Towards Energy Efficiency for Cloud Computing Services
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the increasing complexity of data-intensive cloud computing services along with the exponential growth of their demands in terms of computational resources and communication bandwidth presented significant challenges to be addressed by the scientific research community. Relevant concerns have specifically arisen for the massive amount of energy necessary for operating, connecting, and maintaining the thousands of data centres supporting cloud computing services, as well as for their drastic impact on the environment in terms of increased carbon footprint. This chapter provides a survey of the most popular energy-conservation and “green” technologies that can be applied at data centre and network level in order to overcome these issues. After introducing the reader to the general problem of energy consumption in cloud computing services, the authors illustrate the state-of-the-art strategies for the development of energy-efficient data centres; specifically, they discuss principles and best practices for energy-efficient data centre design focusing on hardware, power supply specifications, and cooling infrastructure. The authors further consider the problem from the perspective of the network energy consumption, analysing several approaches achieving power efficiency for access, and core networks. Additionally, they provide an insight to recent development in energy-efficient virtual machine placement and dynamic load balancing. Finally, the authors conclude the chapter by providing the reader with a novel research work for the establishment of energy-efficient lightpaths in computational grids.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle