Energy cost optimization in large scale distributed systems by resource allocation techniques

Büyük öl çekli da ğı tı lmı s sistemler güvenilir servis sa ğlamak ve karma şık problemlerin çözümü i çin yüksek miktarlarda hesaplama gücüne ihtiya ç duyarlar. Bu ba ğlamda, bu tarz sistemlerin enerji ihtiya çlar ı hı zlı bir şekilde artmakta ve bu da beraberinde çok yüksek maliyetler getirmektedir. Bu alanlarda daha ileri noktalara gelebilmek i cin bu maliyetleri dü sürmek bu organizasyonlar i çin hayati önem ta şı maktadı r. Kullanı lan toplam enerji miktarı nı dü şürmenin yanı sı ra, elektrik fiyatlar ında görülen co ğrafi ve zamana ba ğl ı de ği şimlerden faydalanarak elektrik faturaları nı dü şürmek de mümkün olmaktadı r. Tezin ilk k ısmı nda, kullan ıcı lar n fi nansal büt çeler belirleyebildi ği ve bu sayede kendi kaynakları nı n kullan ım ından do ğan fi nansal yükü s ın ırlayabilecekleri bir gönüllü i şlem a ğı sunuyoruz. Kullan ıc ıları n tükettikleri elektrik fiyatı nı n zamana ba ğl ı olarak de ği şti ği varsay ımı altı nda, yakla ş ımı mı zı n ilgin ç bir görev atama problemi olu şturdu ğunu gösterdik. Burada ama ç kullanı cı ları n belirledikleri büt çeleri a şmayacak şekilde i şlem a ğı nda yapı lan toplam i şi maksimuma ta şı mak. NP zorlukta olan bu probleme çözüm olarak polinom zamanda çalı şan sezgisel algoritmalar sunduk ve detaylı simulasyonlarımı z sonucunda gönüllü i şlem a ğ ında i şlenen toplam i ş miktarı nı n şu anda kullanı lmakta olan tekniklere oranla %35 arttı rı labilece ğini gösterdik. İkinci kı sı mda, toplu i şlerin çözümü i çin özelle şmi ş co ğrafi olarak da ğı tı mlı veri merkezleri modelliyoruz. Elektrik fiyatı nı n mekana ve zamana ba ğlı olarak de ği şti ği varsayı mı nı ve d ışar daki havayı kullanan so ğutma fı rsatları nı göz önüne alarak, enerji masraf ını azaltmayı lineer programlama problemi olarak modelliyoruz. İki sezgisel i ş planlama algoritması sunuyoruz ve ger çek sistem kayı tları ve elektrik fiyatları nı kullandı ğ ımı z simülasyonlar ın sonucuna göre sundu ğumuz algoritmalar toplam enerji masrafları nı i ş dengeleme ama çl ı algoritmalara oranla %6'ya kadar azaltmaktadı r.