OPTIMIZATION OF SERVICE QUALITY IN WEB SERVICE-BASED LOAD BALANCERSYSTEMS IN THE CONTEXT OF ENERGY EFFICIENCY

Ayaz Z., Yüksel M. E.

12th International New York Academic Research Congress on Social, Humanities, Administrative, and Educational Sciences, New York, Amerika Birleşik Devletleri, 20 - 22 Ocak 2025, (Özet Bildiri)

Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
Basıldığı Şehir: New York
Basıldığı Ülke: Amerika Birleşik Devletleri
Gazi Üniversitesi Adresli: Evet

Dünya nüfusundaki artış ve teknolojideki gelişmeler, bilişim teknolojilerinin günlük yaşamdaki önemini her geçen gün artırmaktadır. Özellikle üretken yapay zekânın yeni bir aktör olarak gündeme gelmesiyle, bu teknolojilerin enerji tüketimine olan etkisi daha fazla tartışılmaya başlanmıştır. Günümüzde yapay zekâ veri merkezlerinin, küçük bir ülkenin elektrik tüketimine eşdeğer enerji harcadığı rapor edilmektedir. Bu durum, veri merkezleri başta olmak üzere büyük ölçekli bilişim altyapılarında enerji tüketiminin azaltılmasına yönelik çözümleri önemli hale getirmiştir. Veri merkezlerinde enerji maliyetleri, en büyük gider kalemlerinden biri olarak öne çıkmaktadır. Dolayısıyla, enerji verimliliği ve yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı hem akademik araştırmaların hem de endüstriyel uygulamaların odak noktalarından biri haline gelmiştir. Bu çalışmanın temel amacı, enerji tüketimini azaltmaya yönelik yenilikçi bir yük dağılımı metodolojisi sunmaktır. Geleneksel bulut bilişim sunucu kümeleri sürekli enerji tüketen bir yapıya sahipken, önerilen metodoloji, yalnızca ihtiyaç halinde sunucuları aktif hale getiren ve enerji tasarrufu sağlayan bir yaklaşımı içermektedir. Böylelikle, gereksiz enerji tüketiminin önüne geçilmesi ve bilişim sistemlerinin çevresel etkilerinin azaltılması hedeflenmiştir. Araştırmada, deneysel bir sistem tasarlanarak önerilen metodolojinin uygulanabilirliği test edilmiştir. Sistem, 3 adet uygulama sunucusu ve 1 adet yönetici sunucudan oluşmaktadır. Sunucular arasındaki iletişim, Python programlama diliyle araştırmacılar tarafından geliştirilen TCP/IP soket servisleri kullanılarak sağlanmıştır. Yönetici sunucu, uygulama sunucularından gelen CPU yük bilgilerini alarak yük trend analizlerini gerçekleştirerek belirlenen eşik değerlerine göre sunucuların aktif veya pasif hale getirilmesine karar vermektedir. Çalışmanın ilk bulguları, önerilen metodolojinin enerji verimliliği açısından önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Örneğin, gündüz iş saatlerinde yoğun kullanılan ancak mesai saatleri dışında fazla sunucu kaynağı ayrılması gerekmeyen bir senaryo test edilmiştir. Bu senaryonun test edilmesi sonucunda, enerji tüketiminde %33 oranına varan bir azalma sağlanabildiği belirlenmiştir. Bu çalışma, veri merkezlerinde enerji tüketiminin azaltılmasına yönelik yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Literatürü taradığımızda, yük eğilimi analizine dayalı sunucu güç yönetimi metodolojisinin literatürde yeterince ele alınmadığını gördük. Elde edilen bulgular, bu alandaki gelecekteki araştırmalara temel teşkil edebilecek nitelikte olup, enerji verimliliği ve çevresel sürdürülebilirlik hedeflerine katkı sağlamaktadır.

The global population and technological advances are increasing the importance of information technologies in daily life. Especially with the emergence of productive artificial intelligence as a new actor, the impact of these technologies on energy consumption has started to be discussed more. Today, it is reported that AI data centers consume energy equivalent to the electricity consumption of a small country. This situation has made solutions to reduce energy consumption in large-scale IT infrastructures, especially data centers, critical. Energy costs are one of the most significant expense items in data centers. Therefore, energy efficiency and using renewable energy sources have become one of the focal points of academic research and industrial applications. The main objective of this paper is to present an innovative load distribution methodology to reduce energy consumption. While traditional cloud computing server clusters consume energy continuously, the proposed method includes an energy-saving approach that activates servers only when needed. Thus, it is aimed to prevent unnecessary energy consumption and reduce the environmental impact of information systems. In the research, an experimental system was designed to test the applicability of the proposed methodology. The system consists of 3 application servers and one admin server. Communication between the servers was achieved using TCP/IP socket services developed by the researchers using Python. The administrator server receives CPU load information from the application servers, performs load trend analysis, and decides whether to activate or deactivate the servers according to the threshold values. The study's initial findings show that the proposed methodology has significant potential in terms of energy efficiency. For example, we tested a scenario heavily utilized during daytime business hours but does not require much server resource allocation during off-hours. As a result of testing this scenario, it was found that up to 33% reduction in energy consumption could be achieved. This study presents an innovative approach to reducing energy consumption in data centers. When we searched the literature, we saw the server power management methodology based on load trend analysis has not been adequately addressed in the literature. The findings can serve as a basis for future research and contribute to energy efficiency and environmental sustainability goals.