Optimal energy source selection and capacity planning for green datacenters
Notice bibliographique
Résumé
To reduce cost and emission, modern datacenter operators are beginning to incorporate green energy sources into datacenters' power supply. To improve service availability, they also back up datacenters using traditional (usually brown) energy sources. However, challenge arises due to distinct characteristics of energy sources used for different goals. How to select optimal energy sources and plan their capacity for datacenters to meet cost, emission and service availability requirement remains an open research problem. In this extended abstract, we briefly describe recent work in [4], which provides a holistic solution to address this problem. In [4], we present GreenPlanning, a framework to strike a judicious balance among multiple energy sources, the electrical grid and energy storage devices for a datacenter in terms of cost, emission, and service availability. GreenPlanning explores different features and operations of both green and traditional energy sources available to datacenters. The framework minimizes the lifetime total cost including both capital and operational cost for a datacenter. We conduct extensive experiments to evaluate GreenPlanning with real-life computational workload and meteorological data traces. Results demonstrate that GreenPlanning can reduce the lifetime total cost and emission by more than 50% compared to traditional configurations without integration of green energy, while still meeting service availability requirement.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».