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J-GLOBAL ID：201702253810056841   整理番号：17A0999389

エネルギー効率的計算,クラスタグリッドおよびクラウド:分類と調査【Powered by NICT】

Energy efficient computing, clusters, grids and clouds: A taxonomy and survey

著者 (3件)： Zakarya Muhammad (Department of Computer Science, University of Surrey, UK) ,  Zakarya Muhammad (Abdul Wali Khan University, Mardan, Pakistan) ,  Gillam Lee (Department of Computer Science, University of Surrey, UK)
資料名： Sustainable Computing: Informatics and Systems  (Sustainable Computing: Informatics and Systems)
巻： 14  ページ： 13-33  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3455A  ISSN： 2210-5379  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラウドコンピューティングは,プロセッサ,貯蔵およびネットワークを含む計算資源の弾性オンデマンド供給を促進することにより,IT産業を形質転換において主要な役割を果たし続ける。これは生成を伴う必ずしもであり,クラスタを含む大規模システムのリフレッシュからこのような資源を提供した格子とデータセンタ。これらのシステムは,かなりの量のエネルギーを消費する,関連コスト,有意なCO_2排出をもたらす。2014では,これらのシステムは,米国におけるエネルギーの70billion kWhを消費しこれはアメリカの全エネルギー消費の1.8%であり,将来の消費は,2020年までに約73billion kWhとこのレベル周辺の続くと期待される。主要クラウドサービスプロバイダのためのエネルギー料金は典型的には計算資源数の増加による収支で二番目に大きい項目。これらのシステムにおけるエネルギー効率は再投資を可能にし,供給コストを低減するためにお金を節約において提供者関心を役割を果たして,CO_2エミッションを減少させる。本論文では,大規模計算システムにおけるエネルギー消費,科学的高性能計算システム,クラスタ,グリッド及びクラウドのようなを議論し,サービス品質と性能に及ぼす有害な影響なしにエネルギー消費を減少させることができた。,文献で報告された,そのような大規模計算システムのエネルギー効率を改善し,複数の未解決課題を同定するための主張する方法の数を検討した。重要な所見は次のものを含む:(i)クラスタとグリッドにおける,システムレベル効率技術の使用は,エネルギー消費を増加させる可能性がある(ii)(仮想)雲における,効率的なスケジューリングと資源配分は移動による圧密よりも実質的に大きい経済につながる可能性があるおよび(iii)クラスタにおける,遊休資源をスイッチオフはよりエネルギー効率的な,しかし(生産)雲には,需要変動による影響を受けている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データセンタ ,  ネットワーク ,  *エネルギー効率 ,  スケジューリング ,  アメリカ合衆国 ,  *クラスタ ,  資源割付 ,  エネルギー消費 ,  計算機システム ,  大規模系 ,  料金
準シソーラス用語： サービス品質 ,  大規模計算 ,  計算資源 ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の計算機利用技術  (JE14000C) ,  計算機システム運用管理  (JD02020C) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： エネルギー効率 ,  計算 ,  クラスタ ,  グリッド ,  クラウド ,  分類 ,  調査