在Hewlett Packard Labs面临的诸多挑战中，提升数据中心的可持续性是一个迫在眉睫的问题。在全球性的气候变化危机中，数据中心扮演着重要角色——它们排放了世界上0.6%的温室气体并消耗了全球1%的电力，用水量同样相当惊人。
诚然，减少数据中心的碳排放并不足以实现净零目标，汽车、飞机、工厂以及电力网减排将更直接有效地推动这一进程，但数据中心的改良始终不可忽视。因此，Hewlett Packard Labs正致力于提高数据中心架构的能源效率，期望使之具备“能源感知”的特性，从而提升整体的能源利用效率。
“具备‘能源感知’特性的架构，将多种设计和实现方案归集于一致的架构原则之下，始终以能源使用情况为首要考量标准。”HPE研究员Dejan Milojicic说，“这不仅增强了我们产品之间的一致性和关联性，更重要的是，它同时能够实现最优化能源使用。”
Hewlett Packard Labs在开发具备“能源感知”特性架构方面的努力开始引起广泛关注。实验室的研究人员与大学合作伙伴共同撰写的一篇论文，在10月份召开的国际绿色与可持续计算大会（IGSC）上被评为了“最佳论文”。
该论文名为《SHIELD：针对数据中心管理的可持续混合进化学习框架——聚焦碳排、废水处理及能源效率》，是科罗拉多州立大学(CSU)与Hewlett Packard Labs研究人员共同合作的成果。该文由CSU的Sirui Qi和Sudeep Pasricha教授，以及Hewlett Packard Labs的Dejan Milojicic和Cullen Bash共同撰写。
“正如我们与之合作的大多数大学一样，CSU只负责提出创新的思维方式，不必顾虑公司的执行条件。”Milojicic表示，“随后，我们从实际的业务限制出发，确保提出的解决方案既切实可行又高效。这是一个双赢的过程，最终，我们的所有客户都会从中受益。”
管理工作负载分布
该计划提出了一种创新方法，对全球分布式数据中心（GDDCs）的碳排放、水资源占用和能源消耗进行综合优化，也即CSU与Hewlett Packard Labs共同研发的名为SHIELD的混合式工作负载管理框架。该框架借助机器学习技术，能够在全球范围内的数据中心之间智能调配工作负载和优化数据中心的运营效率。 为了应对不断飙升的海量数据，分布于全球的数据中心数量正在持续增加。因此，降低数据中心的能耗成本和环境成本（用水和碳排放）已经成为当务之急。一个有效的解决方案是通过智能系统将工作负载分配至能源成本更低、环保性能更好的数据中心，然而成本节约与环境保护往往难以兼得，这就要求云服务供应商在管理工作负载时做出精明的决策。 SHIELD项目通过融合机器学习与进化算法的先进技术，致力于同时达成全球分布式数据中心（GDDCs）的三大可持续发展目标：即将碳排放、水资源足迹和能耗成本降至最低。 结果显示，相较于当前其它先进的数据中心管理框架，SHIELD在融合速度、可扩展性和解决方案质量等几个关键方面都表现优异，特别是在降低环境影响方面取得了显著成效：与现有技术相比，碳排放量最多可减少3.7倍，水资源消耗可减少1.8倍，而能源成本也可降低1.3倍。 “可持续性涵盖众多层面，唯有结合多方面的目标解决策略，才能与基础设施达成良好配合、全面满足客户的需求。”Bash指出，“数据中心之间并非相互孤立，我们的策略巧妙地利用时差追踪清洁能源的可用性。当发现一个碳排放较低，而在某时间段价格又比较便宜的能源时，我们就运行一些工作负载，通过这样的方法来提高能源效率。” 目前，Hewlett Packard Labs还在进行其他一系列研究项目，旨在提高数据中心可持续性，包括发展数字孪生技术、开发能源调度系统，以及探索利用硅光子技术和加速器来提升能源效率的新架构。此外，研究人员同样在深入探讨一种覆盖从边缘计算到核心处理再到云服务的能源优化架构的潜力和前景。 未来，Hewlett Packard Labs将着重研究函数即服务（FaaS）的性能特征，其所具备的无状态等独特属性，将进一步简化任务的迁移和分配过程。 “我们正在研究不同函数即服务（FaaS）功能在能源消耗上的表现，尤其是在使用加速器时的效率，”Milojicic 表示。“由于无服务器（Serverless）技术和加速器都具备高度的细粒度特性，它们之间的结合展现出了极好的兼容性。”
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