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Theses

On modeling green data center clusters

Dimitra Politaki 1, 2
1 NEO - Network Engineering and Operations
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
2 SCALE - Safe Composition of Autonomous applications with Large-SCALE Execution environment
Laboratoire I3S - COMRED - COMmunications, Réseaux, systèmes Embarqués et Distribués
Résumé : La consommation énergétique des clusters de centres de données augmente rapidement, ce qui en fait les consommateurs d'électricité à la croissance la plus rapide au monde. Les sources d’électricité renouvelables et en particulier l’énergie solaire en tant qu’énergie propre et abondante peuvent être utilisées pour couvrir leurs besoins en électricité et les rendre «verts», c’est-à-dire alimentés par le photovoltaïque. Ce potentiel peut être exploré en prévoyant l'irradiance solaire et en évaluant la capacité fournie pour les clusters de centres de données. Dans cette thèse, nous développons des modèles stochastiques pour l'énergie solaire; un à la surface de la Terre et un second qui modélise le courant de sortie photovoltaïque. Nous d'abord validons nos modèles par des données réels, puis nous proposons une étude comparative avec d’autres systèmes, notamment les modèles dits on-off. Nous concluons que notre modèle d'irradiance solaire peut capturer les corrélations multi-échelles de façon plus optimale, et il se montre particulièrement convénient dans le cas d’une production à petite échelle. De plus, nous proposons une nouvelle analyse de cycle de vie pour un système de cluster réel, ainsi qu'un modèle de cluster prenant en charge la soumission de travaux par lots et prenant en compte le comportement client impatient et persistant. Enfin, pour comprendre les caractéristiques essentielles du cluster d’ordinateurs, nous analysons deux cas: le complexe Google publié et le Nef cluster de l’Inria. Nous avons également implémenté marmoteCore-Q, un outil de simulation d’une famille de modèles de file d’attente, basé sur nos modèles.
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Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Tuesday, March 24, 2020 - 11:57:14 AM
Last modification on : Tuesday, May 26, 2020 - 6:50:55 PM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, June 25, 2020 - 1:37:33 PM

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2019AZUR4116.pdf
Version validated by the jury (STAR)

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  • HAL Id : tel-02517065, version 1

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Dimitra Politaki. On modeling green data center clusters. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Côte d'Azur, 2019. English. ⟨NNT : 2019AZUR4116⟩. ⟨tel-02517065⟩

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