Инструменты пользователя

Инструменты сайта

Вы посетили: • ownership_models • virtualization • architecture
topics:19:technologies

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слеваПредыдущая версия
Следующая версия		Предыдущая версия
topics:19:technologies [2025/11/15 17:34] – admintopics:19:technologies [2025/11/15 17:37] (текущий) – [Ключевые идеи] admin
Строка 1: Строка 1:
 ====== Технологии и методы энергосбережения ====== ====== Технологии и методы энергосбережения ======
-<WRAP box round> +<WRAP box> 
-Раздел посвящён аппаратным и программным технологиям снижения энергопотребления серверов. Рассматриваются методы динамического управления нагрузкой, планирования задач, виртуализации и интеграции возобновляемых источников энергии в работу ЦОД.+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> </WRAP>
  
 ===== Основные направления ===== ===== Основные направления =====
-Современные подходы к снижению энергозатрат серверов охватывают как уровень аппаратной архитектуры, так и алгоритмическое управление вычислительными ресурсами. Основные группы технологий включают:+Современные подходы охватывают уровень аппаратной архитектуры и алгоритмическое управление ресурсами:
  
-  * **Динамическое управление серверами** — автоматическое регулирование режимов работы серверов на основе анализа нагрузки.   +  * Динамическое управление серверами — регулирование режимов работы по телеметрии. 
-  * **Планирование задач** — оптимизация выполнения вычислительных процессов для сокращения простоев и избыточного потребления энергии.   +  * Планирование задач — оптимизация порядка и размещения вычислений. 
-  * **Консолидация виртуальных машин** — перераспределение вычислительных ресурсов для равномерной загрузки.   +  * Консолидация виртуальных машин — выравнивание загрузки и высвобождение узлов. 
-  * **Контейнеризация** — энергоэффективная альтернатива традиционной виртуализации.   +  * Контейнеризация — виртуализация с низкими накладными расходами. 
-  * **Согласование с «зелёной» энергетикой** — выполнение вычислений с учётом выработки возобновляемых источников энергии.+  * Планирование с учётом «зелёной» энергетики — выполнение задач в периоды пиковой генерации.
  
 ===== 1. Динамическое управление серверами ===== ===== 1. Динамическое управление серверами =====
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Серверы, не задействованные в пиковых нагрузках, переводятся в спящий или экономичный режим.   +Неиспользуемые в данный момент серверы переводятся в спящий/экономичный режим. Эффект — снижение энергопотребления на 10–15 % за счёт временного отключения узлов.
-Такой подход снижает энергопотребление на 10–15 % за счёт временного отключения неиспользуемых узлов.+
 </WRAP> </WRAP>
  
-**Основные методы:** +**Методы** 
-  * Масштабирование кластера (Scale-Out / Scale-In) в зависимости от текущего трафика.   +  * Масштабирование кластера (Scale-Out / Scale-In) по текущему трафику. 
-  * Переключение рабочих режимов (S0–S5) в операционных системах без снижения стабильности.   +  * Переключение режимов энергопотребления (S0–S5) в ОС. 
-  * Регулирование частоты и напряжения процессора (DVFS / AVFS) в зависимости от уровня загрузки.+  * Регулирование частоты и напряжения процессора (DVFS/AVFS).
  
 <WRAP center> <WRAP center>
 $$ $$
-P = a C V^2 F+P = a \, C \, V^2 \, F
 $$ $$
 </WRAP> </WRAP>
  
-где: +где: \(P\) — мощность; \(V\) — напряжение; \(F\) — частота; \(C\) — ёмкость нагрузки; \(a\) — коэффициент активности.
-- \(P\) — мощность потребления процессора;   +
-- \(V\) — напряжение питания;   +
-- \(F\) — частота;   +
-- \(C\) — ёмкость нагрузки;   +
-- \(a\) — коэффициент активности. +
- +
-DVFS снижает энергопотребление в несколько раз при сохранении допустимого уровня производительности.+
  
 ===== 2. Проактивное управление нагрузкой ===== ===== 2. Проактивное управление нагрузкой =====
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Система прогнозирует изменения нагрузки и управляет мощностью серверов до наступления пикового потребления.   +Система прогнозирует изменения нагрузки, заранее перераспределяет запросы и корректирует мощность серверов. Реализация базируется на анализе телеметрии и обучении с подкреплением.
-Реализация основана на анализе телеметрии и автоматическом перераспределении запросов между узлами.+
 </WRAP> </WRAP>
- 
-Применяются методы предиктивного управления и обучения с подкреплением (reinforcement learning), позволяющие моделировать поведение кластера и вырабатывать оптимальные стратегии управления без участия оператора. 
  
 <WRAP center> <WRAP center>
-**Цикл обучения и принятия решений в системе Q-learning:**+**Цикл обучения и принятия решений (Q-learning)**
 </WRAP> </WRAP>
  
Строка 64: Строка 53:
 </mermaid> </mermaid>
  
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Алгоритм получает данные о загрузке, определяет текущее состояние и вырабатывает решение о перераспределении ресурсов.   +Алгоритм получает данные, выбирает действие (включить/выключить узлы, изменить лимиты), оценивает результат и обновляет модель, повышая эффективность управления мощностью.
-После оценки результата модель корректируется, постепенно повышая эффективность управления мощностью.+
 </WRAP> </WRAP>
  
 ===== 3. Планирование задач ===== ===== 3. Планирование задач =====
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Задачи в ЦОД выполняются поочерёдно с учётом приоритета и энергоёмкости.   +Задачи выполняются с учётом приоритета и энергоёмкости. Оптимальный порядок снижает суммарное потребление без потери производительности.
-Оптимальный порядок выполнения снижает суммарное энергопотребление без потери производительности.+
 </WRAP> </WRAP>
  
-Используются **эвристические алгоритмы**, подбирающие близкие к оптимальным решения без полного перебора:   +Эвристические алгоритмы: 
-  * **Min–Min** — приоритет задач с минимальным временем выполнения;   +  * Min–Min — приоритет задач с минимальным временем выполнения; 
-  * **Жадные алгоритмы** — выбор ближайшего по ресурсу сервера;   +  * жадные алгоритмы — выбор ближайшего по ресурсу сервера; 
-  * **Эволюционные методы** — адаптивный поиск комбинаций с минимальными энергозатратами.+  * эволюционные методы — адаптивный поиск комбинаций с минимальными энергозатратами.
  
 <WRAP center> <WRAP center>
-**Энергосберегающее распределение задач между виртуальными машинами:**+**Энергосберегающее распределение задач**
 </WRAP> </WRAP>
  
Строка 94: Строка 81:
 </mermaid> </mermaid>
  
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Планировщик определяет, какая виртуальная машина выполнит задачу с наименьшими энергозатратами.   +Планировщик направляет задачу на ВМ с минимальными энергозатратами; при снижении нагрузки часть ВМ переводится в спящий режим.
-При снижении нагрузки часть ВМ переводится в спящий режим для оптимизации энергопотребления.+
 </WRAP> </WRAP>
  
 ===== 4. Виртуализация и консолидация ===== ===== 4. Виртуализация и консолидация =====
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Сокращение числа активных серверов достигается за счёт миграции виртуальных машин на более загруженные узлы.   +Сокращение числа активных серверов достигается миграцией ВМ на более загруженные узлы и отключением простаивающих машин.
-Это позволяет временно отключать простаивающие серверы без влияния на доступность сервисов.+
 </WRAP> </WRAP>
- 
-**Распределение ВМ (VM Allocation)** — назначение виртуальных машин на физические серверы с учётом загрузки и энергопотребления.   
-**Консолидация ВМ (VM Consolidation)** — перенос ВМ на другие узлы для уплотнения вычислений и высвобождения оборудования. 
  
 <WRAP center> <WRAP center>
-**Схема управления распределением и консолидацией ВМ:**+**Распределение и консолидация ВМ**
 </WRAP> </WRAP>
  
Строка 117: Строка 99:
  
   U["Пользователи / Приложения"]:::big --> B["Диспетчер заданий"]:::big   U["Пользователи / Приложения"]:::big --> B["Диспетчер заданий"]:::big
-  B --> S["Планировщик виртуальных машин"]:::big+  B --> S["Планировщик ВМ"]:::big
   S --> R["Монитор ресурсов (нагрузка, мощность)"]:::big   S --> R["Монитор ресурсов (нагрузка, мощность)"]:::big
   R --> H["Физические серверы"]:::big   R --> H["Физические серверы"]:::big
 </mermaid> </mermaid>
  
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Планировщик получает информацию о текущей загрузке серверов, определяет оптимальное размещение виртуальных машин и при необходимости инициирует их миграцию.   +Планировщик использует телеметрию для выбора узлов размещения и запуска миграций. Это выравнивает загрузку и высвобождает оборудование.
-Такое управление обеспечивает равномерную загрузку и уменьшает долю неиспользуемых ресурсов.+
 </WRAP> </WRAP>
  
 ===== 5. Лёгкая виртуализация ===== ===== 5. Лёгкая виртуализация =====
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Контейнеризация (Docker, LXC, KataContainer, FireCracker) обеспечивает более плотное использование ресурсов и меньшее энергопотребление по сравнению с традиционными ВМ.+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).
 </WRAP> </WRAP>
- 
-**Unikernel** — минимизированный вариант виртуализации, при котором каждое приложение содержит только необходимые функции операционной системы.   
-Примеры: *MirageOS* (объём 449 КБ), *OpenFlow switch* (393 КБ). 
- 
-Контейнеры позволяют размещать больше приложений на одном сервере и быстрее реагировать на изменения нагрузки. 
  
 ===== 6. Планирование нагрузки с возобновляемыми источниками энергии ===== ===== 6. Планирование нагрузки с возобновляемыми источниками энергии =====
-<WRAP info> +<WRAP box> 
-Интеграция солнечной и ветровой генерации в работу ЦОД снижает нагрузку на электросеть и себестоимость вычислений.+Подход Green-aware Scheduling: выполнение задач смещается в периоды пиковой выработки солнечной/ветровой генерации, снижая потребление из сети.
 </WRAP> </WRAP>
- 
-Используется подход **Green Energy Aware Scheduling**, при котором задачи выполняются в периоды максимальной выработки возобновляемой энергии. 
  
 <WRAP center> <WRAP center>
-**Сравнение режимов планирования:**+**Сравнение режимов**
 </WRAP> </WRAP>
  
Строка 155: Строка 129:
  
 ===== Ключевые идеи ===== ===== Ключевые идеи =====
-<WRAP tip> +<WRAP box> 
-* Энергосбережение реализуется на уровне оборудования и программного управления.   +  * Энергосбережение реализуется на уровне оборудования и программного управления.   
-* Основные инструменты: DVFS, предиктивное управление, планирование задач, консолидация ВМ и контейнеризация.   +  * Практические инструменты: DVFS, предиктивное управление, планирование задач, консолидация ВМ, контейнеризация.   
-* Алгоритмы обучения с подкреплением повышают адаптивность управления нагрузкой.   +  * Обучение с подкреплением повышает адаптивность и качество решений.   
-* Контейнеризация и Unikernel повышают плотность вычислений и снижают энергозатраты.   +  * Согласование вычислений с выработкой ВИЭ снижает затраты и нагрузку на сеть.
-* Учет работы возобновляемых источников энергии способствует устойчивому развитию и снижению эксплуатационных расходов ЦОД.+
 </WRAP> </WRAP>
- 
  
topics/19/technologies.1763228097.txt.gz · Последнее изменение: — admin