Bestimmung des Energiebedarfs von Rechenzentren: non-deterministic resource framework
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
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Format: | Abschlussarbeit Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Hamburg
Kovač
2012
|
Schriftenreihe: | Schriftenreihe Forschungsergebnisse zur Informatik
67 |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis Klappentext |
Beschreibung: | 250 S. Ill., graph. Darst. 21 cm |
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adam_text | IMAGE 1
VERZEICHNIS DER ABBILDUNGEN VIII
VERZEICHNIS DER TABELLEN XI
ABKUERZUNGEN UND KONVENTIONEN XIII
1. EINLEITUNG UND MOTIVATION 1
2. WISSENSCHAFTLICHE MOTIVATION 7
2.1. FORSCHUNGSFRAGE 7
2.2. FORSCHUNGSMETHODIK 10
2.3. BEGRIFFSDEFINITION 16
2.4. ZUSAMMENFASSUNG 25
3. STAND DER FORSCHUNG 27
3.1. KOMPONENTEN IM RECHENZENTRUM UND DEREN ENERGIEVERBRAUCH 27 3.1.1.
EINFLUSS UND AUSWIRKUNGEN DER VIER KOMPONENTEN EINES RECHENZENTRUMS 28
3.1.2. DIE HARDWAREKOMPONENTE IM RZ 31
3.1.3. DIE SOFTWAREKOMPONENTE IM RECHENZENTRUM 44
3.1.4. TECHNISCHE GRUNDLAGEN FUER MESSUNG UND OPTIMIERUNG VON KOMPONENTEN
IN RECHENZENTREN 54
3.2. OPTIMIERUNGSANSAETZE 65
3.2.1. OPTIMIERUNGSANSAETZE FUER DIE KOMPONENTEN HARDWARE UND SOFTWARE IM
RECHENZENTRUM 72
3.2.2. OPTIMIERUNG DER KUEHLUNG (KOMPONENTE UNTERSTUETZUNGS SYSTEME) 89
V
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IMAGE 2
INHALTSVERZEICHNIS
3.3. SIMULATIONSMODELLE VON RECHENZENTREN 98
3.3.1. CLOUDSIM 100
3.3.2. SIMGRID 102
3.3.3. SPECI 103
3.3.4. WACHOVIA 104
3.3.5. LASTVERTEILUNGSSIMULATION NACH [KRU04] 104
3.3.6. JAVA MODELING TOOL 106
3.3.7. OMNET++ 108
3.3.8. NETWORK WEATHER SERVICE 109
3.3.9. STOCHASTISCHE WARTESCHLANGENSIMULATION NACH [MW10] 110 3.4.
ZUSAMMENFASSUNG 112
4. NON-DETERMINISTIC RESOURCE FRAMEWORK 113
.4.1. MODELLIERUNG DER KOMPONENTEN EINES RZ 114
4.1.1. MODELLIERUNG VON SERVERN 114
4.1.2. MODELLIERUNG VON DIENSTEN 115
4.1.3. MODELLIERUNG DER LASTVERTEILUNG IM RZ 120
4.1.4. MODELLIERUNG DER UMGEBUNG 122
4.1.5. MODELLIERUNG VON SERVERSTANDORTEN 123
4.1.6. KRITISCHE BETRACHTUNG DER VORGESTELLTEN ABSTRAKTIONEN . . 127
4.2. KORRELATIONSBESTIMMUNG UNABHAENGIGER GROESSEN IM RZ 128 4.2.1.
ARBEITSLAST EINES KNOTENS UND ENERGIEVERBRAUCH DER KLI MAANLAGE 129
4.2.2. STANDORTVERTEILUNG IM RZ 135
4.3. SOFTWAREWERKZEUGE IM NDRF 136
4.3.1. MESSUNG DER PERFORMANCE VON DIENSTEN UND SERVERN . . 136 4.3.2.
INTERPOLATION UND APPROXIMIERUNG VON MESSWERTEN . . . 141 4.3.3.
AUFBEREITUNG UND GENERIERUNG VON INPUTDATEN 147
4.3.4. SIMULATION 148
4.3.5. NDRF EXPERIMENTS 160
4.3.6. NDRF EVALUATION 162
4.4. ZUSAMMENFASSUNG 164
5. VALIDIERUNG UND ANWENDUNG DES NDRF 165
5.1. VALIDIERUNG DER ERGEBNISSE DES NDRF 165
5.1.1. MESSWERTE AUS DEM LABOREXPERIMENT 165
5.1.2. INTERPRETATION DER SIMULATIONSERGEBNISSE 168
5.2. ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN DES NDRF 173
5.2.1. INTERPRETATION DER ERGEBNISSE 173
5.2.2. RESSOURCENSUCHE UND-FINDUNG 177
5.2.3. QTTOD 2-FRAMEWORK 179
5.2.4. NDRF ALS UNTERSTUETZER VON IT-BETREIBER-FRAMEWORKS . . 1 8 5
VI
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS
5.2.5. WIRTSCHAFTLICHKEITSBETRACHTUNG DER IT 186
5.2.6. GREENIT 188
5.3. ZUSAMMENFASSUNG 189
6. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 191
6.1. WEITERE FORSCHUNGEN 192
6.2. BEANTWORTUNG DER FORSCHUNGSFRAGEN 194
LITERATURVERZEICHNIS 197
ANHANG: REPORT DER SIMULATION 225
VII
Eine Optimierung des Energieverbrauchs im Rechen¬
zentrum ist auch unter gleichzeitiger Einhaltung von
Service-Level-Agreements (SLA) möglich. Die in die¬
sem Buch vorgestellten Untersuchungen im Rahmen
des
Non-Deterministic Resource
Framework zeigen
Optimierungsmöglichkeiten für Rechenzentren auf. Die
Ableitung von SLA kann den Grundsatz
„Never touch
a running System!
vieler Administratoren abschwächen.
Die nach der Optimierung freiwerdenden Energiemengen
reduzieren damit automatisch auch den Gesamtenergie¬
verbrauch der IT.
|
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