数据中心运维的整体分析：资源使用、能耗与工作负载表征——扩展技术报告
分布式、并行与集群计算
2021-07-27 v1
摘要
改进数据中心运维对数字社会至关重要。我们主张，要做到这一点，我们的社区需要从孤立考虑运维方面，转向对数据中心资源、能耗与工作负载的整体分析。进而，这一转变将需要新的分析方法，以及具有精细时间与空间粒度的开放获取、FAIR 数据集。我们在本工作中利用了罕见公开数据集之一，其提供数据中心运维的细粒度信息。利用它，我们展示出有力证据：细粒度信息揭示了新的运维方面。我们随后提出一种数据中心运维整体分析方法，提供节点、能耗与工作负载方面的统计表征。我们通过将该方法应用于一个拥有超过 300 个节点的数据中心基础设施的运维，来展示我们整体分析方法的益处。我们的分析揭示了通用与机器学习（ML）特有的方面，并进一步详述了数据中心在 2020 年 COVID-19 大流行期间的运维行为变化。我们做出了超过 30 条主要观察，提供了对大规模公共科学基础设施长期运维的整体洞察。我们建议此类观察可立即有助于性能工程任务（如预测未来数据中心负载），并长期有助于数据中心基础设施的设计。
引用
@article{arxiv.2107.11832,
title = {A Holistic Analysis of Datacenter Operations: Resource Usage, Energy, and Workload Characterization -- Extended Technical Report},
author = {Laurens Versluis and Mehmet Cetin and Caspar Greeven and Kristian Laursen and Damian Podareanu and Valeriu Codreanu and Alexandru Uta and Alexandru Iosup},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.11832},
year = {2021}
}