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Planificación de eficiencia energética en sistemas computacionales

Código del proyecto
FSE_1_2013_1_10794
Fecha de inicio
2014/04/01
Beneficiario
Sergio Nesmachnow : Facultad de Ingeniería
Duración
24
Año de convocatoria
2013
Departamento
Montevideo

Resumen publicable

El proyecto propone el estudio, diseño e implementación de técnicas de planificación para mejorar la eficiencia energética en la utilización de sistemas computacionales. La investigación involucra un estudio del estado del arte sobre planificación de sistemas computacionales en la actualidad, y la conceptualización de metodologías que permitan diseñar algoritmos de resolución del problema de planificación, modelado como problema de optimización multiobjetivo. El problema planteado tiene una aplicación directa en la gestión de infraestructuras computacionales en el ámbito nacional, incluyendo sistemas de investigación y educacionales, infraestructuras de medianas y grandes empresas, datacenters, redes de computadoras, e infraestructuras de cómputo conectadas en sistemas cluster/grid/cloud. Se propone evaluar las técnicas diseñadas e implementadas sobre instancias del problema que capturen la realidad de infraestructuras computacionales de nuestro entorno y validarlos sobre tres escenarios reales de sistemas de investigación, enseñanza y empresariales. Como principales resultados del proyecto se proyecta el diseño de un framework integrado de código libre para eficiencia energética en sistemas computacionales y se espera obtener una contribución real que implique una reducción del entorno del 10% en el consumo energético necesario para la operación de sistemas computacionales, sin afectar significativamente la calidad de servicio percibida por los usuarios.

Productos académicos

Artículo

Tchernykh, A., Lozano, L., Bouvry, P., Pecero, J. E., Schwiegelshohn, U., & Nesmachnow, S. (7 2014). Energy-aware online scheduling: Ensuring quality of service for IaaS clouds. doi: https://www.doi.org/10.1109/hpcsim.2014.6903786

Artículo

Nesmachnow, S., Perfumo, C., & Goiri, Í. (2014). Multiobjective Energy-Aware Datacenter Planning Accounting for Power Consumption Profiles. doi: https://www.doi.org/10.1007/978-3-662-45483-1_10

Artículo

Dorronsoro, B., Nesmachnow, S., Taheri, J., Zomaya, A. Y., Talbi, E.-G., & Bouvry, P. (12 2014). A hierarchical approach for energy-efficient scheduling of large workloads in multicore distributed systems. Sustainable Computing: Informatics and Systems, 4, 252–261. doi: https://www.doi.org/10.1016/j.suscom.2014.08.003

Artículo

Iturriaga, S., & Nesmachnow, S. (10 2016). Scheduling Energy Efficient Data Centers Using Renewable Energy. Electronics, 5, 71. doi: https://www.doi.org/10.3390/electronics5040071

Artículo

Iturriaga, S., García, S., & Nesmachnow, S. (2014). An Empirical Study of the Robustness of Energy-Aware Schedulers for High Performance Computing Systems under Uncertainty. doi: https://www.doi.org/10.1007/978-3-662-45483-1_11

Artículo

Nesmachnow, S., Iturriaga, S., Dorronsoro, B., & Tchernykh, A. (2016). Multiobjective Energy-Aware Workflow Scheduling in Distributed Datacenters. doi: https://www.doi.org/10.1007/978-3-319-32243-8_5

Artículo

Nesmachnow, S., & Iturriaga, S. (2 2017). Planificación de eficiencia energética en centros de supercómputo utilizando energías renovables. Programación Matemática y Software, 13, 1–10. doi: https://www.doi.org/10.30973/progmat/2017.9.1/1

Artículo

Nesmachnow, S., Perfumo, C., & Goiri, Í. (9 2015). Holistic multiobjective planning of datacenters powered by renewable energy. Cluster Computing, 18, 1379–1397. doi: https://www.doi.org/10.1007/s10586-015-0485-1

Artículo

Iturriaga, S., Dorronsoro, B., & Nesmachnow, S. (5 2016). Multiobjective evolutionary algorithms for energy and service level scheduling in a federation of distributed datacenters. International Transactions in Operational Research, 24, 199–228. doi: https://www.doi.org/10.1111/itor.12294

Artículo

Nesmachnow, S., & Iturriaga, S. (2 2017). Planificación de eficiencia energética en centros de supercómputo utilizando energías renovables. Programación Matemática y Software, 13, 1–10. doi: https://www.doi.org/10.30973/progmat/2017.9.1/1

Artículo

Iturriaga, S., & Nesmachnow, S. (12 2017). Energy Aware Multiobjective Scheduling in a Federation of Heterogeneous Datacenters. doi: https://www.doi.org/10.1007/978-3-319-73353-1_24