Thermal-benchmarking for cloud hosting green data centers
Thermal-benchmarking for cloud hosting green data centers
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云托管绿色数据中心的热基准测试
DOI：
10.1016/j.suscom.2019.100357
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发表时间：
2020-03-01
影响因子：
4.5
通讯作者：
Khan, Muhammad Salman
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chaudhry, Muhammad Tayyab;Jamal, M. Hasan;Khan, Muhammad Salman
高效利用云托管数据中心服务器，节省冷却能源，帮助建立绿色云数据中心。为了实现这一目标，数据中心必须进行压力测试，以利用与服务器利用率相关的热数据。云计算固有的局限性限制了云数据中心所有者对云服务（基础设施除外）的工作负载执行的控制，因此云基础设施的热感知工作负载建模或热基准测试可以填补这一空白。热基准测试技术通过对服务器利用率的操纵，揭示了服务器的热概况和热统计数据，这对热高效数据中心管理非常有用。本文提出了一种对云托管数据中心服务器进行热基准测试和分析的通用方法。我们提出工作负载模型，为数据中心服务器的压力测试生成可定制的热基准。此外，我们使用来自阿里云的工作负载跟踪来生成热统计数据，以表明所提出的热基准测试方法适用于任何数据中心服务器的任何数据中心工作负载跟踪。(C) 2019 Elsevier Inc.版权所有。
Thermal efficient usage of cloud hosting data center servers saves cooling energy and helps establish green cloud data centers. To achieve this goal, the data centers must be stress-tested to avail thermal data related to server utilization. The inherent limitations of cloud computing limit the control of cloud data center owner over the workload execution of cloud services except for the infrastructure and therefore thermal-aware workload modeling or thermal benchmarking of cloud infrastructure can fill this gap. Thermal-benchmarking techniques, through manipulation of server utilization, reveal the thermal profiles and thermal statistics of the servers that can be useful for thermal efficient data center management. This paper presents a generic approach to thermal-benchmarking and profiling of cloud hosting data center servers. We propose workload models to generate customizable thermal benchmarks for stress testing of data center servers. Additionally, we use workload traces from Alibaba cloud to generate thermal statistics to show that the proposed thermal benchmarking approach is applicable to any data center workload trace for any data center server. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.