🤴🏾 📿 💅🏽 "मैट। वॉल स्ट्रीट मॉडल ”या क्लाउड आईटी बुनियादी ढांचे की लागत का अनुकूलन करने का प्रयास 🐪 🛀🏿 💃🏿

MIT इंजीनियरों ने एक गणितीय मॉडल विकसित किया है जो IaaS प्रदाता नेटवर्क के प्रदर्शन को बढ़ा सकता है। यह पेशेवर निवेशकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कुछ तरीकों पर आधारित था। हम कट के तहत इसके बारे में अधिक बताएंगे।

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बिजली का मुद्दा

डेटा सेंटर ग्रह पर उत्पन्न सभी बिजली का लगभग 5% उपभोग करते हैं। और यह आंकड़ा केवल हर साल बढ़ रहा है। कारणों में, विशेषज्ञ संसाधित डेटा की मात्रा में वृद्धि और नेटवर्क संसाधनों के अक्षम उपयोग पर प्रकाश डालते हैं।

आधुनिक डेटा केंद्रों के बीच कई लिंक केवल आंशिक रूप से लोड किए गए हैं या सामान्य रूप से आरक्षित हैं। यह दृष्टिकोण आपको ट्रैफ़िक में अचानक छलांग लगाने की अनुमति देता है यदि नेटवर्क में कहीं ब्रेक होता है। लेकिन एक खामी है - नतीजतन, नेटवर्क उपकरण का एक हिस्सा निष्क्रिय है और बेकार होने पर बिजली की खपत करता है।

समस्या MIT और Microsoft में हल की गई थी। उन्होंने एक नया गणितीय मॉडल, TEAVAR विकसित किया, जो व्यापक क्षेत्र नेटवर्क में यातायात संचरण का अनुकूलन करता है। उन्होंने उन दृष्टिकोणों को लागू किया जो निवेशक वॉल स्ट्रीट ( पी । 3 ) पर उपयोग करते हैं।

और यहाँ वॉल स्ट्रीट है

इंजीनियरों ने वित्तीय जोखिमों के सिद्धांत से प्रेरणा ली। यह निवेशकों को उनके रिटर्न को अधिकतम करने में मदद करता है। अर्थशास्त्र में, "जोखिम के सशर्त मूल्य" ( VaR ) के रूप में इस तरह के एक शब्द है - यह उस राशि को परिभाषित करता है जो किसी निवेशक को दी गई संभावना के साथ जोखिम होता है। उदाहरण के लिए, यदि 99% के विश्वास स्तर के साथ जोखिम मूल्य $ 50 है, तो निवेशक 1% मामलों में इस पैसे को खो देगा। इसी प्रकार: एक निश्चित अवधि के लिए नेटवर्क पर डेटा प्रसारण की मात्रा को निवेश माना जाता था, और विफलता की एक अलग संभावना वाले नेटवर्क उपकरण को एक परिसंपत्ति माना जाता था। इसके आधार पर, इस विचार का जन्म हुआ - 99.9% के आत्मविश्वास स्तर के साथ चैनलों के माध्यम से यातायात के संचरण को अधिकतम करने वाली प्रणाली को डिजाइन करने के लिए।

इसे जीवन में लाने के लिए, विशेषज्ञों ने Microsoft नेटवर्क पर लिंक की स्थिरता पर तीन साल के लिए डेटा एकत्र किया , और फिर उनमें से प्रत्येक के लिए विफलता की संभावना का अनुमान लगाया।

मॉडल कैसे बनाया गया था

सबसे पहले, आईटी कंपनियों ने नेटवर्क टोपोलॉजी को एक ग्राफ के रूप में प्रस्तुत किया। नोड्स शहर थे, और पसलियों को जोड़ने वाले डेटा चैनल थे। इसके अलावा, आरेख में हाइलाइट किए गए लिंक की स्थिति हर 15 मिनट में जांची गई थी। यदि सिग्नल की गुणवत्ता सेट मार्क से नीचे गिर गई (उदाहरण के लिए, बड़ी संख्या में त्रुटियां हुईं या देरी स्वीकार्य सीमा से अधिक हो गई), तो चैनल को आदेश से बाहर माना जाता था। सभी आवश्यक जानकारी एकत्र करने के बाद, इंजीनियरों ने प्रत्येक चैनल के औसत परिचालन समय की गणना की और पंद्रह मिनट की अवधि के लिए इसकी विफलता की संभावना का अनुमान लगाया। नतीजतन, उस क्षण की भविष्यवाणी करना संभव हो गया जब एक या कोई अन्य डेटा लाइन विफल हो जाती है।

गणितीय मॉडल के आधार पर, एक लोड बैलेंसर पेश किया गया था जो नेटवर्क में यातायात को वितरित करता है, डेटा ट्रांसमिशन चैनलों की "विश्वसनीयता" को ध्यान में रखता है। बैलेंसर को खुले स्रोत पर स्थानांतरित किया जाता है - कोड GitHub पर है , MIT वेबसाइट पर एक डेमो भी है।

संभावनाओं

डेवलपर्स के अनुसार, TEAVAR प्रभावी रूप से "कमजोर" चैनलों से बचता है और विश्वसनीय लिंक के माध्यम से सभी डेटा भेजता है, जिससे उनका प्रभावी कार्यभार बढ़ जाता है। समान प्रणालियों की तुलना में, यह समाधान आपको नेटवर्क पर तीन गुना अधिक डेटा स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। Google, IBM और AT & T जैसी कंपनियों के IT इन्फ्रास्ट्रक्चर पर टेस्ट आयोजित किए गए।

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TEAVAR से डेटा सेंटर बिजली की खपत को कम करने में मदद की उम्मीद है। ट्रैफ़िक का अनुकूलन क्लाउड प्रदाताओं को सर्वर और नेटवर्क उपकरण का हिस्सा छोड़ने की अनुमति देगा। डेटा सेंटर में, निष्क्रिय होने वाली मशीनों की संख्या कम हो जाएगी, जिससे बिजली बिल का औसत आकार कम हो जाएगा।

MIT के साथ काम करने वाली संस्थाओं के लिए एक सॉफ्टवेयर कंपनी TIBCO के प्रतिनिधि ने कहा कि IaaS प्रदाताओं के ग्राहक भी बचत के प्रभाव को महसूस करेंगे। उत्तरार्द्ध जारी धन को नई सेवाओं के विकास और सेवा की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए निर्देशित करने में सक्षम होगा।

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