用于服务器场中节能作业分配的不安_bandit模型
最优化与控制
2023-10-23 v3 分布式、并行与集群计算
摘要
我们旨在最大化大规模服务器场的能源效率（以每作业平均能源成本衡量），该服务器场具有被建模为并行抽象服务器的各类存储和/或计算组件。每台服务器以多种功率模式运行，其具有潜在不同的服务与能耗速率。服务器的异构性与多种功率模式使最大化问题复杂化，其最优解通常难以处理。依靠Whittle松弛技术，我们求得一种近最优、可扩展的作业分配策略。在与服务器服务及能耗速率相关的温和条件下，我们证明所提策略随着整个系统规模趋于无穷而逼近最优；即它是渐近最优的。对于非渐近情形，我们通过数值模拟展示了所提策略的有效性，该策略优于所有被测基线，并数值证明了其针对重尾作业尺寸分布的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2112.06275,
title = {A Restless Bandit Model for Energy-Efficient Job Assignments in Server Farms},
author = {Jing Fu and Xinyu Wang and Zengfu Wang and Moshe Zukerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06275},
year = {2023}
}
备注
55 pages, 10 figures