topics:19:modeling []

Эта страница только для чтения. Вы можете посмотреть её исходный текст, но не можете его изменить. Сообщите администратору, если считаете, что это неправильно.
====== Моделирование энергопотребления серверов ======
<WRAP box round>
Раздел посвящён методам количественного описания энергопотребления серверов и построению моделей, позволяющих прогнозировать и оптимизировать затраты энергии в ЦОД. Рассматриваются подходы на уровне процессора, памяти, дисковых подсистем, а также виртуальных и контейнерных сред.
</WRAP>

===== Основные принципы =====
Современные серверы работают непрерывно 24/7, обеспечивая выполнение вычислительных задач при плотности мощности, превышающей 20 кВт на стойку. Энергопотребление серверов составляет около 40 % общего расхода энергии ЦОД, поэтому точное моделирование их мощности является ключевым условием энергоэффективности.

<WRAP info>
**Цель моделирования** — установить количественные зависимости между загрузкой вычислительных ресурсов (CPU, память, диск, сеть) и их энергопотреблением для прогнозирования нагрузки и управления энергосбережением.
</WRAP>

===== Методы моделирования =====
Модели делятся на две группы:

  * **PMC-модели (Performance-Monitor-Counter)** — используют аппаратные счётчики производительности (MSR, RAPL, OProfile) для установления корреляции между событиями ЦП и энергопотреблением.
  * **Модели на основе утилизации ресурсов** — связывают общесистемные метрики загрузки (CPU utilization, I/O, память) с энергопотреблением, получаемым по данным ОС.

<WRAP center>
$$P = C_0 + C_1 \times u_{CPU}$$
</WRAP>

где:
- \(P\) — потребляемая мощность;
- \(C_0\) — постоянная составляющая (idle);
- \(C_1\) — коэффициент зависимости от загрузки процессора \(u_{CPU}\).

===== Показатели эффективности =====
Для оценки энергоэффективности серверов используется метрика **Server Power Efficiency (SPE):**

<WRAP center>
$$
Server_{power\_efficiency} = \frac{performance}{power\ consumption}
$$
</WRAP>

А также **EEUI (Energy Efficient Utilization Indicator)**, объединяющий эффективность компонентов CPU, памяти, сети и дисков:

<WRAP center>
$$
Server_{EEUI} = \sum_X Server_{EEUI}^X
$$
</WRAP>


где \(X \in \{CPU, Mem, Net, Disk\}\).

===== Классификация моделей =====
<WRAP info>
Модели физического уровня:
  * **Крупнозернистые (coarse-grained)** — описывают суммарное энергопотребление сервера.
  * **Мелкозернистые (fine-grained)** — моделируют отдельные подсистемы: CPU, память, диск.

Модели виртуализации:
  * **Виртуальных машин (VM)** — white-box / black-box подходы.
  * **Контейнеров** — анализ энергопрофиля изолированных процессов с учётом совместного ядра.
</WRAP>

===== Общий процесс построения модели =====
<WRAP info>
  * **Сбор данных:** телеметрия мощности и производительности (IPMI, BMC, RAPL).  
  * **Обработка данных:** фильтрация, нормализация, устранение шумов.  
  * **Построение модели:** регрессия (линейная, нелинейная, нейросеть, SVR).  
  * **Оценка модели:** проверка точности (MSE, MAPE) и устойчивости на рабочих нагрузках.
</WRAP>

<mermaid>
flowchart LR
  classDef big font-size:32px,stroke-width:1.2px,padding:10px;

  A["Профиль нагрузки (telemetry)"]:::big --> B["Моделирование (bottom-up / top-down)"]:::big
  B:::big --> C["Политики мощности и производительности"]:::big
  C:::big --> D["Технологии энергосбережения (CPU/GPU/DRAM/IO)"]:::big
  D:::big --> E["Оркестрация и консолидация (кластер)"]:::big
  E:::big --> F["Мониторинг KPI и обратная связь"]:::big
</mermaid>

===== Пример параметрической модели =====
<WRAP center>
$$
P_{server}(t) = c_0 + c_1 \, u(t)
$$
$$
P_{cpu} = P_{cpu,idle} + (P_{cpu,max} - P_{cpu,idle}) \, u_{cpu}
$$
$$
P_{mem} = P_{mem,idle} + C_r \, m_{read} + C_w \, m_{write}
$$
</WRAP>

где:
- \(u(t)\) — загрузка CPU во времени;
- \(m_{read}, m_{write}\) — интенсивность операций чтения/записи памяти.

===== Ключевые идеи =====
<WRAP tip>
  * Серверы потребляют до 40 % энергии ЦОД.  
  * Энергоэффективность выражается как отношение производительности к потреблению.  
  * PMC и утилизационные модели обеспечивают разные уровни точности.  
  * EEUI отражает совокупную эффективность компонентов.  
  * Моделирование включает этапы: сбор, обработка, регрессия, валидация.  
  * Прогноз мощности необходим для внедрения политик энергосбережения и оптимизации инфраструктуры.
</WRAP>