ANALISI DELLE PRESTAZIONI ENERGETICHE DI UN DATA CENTER IN SCENARI MULTI-CARICO

This thesis explores the analysis of energy performance in data centers, evaluating their behavior under different workload scenarios. The experimentation involved the simulation of five distinct workload scenarios using the OpenDC simulator. These scenarios — Night Load, a traffic peak similar to that expected during Black Friday, Saturation Stress, Execution Failures, and Long-Duration Jobs — were derived from an open-source dataset provided by the multinational company Alibaba Group. The scenarios were compared using significant metrics such as Throughput, Speedup, and Task Completion Efficiency, which were used to compute a Scalability Index. This index aimed to identify the operational conditions that allow for more efficient resource utilization and to provide insights for potential energy efficiency improvements in data center infrastructures. The work also includes a critical reflection on the OpenDC simulator, highlighting its strengths and limitations. This thesis is part of a multidisciplinary research context, with the goal of contributing to the development of innovative strategies for improving the energy efficiency and sustainability of data centers

Questo lavoro di tesi approfondisce l’analisi delle prestazioni energetiche per i data center, valutandone il comportamento nel momento in cui fosse sottoposto a differenti scenari di carico. La sperimentazione ha analizzato 5 scenari di carico differenti tramite il simulatore OpenDC. Gli scenari - Carico Notturno, picco di traffico simile a quello che si otterrebbe durante il Black Friday, Stress da Saturazione, Errori di Esecuzione e Job di Lunga Durata - sono stati ricavati da un dataset open source fornito dalla multinazionale Alibaba Group. Gli scenari sono stati confrontati tra di loro tramite il calcolo di indici significativi quali Throughput, Speedup ed Efficienza di completamento delle task, utilizzati per valutare un Indice di Scalabilità che individuasse le condizioni operative che consentono un utilizzo più efficiente delle risorse e proporre spunti per un potenziale efficientamento energetico della struttura. Il lavoro include inoltre una riflessione critica sul simulatore OpenDC, mettendone in evidenza potenzialità e limiti. Questa tesi si colloca in un contesto di ricerca multidisciplinare, con l’obiettivo di contribuire allo sviluppo di strategie innovative per migliorare l’efficienza e la sostenibilità energetica dei data center.