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Dieser Artikel präsentiert einen multiobjektiven Ansatz zur Planung von mit grüner Energie betriebenen Rechenzentren. Wir betrachten eine Menge unabhängiger, fristenabhängiger Aufgaben, die in einem von grüner Energie teilweise betriebenen Rechenzentrum ausgeführt werden sollen, wo Maschinen ein- und ausgeschaltet werden können. Das Problem besteht darin, den Maschinenstatus, die Aufgabenausführung und die Kühlsysteme zu planen, um ein Energieverbrauchsprofil zu verfolgen und gleichzeitig das Betriebsbudget und die QoS-Minderung zu minimieren, wobei die Temperatur des Rechenzentrums unter dem maximalen Betriebsgrenzwert gehalten werden muss. Wir schlagen einen evolutionären Algorithmus vor, der durch eine lokale Suche unterstützt wird, um dieses Problem zu lösen. Vorläufige Ergebnisse zeigen vielversprechende Budgetkürzungen im Vergleich zu einem gierigen Planungsansatz.
Iturriaga et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.