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영어

Cloud computing is suited to reduce costs of maintaining IT infrastructure and initial investment, so it has been developed. As cloud computing is developed, problems of power consumption to maintain the environment are occurred. So, several studies for reducing power consumption or improving power efficiency have been performed. However, for improving power efficiency, we have to measure power consumption. For measuring the power consumption by using the power meter has not only additional cost, but also inconvenience for installing power meter. Thus, we propose prediction method of power consumption using utilization rate of CPU, Memory, and Hard disk. Also, to prove accuracy of prediction method, we perform the CPU test to compare and analyze between predictive power consumption and actual power consumption. As a result, there are differences between the predictive power consumption and actual power consumption value about 5.87% in the test.

한국어

클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 초기투자비용과 유지보수에 대한 부담을 줄이는 방안으로 적합하다고 여겨지면서발전하였다. 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라, 그 환경을 유지하기 위해 소모되는 전력에 관한 문제가 발생하였다. 따라서 소비전력을 줄이거나 전력효율을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 전력 효율을 향상시키기 위해서는 소비전력을 측정해야한다. 하지만 소비전력을 측정하기 위해 전력측정기를 사용하는 것은 추가적인 비용이발생할 뿐만 아니라 전력측정기를 설치해야 하는 번거로움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전력측정기를 이용하지 않고 소비전력을 예측하는 수식을 제안한다. CPU, Memory, Hard disk의 TDP와 사용률을 이용하여 전력을예측하는 예측 방안을 제안한다. 또한 제안한 수식의 정확성을 입증하기 위하여, CPU 테스트를 수행하여 예측소비전력과 실제소비전력을 비교분석 하였다. 그 결과 수식을 이용한 예측전력과 전력측정기를 이용한 실제전력의 오차율평균은 CPU 테스트에서 5.75%를 보였고, Hard disk 테스트에서는 8.54%를 보였다.