AC4DC AC4DC - Adaptive Computing for Green Data Centers Steigerung der Energieeffizienz durch intelligentes Rechenlast- und Infrastrukturmanagement vom Anbieter bis zum Anwender

Ziele

Isoliert optimierte Einzelsysteme und ungenutzte aktive Kapazitäten sind Ursachen für einen hohen Energieverbrauch in der IKT und damit wichtige Ansatzpunkte zu dessen Reduzierung. Diese Ansatzpunkte werden im geplanten Projekt adressiert, indem der Betrieb eines IKT-Systems bestehend aus Nutzern, Endgeräten (PCs), Rechenzentren (RZn), den Datennetzen und den Energieversorgern ganzheitlich energie- und kostenoptimiert wird.


Die ganzheitliche Betrachtung des Systems ermöglicht neben erheblichen Energieeinsparungen auch die Lastoptimierung in Stromnetzen, insbesondere Smart Grids.

Zur Umsetzung des Ziels sollen im Rahmen des Projekts intelligente Formen des Rechenlast-, Infrastruktur- und Datenmanagements innerhalb eines RZs, RZ-übergreifend und unter Einbeziehung der Kapazitäten von Endgeräten erforscht werden.

Dieses dreistufige Vorgehen ermöglicht es, das Ziel teils parallelisiert in mehreren Stufen zu erreichen. Die erarbeiteten Konzepte werden prototypisch implementiert und in z.T. isolierten Umgebungen in Betrieb genommen, so dass das erreichte Einsparpotential bewertet werden kann.

Einflussfaktoren wie das Nutzerverhalten, ökonomische Anforderungen und standortbezogene Parameter werden ebenso in die Optimierung einbezogen. Die gezielte und frühzeitige Einbindung von RZ-Betreibern stellt die Nachfrageorientierung des Vorhabens sicher. Des Weiteren werden leistungsfähige Geschäftsmodelle entwickelt sowie Energie- und Materialeinsparpotenziale ermittelt.

OFFIS ist maßgeblich an mehreren Arbeitsbereichen des Projekts beteiligt. Um Aussagen über den Energiebedarf eines RZ machen zu können, werden sowohl vorhandene Daten betrachtet als auch neue Messungen im RZ vorgenommen. Hierzu müssen ebenfalls geeignete Messmethoden entwickelt werden.

Des Weiteren werden Modelle entworfen und evaluiert, die eine proaktive Steuerung der Verteilung von Services auf die Server vornehmen. Hierbei wird auch die notwendige Kühlung in Betracht gezogen, damit auch hier eine proaktive Regelung möglich wird. Schließlich wird eine prototypische Implementierung des proaktiven Vorhersagemodells vorgenommen, um die Ergebnisse in der Praxis nachweisen zu können.

 

 

  

Personen

Projektleitung Intern

Wissenschaftliche Leitung

Publikationen
Adaptive computing and server virtualization in German data centers - Potentials for increasing energy efficiency today and in 2020

Hintemann, Ralph and Fichter, Klaus and Schlitt, Daniel; Proceedings of the 28th EnviroInfo 2014 Conference; 2014

Expansion of Data Center’s Energetic Degrees of Freedom to Employ Green Energy Sources

Stefan JanacekWolfgang Nebel; Proceedings of the 28th EnviroInfo 2014 Conference, Oldenburg, Germany ; 09 / 2014

Gain More from PUE: Assessing Data Center Infrastructure Power Adaptability

Daniel Schlitt, Gunnar Schomaker and Wolfgang Nebel; Energy-Efficient Data Centers, Third International Workshop, E²DC 2014, Cambridge, UK, June 10, 2014; 06 / 2014

The Energy Demand of Data Centers

Stefan JanacekDaniel SchlittGunnar Schomaker; 08 / 2014

Workload Dependent Load and Power Management for Virtual Desktop Infrastructures

Daniel Schlitt, Stefan Janacek, Gunnar Schomaker; 08 / 2014

Behavioral Model for Cloud aware Load and Power Management

Schröder, Kiril and Nebel, Wolfgang; HotTopiCS '13: Proceedings of the 2013 international workshop on Hot topics in cloud services; 04 / 2013

Data Center Smart Grid Integration Considering Renewable Energies and Waste Heat Usage

Janacek, Stefan and Schomaker, Gunnar and Nebel, Wolfgang; 05 / 2013

Inter Cloud Capable Dynamic Resource Management with Model of Behavior

Schröder, Kiril and Nebel, Wolfgang; SAC '13 Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing; 03 / 2013

Rechenzentrum im Smart Grid

Stefan JanacekGunnar Schomaker; Energy 2.0 Kompendium ; 11 / 2013

Demand Response and Site Management for Cloud based Services

Schröder, Kiril and Nebel, Wolfgang; 2012 International Conference on Energy Aware Computing; 12 / 2012

Load Dependent Data Center Energy Efficiency Metric Based on Component Models

Schlitt, Daniel and Nebel, Wolfgang; 2012 International Conference on Energy Aware Computing; 12 / 2012

AC4DC - Adaptive Computing For Green Data Centers - a Future Perspective of Energy and Cos Efficient Datacenters

Hoyer, Marko and Schlitt, Daniel and Schomaker, Gunnar and Schröder, Kiril and ; 009 / 2011

Effizienzbewertung mit Schwächen

Schlitt, Daniel and Mayer, Christoph; 12 / 2011

Partner
Borderstep Institut für Innovation und Nachhaltigkeit gemeinnützige GmbH
www.borderstep.de
Microsoft Deutschland GmbH
www.microsoft.com
Rittal GmbH & Co. KG
www.rittal.de
Universität Paderborn
www.uni-paderborn.de
Würz Energy GmbH
www.wuerz.com
Zweckverband Kommunale Datenverarbeitung Oldenburg (KDO)
www.kdo.de

Ansprechpartner

Laufzeit

Start: 01.05.2011
Ende: 01.05.2014