Dostępność zielonej energii kontroluje IT

Zapotrzebowanie na energię infrastruktury IT rośnie nieustannie, co coraz bardziej szkodzi środowisku. Aby zmniejszyć swój ślad węglowy, systemy IT coraz częściej są integrowane z tak zwanymi mikrogridami, które umożliwiają bezpośredni dostęp do energii z odnawialnych źródeł. Lokalna dostępność energii słonecznej i wiatrowej jednak znacznie się różni. Naukowcy z Berlin Institute for the Foundation of Learning and Data (BIFOLD) na TU Berlin opracowali nową metodę dla systemów IT, która pozwala na wykonywanie elastycznych obciążeń, takich jak zadania treningowe dla systemów uczenia maszynowego, tylko wtedy, gdy mogą być obsługiwane wyłącznie energią z odnawialnych źródeł. Ich publikacja "Cucumber: Renewable-Aware Admission Control for Delay-Tolerant Cloud and Edge Workloads" zostanie zaprezentowana na Euro-Par 2022.

Zapytanie o moc obliczeniową rośnie nie tylko w gospodarce, ale także w badaniach z roku na rok, co dalej podnosi zużycie energii przez rozproszone systemy obliczeniowe oraz związane z tym emisje dwutlenku węgla. „Centra danych odpowiadają już za ponad jeden procent globalnego zużycia energii, a przewiduje się, że ta liczba będzie nadal rosnąć — nie bez powodu, gdyż Internet Rzeczy (IoT) oraz Edge i Fog Computing będą się dalej rozwijać,” wyjaśnia prof. Odej Kao, członek zespołu BIFOLD i profesor systemów rozproszonych i operacyjnych na TU Berlin. Podejściem do bardziej zrównoważonych i oszczędnych kosztowo systemów chmurowych i edge jest bezpośrednie wyposażenie infrastruktury IT w odnawialne źródła energii, takie jak słońce czy wiatr. Jednak szczególnie mniejsze centra danych nie są w stanie w każdej chwili zużyć całej wyprodukowanej energii, co w niektórych momentach prowadzi do nadmiaru energii, a w innych do jej niedoboru. Problem ten można częściowo rozwiązać poprzez magazynowanie energii lub wyrównanie zużycia w lokalnych sieciach energetycznych.

Lepsze planowanie elastycznych obciążeń

Elastyczne obciążenia, które tolerują pewne opóźnienia w wykonaniu, są powszechne w środowiskach chmurowych, ale mogą występować także w krytycznych czasowo środowiskach edge computing. Na przykład zautomatyzowany, inteligentny system zarządzania ruchem musi nieustannie dostosowywać się do nowych sytuacji, iteracyjnie ulepszając lokalne modele uczenia maszynowego na podstawie nowych danych. Dokładny czas i zakres takich zadań treningowych podlegają jednak pewnej elastyczności.

Aby efektywniej wykorzystywać nadmiar odnawialnej energii do zasilania węzłów obliczeniowych i tym samym zmniejszać emisję CO2 oraz koszty energii, naukowcy z BIFOLD proponują nowe rozwiązanie: elastyczne obciążenia, takie jak zadania treningowe, mogą być odrzucane przez system obliczeniowy, jeśli nie ma wystarczającej ilości energii z odnawialnych źródeł. System prognozuje dostępne moce systemu obliczeniowego oraz przewidywane zużycie energii i produkcję energii. W ten sposób można określić, czy można dodać dodatkowe zadania do kolejki systemu bez korzystania z energii z publicznej sieci energetycznej. Dzięki probabilistycznym prognozom system może być konfigurowany indywidualnie: albo akceptuje się tylko obciążenia, które niemal na pewno będą zasilane zieloną energią, albo potencjalne korzystanie z energii sieciowej nie jest całkowicie wykluczone, jeśli pozwala to na przetworzenie większej liczby zadań. „Zwiększone wykorzystanie odnawialnych źródeł energii wymaga elastyczności w zużyciu energii, co jest trudne do koordynacji w wysoko rozproszonych i heterogenicznych systemach,” mówi Philipp Wiesner, doktorant na TU Berlin. „Postrzegamy nasze podejście jako integralny element zdecentralizowanego systemu przetwarzania danych, który optymalizuje korzystanie z odnawialnej energii poprzez lokalne decyzje.”

Publikacja:
Philipp Wiesner, Dominik Scheinert, Thorsten Wittkopp, Lauritz Thamsen, Odej Kao, Proceedings of the 28th International European Conference on Parallel and Distributed Computing (Euro-Par): „Cucumber: Renewable-Aware Admission Control for Delay-Tolerant Cloud and Edge Workloads”.
https://arxiv.org/pdf/2205.02895.pdf

Więcej informacji chętnie udzieli:
Philipp Wiesner
TU Berlin
Fachgebiet Distributed and Operating Systems (DOS)
Tel.: 0049 (0)30 314-26260
E-Mail: wiesner@tu-berlin.de