Dynamic Right-Sizing for Power-Proportional Data Centers文章阅读笔记

摘要重点：

数据中心在用户需求较少，负荷较低时还维持着较高的资源提供能力，造成了大量能源浪费，文章提出一种在线算法，来适时关闭部分服务器，来达到节省能源的目的。摘要中还提到离线最优算法从反向时间来看是一种简单结构，这里没有特别懂。最后提到 traditional approach of receding horizon control，似乎是一个经典算法。

这篇文章和卖出预留实例有点类似，资源浪费发生时，卖出实例（关闭服务器）。

挑战：

1、服务器需要无缝过渡，开启关闭过程中不丢失它的状态。

2、需要保证技术的稳定性，频繁开关的磨损。

3、如何判断多少服务器进入节电模式？当发生资源短缺时如何控制？需要立即唤醒服务器。

算法花费包括：

1、因为服务器数量减少造成的延迟。

2、服务器活跃时造成的能源（电）花费。

3、服务器状态切换造成的花费（延迟、电费、磨损）。

文章有三个贡献：

1、描述出离散最优算法，且发现从反向时间来看，离散最优算法是一种简单懒散结构。

2、提出一个在线算法（懒散容量配置）LCP，含有预测窗口，证明竞争比为3。

3、实验部分用了两个数据集，将LCP与Receding Horizon Control 进行比较，用了peak-to-mean ratio (PMR)作为其中一个评价标准。