Record #527249

DFG project G:(GEPRIS)248480484

Analyse und Optimierung des Trade-offs zwischen QoE und Energieeffizienz in Datenzentren

Coordinator	Professor Dr.-Ing. Phuoc Tran-Gia
Grant period	2013 - 2017
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)248480484

Note: Der energieeffiziente Betrieb von Datenzentren gewinnt zunehmend an Bedeutung. Allerdings führen Energieeinsparungen in der Regel zur Verknappung verfügbarer IT-Ressourcen, was eine reduzierte Dienstgüte (QoS) nach sich zieht. Diese reduzierte QoS kann zu schlechterer Quality of Experience (QoE) für die Endnutzer führen. Obwohl bereits verschiedene Optimierungsansätze für Datenzentren hinsichtlich Energieeffizienz oder QoS Anforderungen adressieren, wurde die gemeinsame Optimierung beider Ziele noch nicht untersucht. Weiterhin ermöglicht die QoE ein ganzheitliches Verständnis der qualitativen Leistung eines Kommunikationssystems und komplettiert somit die traditionelle QoS Perspektive.Dieses Projekt konzentriert sich auf die Quantifizierung und Anpassung des Trade-offs zwischen QoE und Energieeffizienz in Datenzentren. Wir betrachten den Anwendungsfall Virtual Desktop Infrastructures (VDIs), der vermutlich in den nächsten Jahren weiter an Bedeutung gewinnen wird. Eine VDI ermöglicht es Benutzern, schlanke Endsysteme zu nutzen, bei denen das Betriebssystem im Datenzentrum ausgeführt wird. Dieser Ansatz führt auf Grund des Bündelungsgewinns zu Einsparungen von Kosten und Energie, da vorhandene Ressourcen besser genutzt werden. Werden jedoch zu viele Dienste auf zu wenigen Servern aggregiert, können die Dienstanforderungen nicht mehr erfüllt werden und führen zu einem signifikanten Anstieg der Bearbeitungszeit. Als Folge dessen leiden die QoS und somit auch die QoE. Zusätzliche Herausforderungen entstehen dadurch, dass innerhalb von VDIs verschiedenartige Anwendungen, wie z.B. Office Produkte, genutzt werden.Das Projekt strebt die Klassifizierung dieser verschiedenen Arten von Anwendungen nach ihrer Funktionalität und möglichen Anforderungen an das Endnutzer-Gerät, das Übertragungsnetz und das Datenzentrum an. Detaillierte QoE Modelle für diese Anwendungsklassen sollen abgeleitet werden, u.a. mit Hilfe von subjektiven Nutzerstudien via Crowdsourcing. Ein solches QoE Modell quantifiziert die Beziehung zwischen der erfahrenen Dienstgüte des Endnutzers und verschiedenen Einflussfaktoren auf der gesamten Übertragungskette, bestehend aus Endgerät, Netzwerk und Datenzentrum. Gleichzeitig sollen auf Basis existierender Studien Modelle für den Energieverbrauch in Datenzentren definiert werden. Unter Annahme, dass alle Informationen über die gesamte Übertragungskette verfügbar sind ermöglicht dies die Ableitung des optimalen Trade-off zwischen QoE und Energieeffizienz, indem z.B. Scheduling von Service Anfragen, Hot- and cold- standby von Servern oder Virtuelle Maschinen Platzierungsansätze angepasst werden.Die Methodik des Projektes verbindet Literaturstudien, Messungen in Testumgebungen und subjektive Nutzerstudien mit Optimierungsmethoden mittels diskreten Event-Simulationen und analytischen Methoden, wie Warteschlangentheorie. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der Hanoi University of Science and Technology in Vietnam durchgeführt werden.

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Record created 2023-02-02, last modified 2024-09-27

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