Estratégias para redução do consumo de energia em redes de Data Center

Abstract

Atualmente, Data Centers têm seus recursos utilizados em cargas extremamente altas, o que leva à utilização de recursos de forma descontrolada. Isto mantém um elevado consumo de energia, até mesmo em momentos em que a demanda de tráfego é baixa. Até agora, os pesquisadores realizaram diversas pesquisas no campo da eficiência energética para Data Centers, no entanto, a maior parte dos resultados se concentra em dois componentes principais: servidores e sistemas de refrigeração. Neste trabalho, são propostas estratégias para configuração da rede de Data Center visando reduzir o consumo de energia, através do paradigma de SDN (Software Defined Networking). Tais estratégias foram combinadas com técnicas de redução do consumo de energia e avaliadas em comparação ao consumo de energia em ambientes sem preocupação com economia de energia. Além disso, o impacto de diferentes tamanhos de topologias fat-tree e as estratégias propostas foram simuladas e comparadas quanto a economia de energia apresentada. Ao aplicarmos os fatores de sobrecarga de 1:5 e 1:20, a taxa de economia de energia na rede chegou a 70,02% com uma topologia fat-tree de tamanho k = 12, e a 64,82% com uma topologia fat-tree de k = 8, em comparação com a rede tradicional.

Currently, Data Centers have their resources used at extremely high loads, which leads to the uncontrolled use of resources. It maintains a high energy consumption, even at times when traffic demand is low. At this time, researchers are performing several researches in energy efficiency for data center, however, most of the results were focused on two major components: servers and cooling systems. In this study, we propose strategies for data center network configuration to reduce energy consumption through the Software Defined Networking paradigm. Such strategies were combined with techniques to reduce energy consumption and evaluated compared to the power-agnostic environments. Besides, the impact of different fat-tree topology sizes and proposed strategies were simulated and compared taking into account the presented energy savings. By applying the overload factors of 1:5 and 1:20, energy-saving rate on the network reached 70. 02% for a fat-tree topology size of k = 12, and 64. 82% for a fat-tree topology size of k = 8, when compared to a traditional network.