====== Ключевые выводы и перспективы ======
<WRAP box>
В заключение проведено системное исследование энергопотребления серверов и технологий его снижения в ЦОД. Представлены методы моделирования энергопотребления, классификация моделей (физические серверы, виртуальные машины, контейнеры) и практические подходы к оценке энергоэффективности.
</WRAP>

===== Основные выводы =====
  * Моделирование энергопотребления серверов позволяет выявить ключевые факторы, влияющие на общий баланс мощности в ЦОД.  
  * Для повышения эффективности предлагается использовать иерархический подход: от физических серверов к ВМ и контейнерам.  
  * Применение метрик энергоэффективности, таких как **Server Power Efficiency (SPE)** и **Energy Efficient Utilization Indicator (EEUI)**, позволяет оценивать производительность в контексте потребляемой энергии.  
  * Представленные технологии энергосбережения — динамическое управление серверами, планирование задач, консолидация ВМ, лёгкая виртуализация и согласование вычислений с «зелёной» энергетикой — доказали эффективность в реальных ЦОД.  

<WRAP box>
Проведённый анализ показывает, что большинство исследований сосредоточено на нижних уровнях инфраструктуры (серверы, питание, охлаждение), в то время как верхние уровни — планирование сервисов, оркестрация контейнеров и распределённое управление ресурсами — требуют дальнейшего изучения.
</WRAP>

===== Перспективные направления =====
  * Развитие комплексных моделей энергопотребления, включающих все уровни — от компонентов до приложений.  
  * Применение методов машинного обучения и адаптивного управления для прогнозирования нагрузки и энергопрофиля.  
  * Интеграция возобновляемых источников энергии и разработка политик планирования вычислений под динамику генерации.  
  * Повышение прозрачности и управляемости энергопотребления в гибридных и распределённых облачных системах.  
  * Исследование новых подходов к оркестрации контейнеров с учётом энергоэффективности.  

<WRAP tip>
Дальнейшее развитие исследований в области моделирования энергопотребления и интеллектуального управления энергией позволит не только снизить издержки эксплуатации ЦОД, но и сформировать устойчивую, экологичную архитектуру вычислительной инфраструктуры будущего.
</WRAP>