Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

--- topics:19:technologies [2025/11/15 17:26] – admin
+++ topics:19:technologies [2025/11/15 17:37] (текущий) – [Ключевые идеи] admin
@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 ====== Технологии и методы энергосбережения ======
-<WRAP box round>
+<WRAP box>
-Раздел посвящён аппаратным и программным методам снижения энергопотребления серверов в центрах обработки данных. Описаны подходы к динамическому управлению мощностью, оптимизации вычислительных задач, виртуализации и использованию возобновляемых источников энергии.
+Раздел посвящён аппаратным и программным технологиям снижения энергопотребления серверов. Рассматриваются методы динамического управления нагрузкой, планирования задач, виртуализации и согласования вычислений с выработкой возобновляемой энергии.
 </WRAP>
 ===== Основные направления =====
-Современные системы энергосбережения работают как на уровне «железа» (регулировка частоты, напряжения, числа активных серверов), так и на уровне программных алгоритмов управления. Основные направления включают:
+Современные подходы охватывают уровень аппаратной архитектуры и алгоритмическое управление ресурсами:
-  * **Динамическое управление серверами** — автоматическое включение, выключение и регулирование режимов работы.
+  * Динамическое управление серверами — регулирование режимов работы по телеметрии.
-  * **Планирование задач** — оптимизация распределения вычислительной нагрузки для уменьшения простоев.
+  * Планирование задач — оптимизация порядка и размещения вычислений.
-  * **Консолидация виртуальных машин** — перераспределение ВМ для равномерной загрузки серверов.
+  * Консолидация виртуальных машин — выравнивание загрузки и высвобождение узлов.
-  * **Контейнеризация** — упрощённая виртуализация с меньшими накладными расходами.
+  * Контейнеризация — виртуализация с низкими накладными расходами.
-  * **Согласование с «зелёной» энергетикой** — выполнение задач в периоды максимальной выработки возобновляемой энергии.
+  * Планирование с учётом «зелёной» энергетики — выполнение задач в периоды пиковой генерации.
 ===== 1. Динамическое управление серверами =====
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Серверы, не задействованные в данный момент, временно переводятся в спящий режим.
+Неиспользуемые в данный момент серверы переводятся в спящий/экономичный режим. Эффект — снижение энергопотребления на 10–15 % за счёт временного отключения узлов.
-Такой подход позволяет сократить энергопотребление на 10–15 % при сохранении стабильности работы.
 </WRAP>
-**Методы:**
+**Методы**
+  * Масштабирование кластера (Scale-Out / Scale-In) по текущему трафику.
-  * **Масштабирование нагрузки** — включение и отключение серверов в зависимости от количества запросов.
+  * Переключение режимов энергопотребления (S0–S5) в ОС.
-  * **Переключение режимов энергопотребления** — использование штатных режимов энергосбережения (S0–S5 в Windows и Linux).
+  * Регулирование частоты и напряжения процессора (DVFS/AVFS).
-  * **Динамическое регулирование частоты и напряжения (DVFS)** — автоматическое снижение напряжения и частоты процессора при малой загрузке.
 <WRAP center>
@@ Строка 31: / Строка 29: @@
 </WRAP>
-где:
+где: \(P\) — мощность; \(V\) — напряжение; \(F\) — частота; \(C\) — ёмкость нагрузки; \(a\) — коэффициент активности.
-- \(P\) — потребляемая мощность;
-- \(V\) — напряжение питания;
-- \(F\) — частота процессора;
-- \(C\) — ёмкость нагрузки;
-- \(a\) — коэффициент активности.
-<WRAP info>
-DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) — технология регулировки питания процессора в зависимости от нагрузки.
-AVFS (Adaptive Voltage and Frequency Scaling) — усовершенствованный вариант с учётом температуры и напряжения.
-</WRAP>
 ===== 2. Проактивное управление нагрузкой =====
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Система заранее прогнозирует рост нагрузки и перераспределяет запросы между серверами, предотвращая перегрузки и скачки потребления.
+Система прогнозирует изменения нагрузки, заранее перераспределяет запросы и корректирует мощность серверов. Реализация базируется на анализе телеметрии и обучении с подкреплением.
 </WRAP>
 <WRAP center>
-**Схема работы обучающей системы (Q-learning):**
+**Цикл обучения и принятия решений (Q-learning)**
 </WRAP>
 <mermaid>
 flowchart LR
-  A["Данные о загрузке серверов"] --> B["Оценка состояния"]
+  classDef big font-size:28px,stroke-width:1.2px,padding:10px;
-  B --> C["Алгоритм обучения (нейросеть)"]
-  C --> D["Решение: увеличить / уменьшить мощность"]
+  A["Телеметрия нагрузки"]:::big --> B["Определение состояния системы"]:::big
-  D --> E["Среда (кластер ЦОД)"]
+  B --> C["Обучающая модель (Q-learning)"]:::big
-  E -->|Обратная связь по эффективности| B
+  C --> D["Формирование политики управления"]:::big
+  D --> E["Действие — изменение числа активных серверов"]:::big
+  E --> F["Среда — вычислительный кластер ЦОД"]:::big
+  F --> G["Оценка результата и корректировка модели"]:::big
+  G --> B
 </mermaid>
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Алгоритм Q-learning (обучение с подкреплением) сам выбирает наилучшую стратегию управления серверами на основе накопленного опыта.
+Алгоритм получает данные, выбирает действие (включить/выключить узлы, изменить лимиты), оценивает результат и обновляет модель, повышая эффективность управления мощностью.
-Это позволяет системе адаптироваться к изменяющейся нагрузке без ручной настройки.
 </WRAP>
 ===== 3. Планирование задач =====
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Цель — выполнять больше операций при тех же энергозатратах за счёт оптимального распределения задач между серверами.
+Задачи выполняются с учётом приоритета и энергоёмкости. Оптимальный порядок снижает суммарное потребление без потери производительности.
 </WRAP>
-Используются методы приближённой оптимизации (эвристики), позволяющие находить сбалансированные решения без полного перебора.
+Эвристические алгоритмы:
-Примеры: алгоритмы «жадного» выбора, эволюционные методы, Min–Min.
+  * Min–Min — приоритет задач с минимальным временем выполнения;
+  * жадные алгоритмы — выбор ближайшего по ресурсу сервера;
+  * эволюционные методы — адаптивный поиск комбинаций с минимальными энергозатратами.
 <WRAP center>
-**Схема энергосберегающего планировщика задач:**
+**Энергосберегающее распределение задач**
 </WRAP>
 <mermaid>
 flowchart LR
-  A["Поступающая задача"] --> B["Оценка энергозатрат"]
+  classDef big font-size:24px,stroke-width:1.2px,padding:10px;
-  B --> C["Планировщик задач"]
-  C --> D["Активные ВМ (рабочие серверы)"]
+  A["Поступающая задача"]:::big --> B["Оценка энергозатрат"]:::big
-  D --> E["Резервные ВМ (спящие узлы)"]
+  B --> C["Планировщик задач"]:::big
+  C --> D["Активный кластер ВМ"]:::big
+  D --> E["Резервный пул (спящие ВМ)"]:::big
 </mermaid>
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Планировщик прогнозирует энергопотребление задачи и направляет её на ту виртуальную машину, где выполнение потребует меньше энергии.
+Планировщик направляет задачу на ВМ с минимальными энергозатратами; при снижении нагрузки часть ВМ переводится в спящий режим.
 </WRAP>
 ===== 4. Виртуализация и консолидация =====
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Основная идея — уменьшить количество включённых серверов путём миграции ВМ на более загруженные узлы и выключения лишних машин.
+Сокращение числа активных серверов достигается миграцией ВМ на более загруженные узлы и отключением простаивающих машин.
 </WRAP>
 <WRAP center>
-**Логика работы системы перераспределения ВМ:**
+**Распределение и консолидация ВМ**
 </WRAP>
 <mermaid>
 flowchart LR
-  U["Пользователи / Приложения"] --> B["Диспетчер заданий"]
+  classDef big font-size:24px,stroke-width:1.2px,padding:10px;
-  B --> S["Планировщик ВМ"]
-  S --> R["Монитор ресурсов (нагрузка, мощность)"]
+  U["Пользователи / Приложения"]:::big --> B["Диспетчер заданий"]:::big
-  R --> H["Физические серверы (узлы)"]
+  B --> S["Планировщик ВМ"]:::big
+  S --> R["Монитор ресурсов (нагрузка, мощность)"]:::big
+  R --> H["Физические серверы"]:::big
 </mermaid>
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Система постоянно анализирует загрузку серверов и при снижении активности переносит виртуальные машины на другие узлы, чтобы отключить неиспользуемые.
+Планировщик использует телеметрию для выбора узлов размещения и запуска миграций. Это выравнивает загрузку и высвобождает оборудование.
 </WRAP>
-===== 5. Контейнеризация =====
+===== 5. Лёгкая виртуализация =====
-<WRAP info>
+<WRAP box>
-Контейнер — это изолированная среда, где приложение запускается с собственными зависимостями, но без отдельной операционной системы.
+Контейнеризация (Docker, LXC, KataContainer, FireCracker) использует общее ядро ОС и снижает накладные расходы по сравнению с традиционными ВМ. Unikernel — минимизированный образ приложения с необходимыми компонентами ОС (например, MirageOS, ~449 КБ).
-Это снижает накладные расходы и повышает плотность размещения.
 </WRAP>
-**Примеры решений:** Docker, LXC, KataContainer, FireCracker.
+===== 6. Планирование нагрузки с возобновляемыми источниками энергии =====
-**Unikernel** — минимизированный образ, содержащий только необходимые части ОС (например, *MirageOS* весом 449 КБ).
+<WRAP box>
+Подход Green-aware Scheduling: выполнение задач смещается в периоды пиковой выработки солнечной/ветровой генерации, снижая потребление из сети.
-<WRAP info>
-Контейнеризация позволяет запускать больше приложений на одном сервере и быстрее реагировать на изменения нагрузки.
-</WRAP>
-===== 6. Планирование нагрузки с учётом возобновляемых источников энергии =====
-<WRAP info>
-Задачи выполняются в периоды, когда выработка солнечной или ветровой энергии максимальна, что снижает потребление сетевой электроэнергии.
 </WRAP>
 <WRAP center>
-**Сравнение без планирования и с учётом «зелёной» генерации:**
+**Сравнение режимов**
 </WRAP>
 <mermaid>
 flowchart LR
-  A["Без планирования"] -->|Нагрузка равномерна (W1+W2+W3)| B["Высокое потребление из сети"]
+  A["Без планирования"] -->|W1+W2+W3| B["Нагрузка постоянна"]
-  C["С планированием"] -->|Задачи смещены под пики солнечной/ветровой генерации| D["Снижение нагрузки на электросеть"]
+  C["С учётом «зелёной» энергии"] -->|Задачи смещены под пики генерации| D["Снижение потребления от сети"]
 </mermaid>
-<WRAP info>
-При таком подходе энергопотребление может снижаться на 20 % и более, особенно в кластерах, работающих по расписанию (резервные копии, пакетные вычисления и т.д.).
-</WRAP>
 ===== Ключевые идеи =====
-<WRAP tip>
+<WRAP box>
-* Энергосбережение достигается за счёт автоматического регулирования мощности и предиктивного управления нагрузкой.
+  * Энергосбережение реализуется на уровне оборудования и программного управления.
-* Интеллектуальные алгоритмы (обучение с подкреплением) повышают эффективность без участия оператора.
+  * Практические инструменты: DVFS, предиктивное управление, планирование задач, консолидация ВМ, контейнеризация.
-* Виртуализация и контейнеризация позволяют использовать ресурсы с минимальными потерями.
+  * Обучение с подкреплением повышает адаптивность и качество решений.
-* Интеграция ЦОД с возобновляемыми источниками энергии становится реальной мерой снижения углеродного следа и себестоимости эксплуатации.
+  * Согласование вычислений с выработкой ВИЭ снижает затраты и нагрузку на сеть.
 </WRAP>