초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 데이터 센터의 최적 계획/운영을 위하여 경영과학적인 방법론을 활용하는 것에 주된 목적을 두고 있다. 좋은 수리 모형을 개발하기 위해서는 파라메터의 캘리브레이션, 현실적인 제약조건의 반영 등이 필수적이다. 그러나 수리 모형이 잘 구축되었다 하더라도, 대규모 시스템의 경우에는 일반적인 문제 해결 방법론으로는 모형을 제대로 활용할 수 없는 경우가 많다. 본 연구진은 다소 도전적일 수 있는 대규모 확률 시스템의 분석방법론 및 최적화 방법론을 적용하여 문제를 해결하고자 하였다. 즉, 현실의 어려움을

연구의 목적 및 내용
본 연구에서는 데이터 센터의 최적 계획/운영을 위하여 경영과학적인 방법론을 활용하는 것에 주된 목적을 두고 있다. 좋은 수리 모형을 개발하기 위해서는 파라메터의 캘리브레이션, 현실적인 제약조건의 반영 등이 필수적이다. 그러나 수리 모형이 잘 구축되었다 하더라도, 대규모 시스템의 경우에는 일반적인 문제 해결 방법론으로는 모형을 제대로 활용할 수 없는 경우가 많다. 본 연구진은 다소 도전적일 수 있는 대규모 확률 시스템의 분석방법론 및 최적화 방법론을 적용하여 문제를 해결하고자 하였다. 즉, 현실의 어려움을 회피하기 보다는 최대한 극복하여 대규모 데이터 센터의 운영/계획/관리를 효과적으로 수행할 수 있는 방법론을 개발하는 것이 본 연구에서 지향하는 목표이며, 연구의 내용은 크게 세 가지 주제를 포함한다. 1)데이터 센터의 에너지 효율적인 계획 및 운영, 2)데이터 센터의 서버를 수리적으로 나타낼 수 있는 대기행렬모형의 분석, 3)대규모 서버 시스템의 수명을 분석하기 위한 신뢰성 분석.

연구결과
데이터 센터의 실시간 운영과 관련된 알고리듬 연구의 결과로, 실시간으로 데이터 센터를 운영할 때 에너지 소모를 최소화 할 수 있도록 서버의 속도와 작업의 라우팅을 결정하는 분산 알고리듬을 개발하였으며, 그 유효성은 이산 사건 시뮬레이션으로 검증하였다.
데이터 센터 운영 정책의 에너지 효율성 연구의 결과로, 관리의 편의성을 추구하는 대표적인 운영정책 3가지(서버 클러스터링, 전원 ON/OFF, Bang-bang 제어)의 에너지 효율을 혼합정수계획법을 사용하여 비교 및 평가하였다. 그 결과, 서버 클러스터링은 에너지 효율을 감소시키지 않는 것으로 밝혀졌다.
데이터 센터를 확률 모형으로 나타내고 분석하기 위한 연구의 결과로, 비정상 도착 및 서비스 시간을 갖는 복수서버 대기행렬모형의 성능척도를 근사적으로 유도하였다. 주로 활용된 방법론은 일양 가속 기법을 활용한 strong approximation 이론으로써, 교통밀도를 일정하게 유지하면서, 대기행렬모형의 파라메터들(도착률, 서비스율)을 일정한 비율로 증가시키는 방식이다. 제시한 근사식의 정확성은 여러 차례의 이산 사건 시뮬레이션으로 검증되었다.
데이터 센터의 수명을 분석하기 위한 신뢰성 분석 연구의 결과로, 점근적 방법론인 유체 및 확산 극한을 적용한 신뢰성 평가 기법을 개발하였다. 그 결과, 확산 극한의 경우 가우시안 과정으로 수렴하게 되는 것을 확인하였고, 이 때 유체 극한으로 구한 평균과 상미분 방정식을 풀어 구한 분산으로 가우시안 과정의 파라메터를 구할 수 있었다.

연구결과의 활용계획
본 연구에서 제시한 방법론들은 데이터 센터 외에도, 시스템을 구성하는 요소들의 수가 많으면서 확률적으로 변화하는 특성을 지닌 시스템이라면 어디에든 응용할 수 있는 가능성이 있다. 콜 센터, 풍력발전 단지, 종합병원 등의 시설이 그 예라고 할 수 있다.
국가적인 차원에서는 전력 절감을 위해서 단일 데이터 센터뿐 아니라 다중의 데이터 센터를 동시에 고려하는 문제를 생각해 볼 수 있다. 전국의 데이터 센터를 통합적으로 고려하고, 여기에 최근 현실화되고 있는 스마트 그리드 환경에서 획득할 수 있는 정보를 융합 하면 에너지 관리 대책을 수립하는데 크게 기여할 수 있을 것이다.

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

Purpose & contents
In this research study, we pursue to develop OR methodologies for optimal planning and operations in data centers. A good mathematical model should require calibrations of parameters and realistic constraints. In case that the system is of large-scale, however, general methods

Purpose & contents
In this research study, we pursue to develop OR methodologies for optimal planning and operations in data centers. A good mathematical model should require calibrations of parameters and realistic constraints. In case that the system is of large-scale, however, general methods are often not applicable due to its large scale. To overcome these difficulties, we use challenging approaches for analyzing and optimizing the large-scale data centers. The ultimate goal of this research project is to handle the difficulties stem from the large-scale property of data center and to develop methodologies that can effectively operate/plan/maintain data centers. The contents of the research study can be divided into three parts: 1)energy efficient planning and operations in data centers 2)Analysis of queueing systems that can represent the data centers mathematically 3)Reliability evaluation for analyzing the lifetime of large-scale data centers

Result
As a result of the research study on real time operations in data center, we develop a distributed speed scaling and load balancing algorithm that effectively reduce the energy consumption while providing required service quality. The effectiveness of the algorithm is verified by discrete event simulation.
As a result of the research study on evaluation of energy efficiency in data center, we compare and evaluate three operating practices adopted for operational convenience using mixed integer programming approach.
As a result of the research study on modeling and analyzing data center by stochastic models, we approximate the performance measures of a multi server queueing system with general time-varying arrival and service times. We use strong approximation coupled with uniform acceleration technique, which accelerates parameters of the queue uniformly while keeping the traffic intensity constantly. The exactness of the derived approximation formula is verified by well designed numerical experiments.
As a result of the research study on the reliability analysis of data centers, we develop a reliability evaluation method based on the fluid and diffusion limit. We find that the diffusion limit of the system converges to a Gaussian process whose parameters are determined by solving the series of ordinary differential equations and by the mean from the fluid limit.

Expected Contribution
The methodologies resulted from this research project can be applied to another large-scale systems with stochastic dynamics such as call centers, wind farms, or hospitals. In the national level interests, we can consider the problem of multiple data centers simultaneously. Integrated with the informations from smart-grid environment, the government can develop and construct the national electricity planning using the results of our research project.

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 7
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 8
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 17
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 18
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 19
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 19
• 8. 참고문헌 ... 20
• 9. 연구성과 ... 21
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 22
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 22
• 12. 기타사항 ... 23
• 별첨1. 대 표 연 구 성 과 ... 24
• 별첨2. 대표적 연구실적 사본 ... 29
• 별첨3. 세부 목표 관련 증빙 ... 37
• 끝페이지 ... 43