Um Algoritmo para Distribuição Balanceada de Carga Elétrica e Redução de Consumo de Energia em Centros de Dados e Nuvens

Abstract

Os avanços tecnológicos acontecem por intermédio de pesquisas e estudos, inclusive com a criação de novos paradigmas, tais como a computação em nuvem, comércio eletrônico e redes sociais. Em alguns casos, grandes centros de dados são utilizados para suportar esses paradigmas. Com isso, estes grandes centros de dados tornaram-se elementos críticos no desenvolvimento de tarefas diárias, o que sugere que, a cada dia, utilizamos mais seus recursos, aumentando a demanda e, consequentemente, o consumo elétrico. Hodiernamente, o consumo de energia é uma questão de interesse comum. Pesquisas demonstram que, como consequência da constante evolução e expansão da tecnologia da informação, os centros de dados e as nuvens (cloud computing) são grandes consumidores de energia elétrica. Com esse alto consumo, destacam-se as questões de sustentabilidade e custo. Neste contexto, a presente dissertação propõe um algoritmo de distribuição de carga elétrica (ADCE) para otimizar a distribuição de energia em infraestruturas elétricas de centros de dados e nuvens privadas. O ADCE é suportado pelo ambiente denominado Mercury, que é capaz de realizar uma avaliação integrada das métricas de confiabilidade, custo e sustentabilidade. O ADCE otimiza, mais especificamente, a distribuição da corrente elétrica na modelagem de fluxo de energia (EFM - Energy Flow Model). A modelagem em EFM é responsável por estimar as questões de sustentabilidade e de custo das infraestruturas elétricas de centros de dados e nuvens, respeitando as restrições de capacidade de energia que cada dispositivo é capaz de fornecer (considerando o sistema elétrico) ou extrair (considerando o sistema de refrigeração). Ademais, dois estudos de caso são apresentados, onde são analisadas sete infraestruturas elétricas de um centro de dados e seis de uma nuvem privada. Para os centros de dados foi alcançada uma redução no consumo de energia de até 15,5% e a métrica utilizada para avaliar a redução do impacto ambiental (exergia) foi reduzida em mais da metade de seu valor. No que concerne ao estudo das nuvens privadas a redução do consumo de energia foi de até 9,7% e da exergia de para quase um terço de seu valor inicial. Os resultados obtidos foram significativos, uma vez que as preocupações ambientais ganham destaque com o passar dos anos e os recursos financeiros das empresas são finitos e muito valiosos.