Ученые изобрели программу, которая сможет повысить эффективность работы облачных вычислительных систем втрое

Исследователи-программисты из Стендфордского университета создали программное обеспечение под названием Quasar, которое работает по типу рекомендаций для покупателей Amazon и абонентов сервиса кино Netflix, только при этом распределение рабочей нагрузки совершается через крупные вычислительные потоки. В результате благодаря этому, можно будет втрое повысить эффективность облачных вычислительных систем.

Кристос Козиракис, профессор электротехники и компьютерных наук в Стэнфордском университете, руководитель группы по созданию данного ПО, рассказывает, что любая крупная корпорация, в том числе Google, Microsoft, или Twitter, обязательно имеет проблемы, связанные с неэффективностью серверов. В США, как правило, серверы используются всего лишь на 20% мощности, стараясь тем самым избежать их перегрузки на случай внезапного увеличения объёма выполняющихся работ. Уже на протяжении более чем десяти лет используется так называемый метод виртуализации, способный объединить функционирование одного сервера, чтобы избежать каких-либо проблем с нагрузками.

Однако Козиракис с коллегами выяснил, что в определенных ситуациях эффективность работы сервера может снижаться. Дело в том, что создатели программного обеспечения, склонны переоценивать в каком количестве компьютерных серверов или вычислительных ядер их программное обеспечение будет нуждаться. Облачные вычислительные системы могут характеризоваться значительным снижением производительности, в зависимости от того, как работа будет разделяться среди нового и относительно старого оборудования. Собственно, именно этот факт, по словам Козиракиса, может привести к тому, что серверы работают всего лишь на 20% от своей фактической мощности.

С помощью Quasar программист сможет указать тип параметров, благодаря которым программа будет работать быстрее, например, установить частоту в миллисекундах, в течение которых данные должны переместиться. Система управления Quasar может, таким образом, контролировать, что конкретно должно работать, где и в какой именно момент среди группы серверов. Благодаря этому, как утверждают ученые, можно будет оптимизировать работу серверов до 70-75%. Если это удастся воплотить в реальности, появится возможность значительно сократить объём энергии, который поглощается большинством современных серверов.