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영어

Data centers are mostly under-utilized as only 20 ~30% of total computing resources are consumed in average, leading power efficiency to less than 50%. In order to increase power efficiency of data centers, a flexible power management policy must be adopted. It requires precise estimation of power consumption in real-time; however, it is very difficult and expensive as the power consumption highly fluctuates with the utilization of computing resources. Hence, in this paper, we introduce an efficient power prediction method that has low computation and minimum installation. By classifying system loads and modelling power analysis model for each of them, we could increase accuracy of the power prediction method.

한국어

대부분의 데이터 센터는 평균적으로 총 자원의 20% ~ 30%만이 사용되고 있고 50% 미만의 전력 효율을 갖고 있 다. 유연한 전력 관리 정책을 적용하면 데이터 센터의 전력 효율을 높일 수 있고 이를 위해서는 동적 부하에 따른 정확한 전력 소비량을 예측 가능해야 한다. 하지만 부하에 따른 서버의 전력 소비량 예측은 시스템 구축비용 및 컴 퓨팅 비용이 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 기존의 시스템 정보를 이용한 서버 전력 측정 방법을 소개하고 간편 한 구축과 저렴한 컴퓨팅 비용으로 시스템 부하에 따른 전력 소비량을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 시스템 부 하를 분류하고 부하 별 전력 모델을 도출하여 적용함으로써 보다 정확한 예측 방법을 제안하였다. 또한, 실제 서버 환경을 구축하여 평가를 진행하였고 제안한 방법의 타당성을 증명하였다.