Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2011.04a
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- Pages.175-178
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- 2011
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
An Autonomous Learning based Server Power Mode Control for Saving Energy in a Server Cluster Environment
서버 클러스터 환경에서 에너지 절약을 위한 학습기반의 서버 전원 모드 제어
- Ham, Chi-Hwan (School of Electronics Engineering, Soongsil University) ;
- Kim, Ho-Yeon (School of Electronics Engineering, Soongsil University) ;
- Kwak, Hu-Keun (School of Electronics Engineering, Soongsil University) ;
- Kwon, Hui-Ung (School of Electronics Engineering, Soongsil University) ;
-
Kim, Young-Jong
(School of Electronics Engineering, Soongsil University)
;
- Chung, Kyu-Sik (School of Electronics Engineering, Soongsil University)
- 함치환 (숭실대학교 정보통신전자공학부) ;
- 김호연 (숭실대학교 정보통신전자공학부) ;
- 곽후근 (숭실대학교 정보통신전자공학부) ;
- 권희웅 (숭실대학교 정보통신전자공학부) ;
-
김영종
(숭실대학교 정보통신전자공학부)
;
- 정규식 (숭실대학교 정보통신전자공학부)
- Published : 2011.04.30
Abstract
서버 클러스터는 성능을 보장하기 위하여, 요청 수에 상관없이 미리 측정된 최대 부하 시점에서 처리 가능한 서버 수를 항상 운영하고 있다. 이것은 서비스의 품질은 보장할 수 있으나, 소비 전력 효율이 낮아 상당한 전력을 낭비하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 요청 수에 기반하여 동작시킬 서버의 수를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존에 학습된 정보(과거 정보)와 현재의 정보에 근거하여 Off/Sleep 상태의 서버를 On 시키거나, On 상태의 서버를 Off/Sleep시켜, 현 시점에서 필요한 최적의 서버대수를 유지하도록 했다. 15대의 서버로 클러스터를 구성하고, SPECweb을 통해 실험을 수행하였다. 실험결과, 서버 모드를 제어할 경우에 제어하지 않는 경우에 비해 약 35%의 전력이 절감되고, 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 추가로 적용할 경우 약 5%의 전력이 추가로 절감되었다.
Keywords