Madi wamba, Gilles
[VerfasserIn]
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Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
[MitwirkendeR];
Beldiceanu, Nicolas
[MitwirkendeR]
Combiner la programmation par contraintes et l’apprentissage machine pour construire un modèle éco-énergétique pour petits et moyens data centers ; Combining constraint programming and machine learning to come up with an energy aware model for small/medium size data centers
Titel:
Combiner la programmation par contraintes et l’apprentissage machine pour construire un modèle éco-énergétique pour petits et moyens data centers ; Combining constraint programming and machine learning to come up with an energy aware model for small/medium size data centers
Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
Au cours de la dernière décennie les technologies de cloud computing ont connu un essor considérable se traduisant par la montée en flèche de la consommation électrique des data center. L’ampleur du problème a motivé de nombreux travaux de recherche s’articulant autour de solutions de réduction statique ou dynamique de l’enveloppe globale de consommation électrique d’un data center. L’objectif de cette thèse est d’intégrer les sources d’énergie renouvelables dans les modèles d’optimisation dynamique d’énergie dans un data center. Pour cela nous utilisons la programmation par contraintes ainsi que des techniques d’apprentissage machine. Dans un premier temps, nous proposons une contrainte globale d’intersection de tâches tenant compte d’une ressource à coûts variables. Dans un second temps, nous proposons deux modèles d’apprentissage pour la prédiction de la charge de travail d’un data center et pour la génération de telles courbes. Enfin, nous formalisons le problème de planification énergiquement écologique (PPEE) et proposons un modèle global à base de PPC ainsi qu’une heuristique de recherche pour le résoudre efficacement. Le modèle proposé intègre les différents aspects inhérents au problème de planification dynamique dans un data center : machines physiques hétérogènes, types d’applications variés (i.e., applications interactives et applications par lots), opérations et coûts énergétiques de mise en route et d’extinction des machines physiques, interruption/reprise des applications par lots, consommation des ressources CPU et RAM des applications, migration des tâches et coûts énergétiques relatifs aux migrations, prédiction de la disponibilité d’énergie verte, consommation énergétique variable des machines physiques. ; Over the last decade, cloud computing technologies have considerably grown, this translates into a surge in data center power consumption. The magnitude of the problem has motivated numerous research studies around static or dynamic solutions to reduce the overall energy consumption of a ...