paper information

• Journal: IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS 2023
• Paper title: An Approximation Algorithm for Minimizing the Cloud Carbon Footprint through Workload Scheduling
• Authors: Ana Radovanović; Ross Koningstein; Ian Schneider; Bokan Chen; Alexandre Duarte; Binz Roy; Diyue Xiao; Maya Haridasan; Patrick Hung; Nick Care; Saurav Talukdar; Eric Mullen; Kendal Smith; MariEllen Cottman; Walfredo Cirne

Main idea

1. Flexible Load, Inflexible Load 로 작업의 유형을 나눠서 부하를 관리함.
2. Carbon Intensity, Power consumption를 줄이는 최적화 함수를 통해 virtual capacity curves를 설계함.

Pros

1. 탄소 배출량과 전력 소비를 모두 고려하는 최적화 함수를 설계함.
   • 일일 시간별 작업의 부하를 예측 및 조정해 얻은 전력 소비량과 예측된 탄소 강도를 통해 최적화 진행함.
2. 작업을 두 가지 유형으로 나눠서 관리하기 때문에 중단될 수 없는 작업에는 영향을 미치지 않고, 부하관리를 통해 탄소 배출량을 줄일 수 있음.
   • 클러스터 전체의 부하를 제한하는 것이 아닌 Inflexible을 보장하면서 Flexible Load에 대해서 부하를 관리함.

Cons

1. 신규 클러스터에서는 VCC형성이 올바르게 진행되지 않을 수 없다.
   • 과거의 데이터를 기반으로 미래 부하를 예측하기 때문에 충분하지 않은 데이터가 있는 신규 클러스터의 경우 부하 형성이 정확하지 않음.
2. 하나의 클러스터에서 작업을 지연하기 때문에 작업을 탄소 강도가 낮은 데이터 센터의 클러스터로 이동하지 못 함.
   • 동일한 탄소 강도에서 작업의 부하 관리로 탄소 배출을 감소하기 때문에 일일 소비할 수 있는 리소스 양이 한정적임.
   • 공간적으로 이동할 경우 더 낮은 탄소 강도 때문에 비교적 많은 작업을 소화할 수 있음.

Cite

A. Radovanovi et al., “Carbon-Aware Computing for Datacenters,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 38, no. 2, pp. 1270–1280, 2023