Greening the Internet with Nano Data Centers

Stallin E.F. Silva

Agenda● O artigo● Modelo tradicional de Data Centers● O NaDa - Nano Data Center● Modelo de Consumo de Energia ● VoD - Video-on-demand● Resultados● Trabalhos relacionados● Conclusão● Comentários● Referências

O artigo● 5ª ACM International Conference on emerging

Networking EXperiments and Technologies (CoNEXT 2009, Roma/Itália).

● 4 autores vinculados ao setor de P&D de empresas (Telefônica, Thomsom Technicolor).

● 1 vinculado ao Instituto de Tecnologia da Geórgia.

Modelo tradicional de Data Centers

● Custo elevado● Usuários longe fisicamente● Muita redundância para robustez

● Mal uso de energia■ Resfriamento■ Servidores subutilizados

● Data Centers consomem 1,5% do total de energia consumida no mundo, mas somente 15% delas de maneira eficiente.

Motivações

O NaDa - Nano Data Center

● Dissipação de calor■ Power Usage Efficiency (PUE) =

energiaRecebida / energiaConsumida■ gateways = roteador, modem ou até firewall

de sua residência.■ Como o NaDa é baseado em gateways e o

consumo de energia nele é desprezível, a dissipação de calor é fácil.

Princípios para economia e suas Vantagens

● Proximidade do serviço■ Data centers normalmente estão em

diversas regiões para tentar diminuir delay.■ NaDa usa a transmissão de dados par a par

(P2P).

Princípios para economia e suas Vantagens

● Alta escalabilidade■ Data centers convencionais devem ser

capazes de suportar picos de acesso.■ No NaDa, diferentemente, ao aumentar o

número de gateways cresce a capacidade da rede de transferir dados.

■ Estrutura de gateways ainda provê redundância de serviço.

Princípios para economia e suas Vantagens

● Eficiência energética■ Roteadores e servidores podem gastar até

80% de energia em um estado ocioso comparando-o com seu estado máximo de uso.

■ Portanto, não adicionamos gasto energético base ao sistema, pois os gateways já estão conectados.

■ No NaDa, usa-se somente os gateways quando estão ativos, além de ser mais eficiente que servidores dedicados o consumo de energia é proporcional ao load.

Princípios para economia e suas Vantagens

● Usar gasto energético base do gateway é a chave para redução de gasto de energia.

● Depende muito do número de gateways que estão on-line em determinado momento.

Disponibilidade e Eficiência energética

● Limite inferior: após uma análise de 63 dias do IPTV, a média é 7% e o pico 19%. Por se tratar de 1 serviço somente é pessimista considerá-lo.

Disponibilidade e Eficiência energética● Limite superior:dos gateways on-line, 85% estão disponíveis em média durante o dia.

● Análise de streaming de vídeo em nos servidores, gateways e roteadores sugere um modelo linear de consumo de energia.

● Para isso, é preciso considerar:■ Gateways: somente serão usados os que estão on-

line.■ Servidores: serão colocados para dormir (e não

consumirão energia) quando ociosos, e load no máximo quando voltar.

■ Roteadores: mais complicado, pois sempre estará ligado. Assumir que no roteador o consumo de energia é independente do load, se o load estiver baixo o aumento da capacidade da rede pode ser postergado e a longo prazo ocorrer uma economia energética.

Modelo de Consumo de Energia

● A eficiência energética também é afetada devido a conversão de energia, a perda de energia e ao custo para resfriamento. Por isso iremos considerar um PUE de 1,2 (menor do que o comunentemente usado 2,0).

● Logo, para um dado x expresso em termos de largura de banda, a seguinte fórmula descreve o consumo de energia em data centers:

onde hdc é a média de hops necessários para alcançar um cliente em um sistema tradicional centralizado, hdc=14 na WAN (rede de longa distância) e hdc=4 no ISP (provedor de internet). Para verificar consumo somente em gateways e servers o termo hdc*gama(r) poderia ser retirado da fórmula.

Modelo de Consumo de Energia

● No NaDa, gateways, assim como roteadores e servidores, não necessitam de resfriamento. No entanto eles ainda tem custo de transporte, distribuição e conversão de energia. Isso implica em ~7% de perdas, por isso usaremos l = 1,1.

● Portanto, para um dado x expresso em termos de largura de banda, o consumo de energia no NaDa é dado por:

onde hn é a média de hops necessários para alcançar um cliente em um sistema NaDa, hn=9 na WAN e hn=2 no ISP.

Modelo de Consumo de Energia

O foco da análise da eficiência energética ocorrerá sobre um tipo de solução distribuída: serviço de vídeo sob demanda (VoD).

Arquitetura do VoD no NaDaGateways: provê armazenamento e recursos de banda, no caso ele armazena vídeos inteiros ou partes e provê upload destes dados para outros gateways. Na avaliação fixou-se em gateways de 1Mbps a 2Mbps.

VoD - Video-on-demand

Tracker: coordenador principal, monitora a disponibilidade e conteúdo de cada gateway, responde requisição de busca por conteúdo, além de gerenciar as taxas de upload e download entre a comunicação dos gateways.

Servidor de conteúdo: pode ser usado caso nenhum gateway tenha o resultado da requisição e também serve para carregar os gateways com conteúdos relevantes (inclusive em modo offline, como um pre-load).

Foram utilizados 3 fontes diferentes para realizar os testes:

● Base de dados do Netflix: aluguel de um filme interpretado como acesso de conteúdo. Assume-se que todos os filmes tem duração de 90 minutos.

● Youtube traces: já contém dados de visualizações do vídeo e da duração.

● Acessos ao IPTV (Internet Protocol Television) de um grande ISP: 250k clientes, dados de 60 dias, usaram análise de 2k de clientes randômicos.

Também foi realizada uma análise cruzada da eficiência energética do NaDa nas três fontes acima simultaneamente.

VoD - Video-on-demand

A simulação foi dividida em duas fases:1. Localização de objetos realizada no modo offline.2. Simulação usando as fontes citadas anteriormente (Netflix,

Youtube, IPTV e Mixed)Cada simulação representa a atividade de usuário durante 24 horas.

A simulação

ResultadosEfeitos dos padrões de usoO padrões de uso e seus efeitos em gateways sempre ligados:

NaDa é em média 30% mais eficiente, economizando muita energia nos picos de uso, além disso vale notar que no YouTube o ganho foi menor devido a ter acesso mais global e catálogo maior.

● Esquerda: com todos os gateways ligados toda a demanda de banda é colocada na rede com cada gateway armazenando somente 6GB.

● Direita: mais pessimista, notamos que a média é de 18GB por gateway para 1/3 do load total. Após isso a eficiência do server cresce muito lentamente.

No entanto, deve-se lembrar que a disponibilidade de gateways em é bem alta (cerca de 85%).

Resultados Proporção de gateways ligados

Resultados Armazenamento e janela

Resultados Armazenamento e janelaEm gateways sempre ligados, maior armazenamento diminui o uso de energia, até que chega um ponto que obter mais armazenamento gasta uma quantidade de energia insignificante. Devido ao catálogo maior no Youtube a energia nele diminui a uma taxa menor.

O Mixed trace mostrou uma perfeita curva de divisão. Significa que o conteúdo é dividido em um grande número de pequenos pedaços. Em uma janela de 60 segundos o consumo de energia ficou próximo de um sistema ideal.

Mostra que nos mais adversos cenários de rede o NaDa economizou 20%.

O aumento nos parâmetros da rede no modelo de consumo de energia também faz com que haja economia de energia.

Resultados Rede

A economia de energia é maior quando o número de usuário aumenta, com 9k usuários e taxa de 0,7Mbps é 39%, já com 27k são 44%.

Comentário: O número de usuários tendem a aumentar rapidamente. Com o armazenamento do gateway limitado, o NaDa é mais limitado pela memória do que pela rede (ao menos para pequenas populações), no entanto ao aumentar os usuários a memória disponível também aumenta.

Resultados Tamanho da população

Energia economizada cresce na medida que a taxa de upload de streaming aumenta em relação a de streaming consumido.

Por exemplo, para 18k usuários e 2Mbps de rate. Mudando o upstream de 1Mbps para 2Mbsp aumenta-se a economia em 15%.

Por outro lado para taxas de 8Mbps a diferença é insignificante.

Resultados Streaming e taxas de upload

● Projetos: Portivity, Evergrow, OneLab e Savant.● "Greening the Internet" de 2004 gerou alguns trabalhos

interessantes subsequentes:■ Ganho de energia através de mudança dinâmica de

rota ou no design inicial da rede.■ Manter dados da rede em buffers nas arestas da rede

para poder fazer com equipamentos durmam.● Outro estudo trabalhou em cima do paradigma atual de Data

Centers para tentar encontrar onde economizar energia nele.● Por fim, nesta questão, dois bons artigos de 2008 também

trabalham com a economia de energia mudando o paradigma (um tenta uma abordagem P2P e o outro com um conceito de mini Data Centers).

Trabalhos relacionados

● Novo paradigma em Data Centers.● Conseguiu reduzir, na média e para diferentes

serviços, de 20 a 30% o consumo energético.● Como incentivar o uso do NaDa? Recompensas

para o usuário na forma de redução do valor do serviço por exempo.

● Necessita de um ISP que garanta a largura de banda necessária para gerenciar a rede.

● Estão trabalhando em protótipos de avançados gateways e trackers em serviços VoD.

Conclusão - O NaDa

● Benefícios: ■ Escalável (não precisa de um servidor subutilizado

para picos). Outro paper é somente focado nisso.■ Poupa energia (inclusive na rede).■ Reusa energia de base de equipamentos.■ Sem necessidade de resfriamento extra.

● NaDa atualmente:■ Seção News do site não atualizada desde 2010.■ Última publicação sobre ele (melhoria) de 2011.■ Apesar da ideia ter sido muito bem recebida por

algumas empresas e academia, o projeto parece que não tem casos de sucesso no mercado ainda.

Comentários

■ O que fazer no caso da largura de banda de upload estiver limitada?

■ Como incentivar usuários? ■ Como trabalhar com a privacidade dos dados?■ Como melhorar os resultados da infraestrutura

de rede?■ Como pesar o custo de implementação e uso do

NaDa perante o paradigma tradicional de Data Centers?

Desafios

● "NanoDataCenters" [Online], disponível em:http://www.nanodatacenters.eu

● V. Valancius, N. Laoutaris, L. Massoulié, C. Diot, P. Rodriguez, "Greening the Internet with Nano Data Centers", em 2009 na 5ª ACM International Conference on Emerging Networking Experiments and Technologies.

● Jonathan G. Koomey, "Worldwide electricity used in data centers", em 2008 na Environmental Research Letters.

Referências

Perguntas?