Paper information

• conference: 2023 IEEE International Conference on Big Data (BigData)
• paper title: Workload Shifting Based on Low Carbon Intensity Periods: A Framework for Reducing Carbon Emissions in Cloud Computing
• authors: Shivani Tripathi, Praveen Kumar, Priyadarshni Gupta, Rajiv Misra, T.N. Singh

Main idea

1. 지리분산 로드 밸런싱과 데이터 센터 규모 최적화를 워크로드 시프팅의 두 가지 핵심 과제로 정함.
2. 시공간 변동성을 고려하는 시프팅 가능성 계산식, Shifting Potential(SP(t, W))을 통해 전력망의 탄소집약도가 낮은 지역과 시간대로 시프팅을 수행할 수 있는 프레임워크를 제공함.
3. 클라우드 컴퓨팅 워크로드 시프팅에 고려해야 하는 네 가지 제약 사항으로 전력, SLA, 탄소 배출량, 라우팅 네 가지를 정의함.

Pros

1. 클라우드 서비스 제공자는 주어진 프레임워크를 활용해 서비스 품질 저하에 대한 걱정 없이 탄소 배출량을 최소화할 수 있음.
2. Shifting Potential 공식을 사용하여 시프팅을 통해 얻을 수 있는 탄소 집약도 감소 효과를 정량화 할 수 있음.

Cons

1. 본문의 서비스 수준 계약(SLA) 제약 사항은 오직 처리 시간만 고려함. 다양한 조건의 SLA 제약 사항들을 만족 시키기엔 한계가 있음.
2. 지역 특성에 따라 Shifting Potential의 효과가 다소 제한될 수 있음. 일례로 본문에서 프랑스는 다른 국가들에 비해서 효과가 미약했음.
3. Shifting Potential 계산에 중요한 역할을 하는 Forecast Window의 적절한 범위에 대한 내용이 없어 수식 활용 시 범위 선정에 어려움이 예상됨.

Figure or Equation

Cite

M.-J. Yang, “Energy-efficient cloud data center with fair service level agreement for green computing,” Cluster Computing, vol. 24, no. 4, pp. 3337–3349, 2021.