities together. These studies consider multiple features of smart grids, and develop different cost minimization approaches using techniques from the optimization, algorithmic, and feedback control fields. Moreover, we review studies incorporating the same solution framework with additional dimensions such as renewable and cooling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».