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Energy cost minimisation of geographically distributed data centres

机译:最小化地理分布的数据中心的能源成本

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摘要

In this paper we present a Mixed Integer Programming-based (MIP) approach to optimise the workload allocation of geographically distributed Data Centres (DCs) in the face of dynamic DC performances and electricity prices. We reduce the overall electricity cost for running a DC set over an operating horizon by finding a good compromise between: The number of migrations subject to the sovereignty of data, the loads of the servers in DCs and the energy cost reduction possible by following the DCs with best performance and energy efficiencies over time. To model the DC performance we use Power Usage Effectiveness (PUE), with a devoted function per DC dependent on the current outside temperature. We discuss the multiple dimensions of the problem, present a mathematical formulation for it and provide empirical evaluation to claim the improvement on the electricity cost achieved.
机译:在本文中,我们面对动态DC性能和电价,提出了一种基于混合整数编程(MIP)的方法来优化地理分布的数据中心(DC)的工作量分配。通过在以下方面达成良好的折衷,我们降低了在运行范围内运行DC集的总电力成本:受数据主权影响的迁移数量,DC中服务器的负载以及通过遵循DC可能降低的能源成本随着时间的流逝具有最佳的性能和能源效率。为了对直流性能进行建模,我们使用电源使用效率(PUE),每个直流的专用功能取决于当前的外部温度。我们讨论了问题的多个方面,提出了解决问题的数学公式,并提供了实证评估以断言所实现的电力成本有所改善。

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