Aplicações de teoria do escalonamento para otimizar o uso de energia verde em plataformas de nuvens computacionais

Resumo

Plataformas de computação em nuvem são utilizadas no oferecimento da maioria dos serviços e aplicações que usamos no dia a dia, tais como redes sociais, e-mail, videogames, streaming de vídeos, e são um elemento fundamental para a implantação de cidades inteligentes. Entretanto, plataformas de computação em nuvem necessitam de uma grande quantidade de eletricidade: os data centers usados por essas plataformas consomem cerca de 1% de toda a energia produzida no mundo. Para reduzir os custos e os impactos ambientais resultantes desse consumo de energia, data centers estão usando fontes de energia renovável em suas instalações. A disponibilidade de energia solar não é constante, o que faz com que o escalonamento de tarefas com o objetivo de reduzir o consumo de energia não renovável seja um desafio. Alguns data centers utilizam baterias para armazenar a energia renovável, mas elas descarregam e perdem sua capacidade com o passar do tempo, o que caracteriza um novo problema: decidir em que momento recarregar e quando utilizar a energia das baterias. Neste projeto, iremos estudar como aplicar teoria do escalonamento para reduzir o consumo de energia não renovável e o custo de operação de data centers. Para atacar os desafios científicos e tecnológicos deste problema, iremos desenvolver um algoritmo de escalonamento multi-objetivo para gerenciar a execução de máquinas virtuais submetidas a plataformas de computação em nuvem geograficamente distribuídas, considerando que tais plataformas possuem baterias e energia renovável fornecida por fontes intermitentes de energia renovável tais como eólica ou de painéis solares. Iremos propor também um método para estimar como dimensionar as fontes de energia renováveis e as baterias dado o tamanho de um data center e a sua carga de trabalho prevista. (AU)