WattScope:数据中心中非侵入式应用级功耗分解
分布式、并行与集群计算
2023-09-25 v1 计算机与社会
性能
摘要
数据中心容量呈指数级增长,以满足深度学习等新兴计算密集型应用日益增长的需求。这一趋势引发了对数据中心能耗与碳足迹增加的担忧。优化数据中心能源与碳效率的基本前提是准确监测并将能耗归属到特定用户与应用。由于数据中心服务器往往为多租户模式(即托管众多应用),仅依靠服务器级与机架级功耗监测无法揭示其驻留应用的能源使用与碳排放情况。同时,当前应用级能耗监测与归属技术具有侵入性:它们需要服务器的特权访问,并需软硬件的协同支持,而在云环境中这并非总可行。为解决该问题,我们设计了WattScope,一种利用服务器总功耗的外部测量非侵入式估算各应用功耗的系统,无需直接访问服务器操作系统或应用。我们的核心洞见是:基于生产轨迹的分析,数据中心负载的功耗特征(如低变异性、低幅值和高周期性)极利于将服务器总功耗分解为应用级数值。WattScope调整并扩展了基于机器学习的建筑功耗分解技术,将其应用于数据中心服务器级与机架级功率计测量。我们在生产负载上评估了WattScope的准确性,显示其具有高精度(例如常<10%归一化平均绝对误差),因此可作为数据中心外部监测应用级功耗的有用工具。
引用
@article{arxiv.2309.12612,
title = {WattScope: Non-intrusive Application-level Power Disaggregation in Datacenters},
author = {Xiaoding Guan and Noman Bashir and David Irwin and Prashant Shenoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12612},
year = {2023}
}
备注
Accepted to Performance'23