Resource Mgmt-I-Imj8L-po4kw

नमस्ते।
 आज हम क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) के महत्वपूर्ण पहलुओं या क्लाउड (cloud) या वितरित सिस्टम (oriented mechanisms ) जैसे किसी भी प्रकार की सेवा उन्मुख तंत्र या किसी भी प्रकार के सिस्टम या संसाधन प्रबंधन (Resource Management) के बारे में चर्चा करेंगे।
 तो, हम क्लाउड (cloud) के बारे में क्या सोच रहे हैं? हम सोच रहे हैं कि क्लाउड (cloud) एक अनंत संसाधन पूल (infinite resource pool) है और साथ ही हम मूल रूप से इन संसाधनों को कई उपयोगकर्ताओं को लेवरेज कर रहे हैं।
 तो, ग्राहक दृष्टिकोण से या उपयोगकर्ता दृष्टिकोण या उपभोक्ता दृष्टिकोण से, यह एक स्केलेबल सेवा है और उपभोक्ता आपके द्वारा जाने या मेतेरेड सेवाओं (metered services )के भुगतान की अवधारणा के आधार पर संसाधनों को प्राप्त कर सकता है।
 तो, प्रदाता के तरह से, दोनों शर्तों में संसाधन का सही ढंग से उपयोग करना महत्वपूर्ण है, कि यह उपभोक्ता को बेहतर तरीके से सेवा दे सकता है और अन्य अर्थों में भी, जो सीमित है, या हम संसाधन की सीमित मात्रा में क्या कहते हैं की यह उपभोक्ता या ग्राहक के रूप में सेवा कर सकते हैं।
 बात यह है कि प्रदाताओं से एक व्यापार कोण भी है और उन्हें सेवाओं की गुणवत्ता या एसएलए (SLA) उल्लंघनों पर समझौता किए बिना अनुकूलित करने की आवश्यकता है, या इसे अपने लाभ को अधिकतम करने की आवश्यकता है।
 जैसा कि हमने देखा है, अगर एसएलए (SLA) का उल्लंघन हो रहा है और इसका एक लंबा निहितार्थ (long implication) है और वहां दंड देना है।
 पूरी चीज का एक और पहलू भी है,भले ही कोई विशेष प्रदाता पैसे कहता है या संसाधनों की संख्या का भुगतान कर सकता है, लेकिन वहां एक सीमा है, या इसके समग्र पर्यावरणीय पहलू (overall environmental aspects)हैं जो आपके कार्बन पदचिह्न (carbon footprint) का कितना हिस्सा है, आपके पास कितना ऊर्जा संसाधन (energy resource )है।
 तो, एक प्रतिबंध है , या उस दिमाग पर एक दायित्व है।
 इसलिए, इन सभी चीजों को ध्यान में रखते हुए, यह संसाधन प्रबंधन (resource management) इस बात में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
 तो, हम कुछ व्याख्यान में क्या करेंगे की हम देखेंगे कि क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) के संदर्भ में संसाधन प्रबंधन के विभिन्न पहलू क्या हैं।
 इसलिए, यदि हम एक विशिष्ट क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) चीजों में विभिन्न प्रकार के संसाधनों (resources )को देखते हैं।
 तो, जैसा हमने उल्लेख किया है की हमारे पास आधारभूत संरचना है, इसलिए बुनियादी ढांचा जहां एक गणना संसाधन, भंडारण संसाधन, नेटवर्किंग संसाधन या चीजों पर संबंधित संसाधन है (compute resource, storage resource, networking resource or a related resource on the things)।
 एक मंच (platform) है, जो आधारभूत संरचना से ऊपर है या यहां यदि मैं कहता हूं कि सेवा के रूप में आधारभूत संरचना प्रमुख बात है, तो हमारे पास एक सेवा के रूप में एक मंच है।
 और फिर अंत में हमारे पास संसाधन के रूप में आवेदन है।
 तो, संसाधन एक अलग तरीके से प्रकट कर सकते हैं; यह बुनियादी ढांचा हो सकता है।
 हालांकि मुख्य रूप से जब हम संसाधन या संसाधन प्रबंधन (resource or resource management) के बारे में बात करते हैं, तो हम आम तौर पर सेवा के रूप में बुनियादी ढांचे पर वापस आते हैं, लेकिन क्लाउड (cloud) के समग्र या समग्र संचालन पर विचार करते हैं, इसलिए, मूल रूप से कम से कम हमारे पास एक सेवा के रूप में एक सेवा या सॉफ्टवेयर के रूप में और एक सेवा के रूप में आधारभूत संरचना है।
 हमारे पास एक संसाधन प्रबंधन (resource management) चीज या मंच के रूप में संसाधन प्रबंधन की बात और आवेदन के रूप में आधारभूत संरचना है, लेकिन हालांकि प्रमुख रूप से एक बुनियादी ढांचा एक बड़ी भूमिका निभाता है ।
 इसलिए, ये विभिन्न प्रकार के संसाधन हैं और ग्राहक मूल रूप से विभिन्न प्रकार के विषम प्रणालियों के साथ क्लाउड (cloud) में हुक करते हैं।
 यह एक सर्वर हो सकता है, यह लैपटॉप हो सकता है और शायद एक स्मार्ट फोन, टैबलेट, डेस्कटॉप या कुछ ऐसा हो सकता है।
 मामलों की संख्या, एक क्लाउड (cloud) या हम कह सकते हैं कि क्लाउड (cloud) या सेवा क्लाउड ( service cloud) प्रदाताओं की चीजों को अन्य चीजों पर लाभ उठाने के लिए ले सकती है।
 मैं सेवा प्रदाता से कुछ सेवा लेने और सेवा प्रदान करता हूं।
 इसलिए, इन समग्र संचालनों के समग्र प्रबंधन और अनुकूलन एक बहुत मुश्किल है।
 तो, आज हम जो देखने की कोशिश करते हैं, की चीजों के विभिन्न पहलू क्या हैं और अगर एक ही प्रकार के हार्डवेयर के साथ अन्य चीजें उपलब्ध हों तो, क्या संसाधन को एक कुशल तरीके से प्रबंधित करना संभव है।
 यह विशेष संसाधन प्रबंधन (resource management) के लिए हमारी मूलभूत कॉल है।
 इसलिए, जैसा कि हमने संसाधन प्रकार देखा है, भौतिक संसाधन (physical resources) हो सकता है जैसे कि हम कंप्यूटर, डिस्क, मेमोरी डेटाबेस, नेटवर्क, वैज्ञानिक उपकरण (computer, disk, memory databases, network, scientific instrument) देखते हैं।
 तो, डेटाबेस (database) फिर से एक नरम संसाधन (soft resource ) है, इसलिए हम कहते हैं ,कि इसे एकीकृत किया गया है और इसका मतलब है कि हार्डवेयर सिस्टम डेटाबेस(hardware systems database) के लिए भी इसका मतलब है।
 अन्य तार्किक संसाधन हैं जो हम कहते हैं की संचार अनुप्रयोगों (communication applications )और अन्य अनुप्रयोगों जैसे अनुप्रयोग हैं; सीपीयू (CPU’s )पर निष्पादित कुछ प्रक्रियाओं के निष्पादन।
 चीजों की निगरानी और प्रबंधन, इसलिए ये उपकरण, प्रबंधन उपकरण इत्यादि की निगरानी कर रहे हैं अथवा ये विभिन्न अन्य संसाधन हैं।
 कुछ संसाधन सीधे उपयोग किए जाते हैं और जैसे कि मैं कहता हूं, कि सीपीयू और हार्ड डिस्क (CPU and a hard disk) और अन्य चीजें, कुछ मूल रूप से उन संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए हैं।
 तो, यदि आप एक विस्तृत रूप में देखते हैं तो, हम क्या प्रयास कर रहे हैं की, क्या होगा यदि हम संसाधन प्रबंधन (resource management) कहते हैं अथवा संसाधन प्रबंधन के साथ हम क्या करना चाहते हैं ।
 संसाधन प्रबंधन (resource management) शब्द क्लाउड संसाधनों (Cloud resources) और सेवाओं द्वारा प्रदान की जाने वाली क्षमताओं को नियंत्रित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले संचालन को संदर्भित करता है जहा एक टाइपो (typo) को अन्य संस्थाओं के लिए उपलब्ध कराया जा सकता है और चाहे उपयोगकर्ता, एप्लिकेशन (applications), सेवाएं एक कुशल तरीके से हों।
 तो, हम जो कुछ भी करना चाहते हैं, वह संसाधन और सेवाएं, इसका मतलब है, क्लाउड (cloud) के साथ कठिन और नरम संसाधन (hard and soft resources) उपलब्ध हैं।
 यह बाहरी संस्थाओं के लिए कैसे उपलब्ध कराया जा सकता है,यह एक उपयोगकर्ता हो सकता है, यह एक आवेदन हो सकता है, यह एक सेवा हो सकती है, एक कुशल तरीके से।
 इसलिए, उद्धरण का कहना है कि कुशल शब्द कुशल है, लेकिन कुशल साधन यह आईएसपी (ISP) के लाभ को अधिकतम करने में सक्षम हो सकता है, यह ऊर्जा अनुकूलन में सक्षम हो सकता है, या एसएलए (SLA) को सम्मान देने या सम्मान करने में कुशल हो सकता है, और सेवाओं की सर्वोत्तम गुणवत्ता प्रदान करता है और फिर भी संसाधन प्रबंधन उन सभी चीजों में एक भूमिका निभाता है।
 अब, यदि हम डाटा सेंटर (data center ) को बिजली की खपत देखते हैं।
 तो, हम किस पर जिक्र कर रहे हैं? यह एक आईएसपी या इंटरनेट है या एक सीएसपी या क्लाउड सेवा प्रदाता है (ISP or a internet is or a CSP or a cloud service provider )।
 तो, उनके पास डेटा केंद्र (data centers) हैं जैसे की आईबीएम, गूगल, याहू जैसे प्रमुख प्रदाताओं की तरह; इसलिए, माइक्रोसॉफ्ट, अमेज़ॅन (IBM, Google, yahoo or; so, there are several things like Microsoft, Amazon )और इतने सारे जैसे कई चीजें हैं।
 जैसा कि हमने देखा है, उनके पास दुनिया भर में एक विशाल डेटा केंद्र (data center ) हैं।
 इसलिए, उन चीजों के आधार पर जो इन संसाधनों को इस डेटासेंटर (data center ) से अधिक विशिष्ट होने के लिए आउटसोर्स (outsourced ) किया गया है।
 तो, बिजली की बात क्या है? तो, कुछ रिपोर्ट है की यह हालिया रिपोर्ट नहीं हो सकती है और जो भी हम बात कर रहे हैं उससे कहीं अधिक है।
 तो, यह अनुमान लगाया गया है कि सर्वर दुनिया के कुल बिजली उपयोग के लगभग 0.5 प्रतिशत उपभोग करते हैं, तो, यह एक बड़ी राशि है।
 अब, अगर यह केवल सर्वर (server) नहीं है, यदि आप डेटा सेंटर (data center ) देखते हैं।
 तो, यदि आप डेटा केंद्र (data center ) को देखते हैं, तो दो प्रमुख घटक (major component) हैं ।
एक है गणना बुनियादी ढांचा(compute infrastructure), दूसरा हम समग्र पर्यावरणीय आधारभूत संरचना (overall environmental infrastructure ) या डेटा केंद्र या अन्य लोजिस्टिक्स (logistics) हैं।
 हम कहते हैं की डेटा केंद्र (data center) के पर्यावरण या रसद (environment or logistics)।
 तो, हम क्या करना चाहते हैं? ये मूल रूप से मानो की सर्वर हैं, या भंडारण कहते हैं और शायद आसन्न चीज; नेटवर्क इत्यादि की तरह है(say storage and maybe adjoining thing; like network)।
 ये प्राथमिक रूप से आपके पावर प्रबंधन या बिजली की आपूर्ति या एयर कंडीशनिंग और अन्य संबंधित सामान की तलाश कर रहे हैं, जो इन डेटा सेंटर (data center) चीजों से संबंधित हैं।
 तो, अगर मेरे पास डीसी (DC) है, और इसमें दो घटक हैं, संयोग से इन दोनों में है, यदि समान रूप से भूखे चीजों की शक्ति नहीं है(if not equally power hungry things)।
 तो, यदि आप शक्ति की मात्रा देखते है,और अगर हम इसे बनाते हैं।
 तो, अगर हमारे एक पास डीसी (DC) है और एक घटक गणना की ओर है (one component is towards compute), एक घटक (one component ) डाटा सेंटर के समग्र वातावरण को बनाए रखने की दिशा में है।
 तो, यहां हमारे पास सर्वर, स्टोरेज नेटवर्क और अन्य कोई भी है, जबकि यहां मुख्य रूप से आपके पावर प्रबंधन (power management) जो शायद यूपीएस (UPS); बिजली की कमी, फिर एसी और अन्य समग्र रसद व्यवस्था(overall logistics arrangement) या अन्य साधन है तथा विभिन्न प्रकार के सेटअप है, तो ऐसा कहा जाता है कि घर को डेटा केंद्र की तरह रखना है।
 अब, यहां बिजली की आवश्यकता है, या यहां एक समग्र बिजली (overall power )की आवश्यकता है।
 तो, यदि आप देखते हैं की यह केवल बिजली नहीं है,यहाँ एक पावर सह स्पेस है (power cum space)।
 तो, यदि आप समग्र चीजों को देखते हैं तो, मैं कहता हूं कि कुल खपत एक्स (x) है।
 तो, यह कुछ हद तक एक्स (x) की ओर भी है।
 इसलिए, यदि यह न केवल सर्वर (servers) है, बल्कि अन्य प्रकार की खपत है,अन्य रसद इकाइयां (logistic)उतनी ही ऊंची (high) हैं।
 इसलिए, जब हम डेटा केंद्रों (data center) के बारे में बात करते हैं, जहां यह दुनिया के कुल उपयोग का 0.5 प्रतिशत है।
 तो, यदि आप देखते हैं की अगर आप मूल रूप से अन्य चीजों के लिए प्रावधान करते हैं, तो यह पॉवर (power) पर 1 प्रतिशत से ऊपर हो सकता है।
 और यह कुछ डेटा है जो कुछ स्थानों पर रिपोर्ट किया गया है, लेकिन यह बहुत अधिक हो सकता है।
 और यह इन सर्वर (servers) की मांगों को भी कह रहा है जब कुछ रिपोर्ट कहती हैं, कि सर्वर (servers) के लिए ऊर्जा (energy)की मांग हर 5 से 6 घंटे बढ़ रही है और 6 साल में शायद डबल हो रहा है।
 कार्बन डाइऑक्साइड पदचिह्न (carbon dioxide footprint) की एक बड़ी मात्रा है, जो इस जीवाश्म ईंधन (fossil fuels) की जलने से हो रही है।
 न्यूनतम प्रदर्शन के लिए ऊर्जा उपयोग को कम करने की आवश्यकता है, तो हमारा यह है, कि हमें इस ऊर्जा उपयोग को कम से कम प्रभाव या इस प्रदर्शन के साथ समझौता करने की आवश्यकता है।
 इसलिए, यह व्यावहारिक practically) रूप से नहीं होना चाहिए या प्रदर्शन पर बहुत कम प्रभाव नहीं होना चाहिए और यह हमारे लक्ष्य में से एक है।
 तो, जैसा कि आप चर्चा कर रहे हैं।
 इसलिए, समग्र प्रेरणा (overall motivation) अगर हम कहते हैं, कि उद्धरण (quote) बनाने के लिए, ग्रीन कटा केंद्रों (unquote green data centers) को छोड़ दें, जो बहुत कम ऊर्जा लेगा और उच्चतम स्तर पर प्रदर्शन करते हैं।
 तो, विभिन्न पहलू हैं और यह एक आर्थिक पहलू (economic aspect) है।
 मेगावाट पैमाने (megawatt scale) पर चलने वाले नए डेटा केंद्र (data centers) संचालन के लिए लाखों डॉलर या लाखों धन की आवश्यकता है।
 हाल ही में संस्थागत लागत (institutional looking) को कम करने के विभिन्न तरीकों को कम करने के नए तरीकों की तलाश में, कई सुविधाएंबनाए गए हैं।
 कुछ मामलों में पीक ऑपरेटिंग (Peak operating stage )चरण को नए बिजली स्रोत (new power source )के बिना समझाया नहीं जा सकता है।
 जैसे कि मैं बात कर रहा था कि भले ही मेरे पास एक प्रदाता के रूप में एक फंड उपलब्ध (fund available) हो, लेकिन मेरे पास ऐसा करने के लिए कोई संसाधन नहीं है।
 मान लीजिए कि हमारे पास आईआईटी खड़गपुर (IIT Kharagpur ) में एक डाटा सेंटर (data centers) है और हम राज्य बिजली बोर्ड से बिजली ले रहे हैं।
 और कल भी, हम कहते हैं, कि हम डबल करने के लिए कुछ भी स्केल (scale) नहीं करना चाहते हैं और हम भुगतान करने के लिए तैयार हैं, लेकिन राज्य बिजली बोर्ड में उस प्रकार की अधिशेष शक्ति (surplus power )नहीं हो सकती है।
 तो, यह केवल इतना नहीं है कि मेरे पास पैसा है, या अधिक जगह इत्यादि है, लेकिन क्या यह आपूर्ति की जा सकती है।
 एक निश्चित रूप से पर्यावरणीय पहलू (environmental aspects) हैं और पर्यावरण के प्रति अलग-अलग कानूनी दायित्वों (legal obligations) में प्ले (play) होता है।
 अधिकांश ऊर्जा स्रोत (energy sources ) जीवाश्म ईंधन (fossil fuels) अभी भी आज तक हैं।
 बिजली संयंत्रों से प्रत्येक वर्ष उत्सर्जित कार्बन डाइऑक्साइड (carbon dioxide )की विशाल मात्रा में जो एक पर्यावरणीय खतरे (environmental hazards) पैदा करता है।
 सतत ऊर्जा स्रोत (Sustainable energy sources ), डेटा केंद्रों (data centers) की इतनी बड़ी आवश्यकता को संभालने के लिए अभी तक तैयार नहीं है।
 ऊर्जा निर्भरता को कम करने की आवश्यकता है; इसलिए, हमें ऊर्जा निर्भरता को कम करने के लिए कुछ तंत्र की आवश्यकता है।
 तो, यह बात के दो बहुत ही व्यापक पहलू हैं।
 तो, क्या हम निश्चित रूप से इस संबंध में ग्रीन कंप्यूटिंग (green computing )के बारे में बात कर रहे हैं।
 तो हम क्या कर सकते हैं? क्या क्लाउड प्रदाता(cloud providers) देखने की कोशिश करता है की, क्या ऊर्जा खपत को कम करने के लिए यह उन्नत शेड्यूलिंग योजनाएं (advanced scheduling schemes) संभव हैं।
 तो,जो शक्ति जागरूक हो सकता है या एक स्थायी या थर्मल जागरूक हो सकता है, दोनों शक्तियों को जागरूक और थर्मल जागरूक (power aware or an ender or thermal aware; both power aware and thermal aware), इस तरह की चीजें।
 प्रदर्शन प्रति वाट(per watt) मूर के कानून (Moore’s law )का पालन नहीं करता है, हमारे प्रसिद्ध मूर के कानून(famous Moore’s law) की तरह।
 लेकिन यह असंभव है कि प्रदर्शन प्रति वाट मूर के कानून का पालन नहीं कर रहा है।
 तो, डाटा सेंटर (data centers) डिज़ाइन करता है, ताकि हम बिजली का उपयोग प्रभावशीलता को कम करने के लिए या मूल रूप से डिज़ाइन कर सकें।
 इसलिए, हम प्रभावी ढंग से बिजली का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि यह शीतलन प्रणाली या रैक डिजाइन (cooling system or the rack design )या रैक की नियुक्ति और चीजों के प्रकार, जो डाटा सेंटर डिज़ाइन से अधिक हो, जिसकी हम बस कुछ मिनट पहले बात कर रहे थे।
 वह यह है कि सर्वर इत्यादि इसके भाग का हिस्सा है, दूसरा यह है की डाटा सेंटर (data centers) डीइसके पहलुओं को इशारा करें, कि आप कितनी कुशलता से डिजाइन कर सकते हैं।
 और यदि वे लोग हैं, जो किसी प्रकार के डेटा सेंटर (data centers) का दौरा करते हैं, तो आप जानते हैं कि शीतलन की अलग-अलग व्यवस्था है, यह पारंपरिक सर्वर शीतलन नहीं है, जो पूरे सर्वर कक्ष या स्थान नहीं हो सकता है।
यह प्रमुख सर्वर रैक पर डेटा एक अलग संलग्नक है और सर्वर रैक विशेष रूप से एक बहुत ही सीमित क्षेत्र पर ठंडा कर दिया जाता है, ताकि इस शीतलन उद्देश्य के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम किया जा सके।
 तो, यहाँ विभिन्न प्रकार की शोध दिशा (research direction) है, और आप में से कुछ हो सकते हैं, जो क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) पर कुछ शोध ((research) कर रहे हैं, या जो रुचि रखते हैं।
 इसलिए, यह महत्वपूर्ण है कि विभिन्न संसाधनों को देखते हुए यह संसाधन प्रबंधन एक अत्यंत महत्वपूर्ण है जिसे हम अनुसंधान करने के लिए गर्म विषय (hot topic ) कहते हैं, दुनिया के विभिन्न हिस्सों में लोग इस पर काम कर रहे हैं, कि इस संसाधन को अनुकूलित करने के लिए, इष्टतम संसाधन उपयोग (optimal resource utilization ) कैसे करें वह भी समझौता सेवाओं के बिना या क्लाउड (cloud) के प्रदर्शन समझौता किए बिना।
 तो, क्लाउड पर्यावरण(cloud environment) के भीतर ऊर्जा को कैसे संरक्षित किया जाए? तो ऊर्जा को बचाने के लिए वीएम (VM) निर्धारित किया जा सकता है, भले ही हम संरक्षण ऊर्जा पर उचित वीएम शेड्यूलिंग( VM scheduling) कर सकें।
 इसलिए, दोनों वीएम (VM) और अंडरलाइनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन, गैर-आवश्यक कार्यों के लिए परिचालन अक्षमता को कम करता है।
 इसलिए, कि हम उस परिचालन क्षमता या गैर आवश्यक कार्य को कम कर सकते हैं या नहीं।
 जैसे कि आप एक विशेष स्वाद और संसाधन (particular flavor and lot of resource) के बहुत से वीएम (VM) लेते हैं और कई अन्य पैकेज इत्यादि, लेकिन व्यावहारिक रूप से आपको उन सभी चीजों की आवश्यकता नहीं है।
 चाहे हम एक टेलर मेड सकते वीएम या टेलर मेड ओएस (tailor made VM or tailor made OS ) जिन्हें चीजों पर चलाया जा सकता है।
 डेटा केंद्र (data center) डिजाइन अनुकूलित करें अन्य पहलुओं पर।
 तो, अब एक बात है वीएम (VM)को शेड्यूल करने का पहलू और प्रबंधन का एक पहलू है और एक पहलू डिजाइन, डेटा केंद्रों का डिजाइन है।
 तो, ये तीन व्यापक पहलू हैं और हम इन पहलुओं पर एक त्वरित नज़र (quick look) डालने की कोशिश करेंगे, ताकि हम इसका अनुभव कर सकें।
 तो, यदि आप इस समग्र ग्रीन क्लाउड (overall green cloud framework )के ढांचे को देखते हैं, तो एक पहलु है वीएम नियंत्रण (VM controls)की ओर, ये वीएम शेड्यूलिंग प्रबंधन (VM scheduling management) तथा दूसरी तरफ डाटा सेंटर डिज़ाइन (data center design)है।
 तो, यह इसके गणना पक्ष पर अधिक है, यह डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर (data center infrastructure ) पक्ष का अधिक है।
 तो, यहां बुनियादी ढांचा हार्ड डाटा सेंटर आधारभूत संरचना है।
 तो, यदि आप वीएम नियंत्रण (VM controls) देखते हैं, तो एक हिस्सा दृश्य को शेड्यूल (scheduling the view) कर रहा है।
 तो, जो शक्ति जागरूक या थर्मल जागरूक (power aware or thermal aware) हो सकता है।
 अन्य यह है कि वीएम प्रबंधन, जो वीएम छवि डिजाइनिंग है, वीएम छवि के पास जो कुछ भी है (VM management, which is VM image designing; whatever the VM image having), चाहे हम इस वीएम छवि (VM image ) का एक प्रभावी डिज़ाइन कर सकें, मूल रूप से केवल उन पैकेजों या उन सेवाओं को ,जो वहां आवश्यक हैं और वहां अपलोड किए गए हैं।
 तो, दूसरा यह है कि क्या आप वीएम माइग्रेशन (VM migrations) की तलाश कर सकते हैं।
 तो, अगर आप इसे देखते हैं, तो हम वास्तव में क्या कर रहे हैं।
 तो, हमारे पास एक अंडरलाइनिंग हार्डवेयर है और वहां वीएम हैं(underlining hardware and there VMs) ।
 मान लें कि आमतौर पर 16 ब्लेड सर्वर (16 blade server )हैं, जिसमे प्रत्येक ब्लेड सर्वर चल रहा है 8 वीएम (8 VM) तो, 16 से 8 में वीएम (VMs) की कुल संख्या है, इसलिए अब 16 में से 8 या 10 वीएम (VM)कहें।
 तो, 16 से 10 वीएम(VM) चल रहे हैं या 10 शायद उच्च तरफ कहें, तो 16 में 5 कहते हैं कि 80 वीएम (VM)चल रहे हैं।
 अब 80 वीएम(VM) अगर संकेत के किसी भी बिंदु पर हैं, जैसे कहें 10 या 20 वीएम (VM) सक्रिय हैं, भले ही यह पूरे वीएम सर्वर (VM servers )पर वितरित करने में सक्षम है, या मैं वीएम (VM) को कुछ सर्वरों में केंद्रित कर सकता हूं।
 तो, क्योंकि वह एक है, चाहे सर्वर, वीएम सर्वर ((VM server)पर चल रहा है या नहीं, यह आधार ऊर्जा का उपभोग करने जायेगा।
 जब भी मैं एक वीएम (VM) चलाता हूं, यह कुछ वृद्धिशील ऊर्जा (incremental energy) का उपभोग कर सकता है।
 तो, उस पर आधारित, इस पर काम करने के लिए किसी साधारण गणित की आवश्यकता होती है, कि यह कुशल है या नहीं।
 इसलिए, एक डाटा सेंटर डिज़ाइन पक्ष (data center design side) यह है, कि सर्वर रैक (server rack ) डिज़ाइन एक महत्वपूर्ण पहलू है और यदि आप क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) भाग नहीं देखते हैं, तो यह अलग से अलग है।
 यह डाटा सेंटर (data center ) या इंफ्रास्ट्रक्चर प्रकार की चीजों के निर्माण पर एक और शोध है।
 हम कंडीशनिंग पुनर्संरचना (conditioning recirculation) जो,चीजों के एक और पहलुओं का प्रकार है।
 तो, अगर आप उस प्रबंधन पक्ष को देखते हैं तो, चीजों का उपयोग नहीं होने पर गतिशीलता बंद (dynamics shutdown) करने का एक और पहलू है; तो, क्या मैं वहां गतिशील रूप से बंद कर सकता हूं।
 इसलिए, बहुत सारे पहलू हैं और यदि आप देखते हैं कि इन सभी में बहुत सी अनुसंधान क्षमता है, विशेष रूप से गणना पक्ष पर चीजों का यह हिस्सा है।
 तो, यह एक सामान्य उदाहरण परिदृश्य है।
 यदि, आप देखते हैं कि, प्रोसेसर की संख्या और बिजली की खपत के बीच एक गैर-रैखिक संबंध (non-linear relationship) है।
 तो, ऐसा नहीं है, कि बिजली की खपत में प्रसंस्करण (processor) की संख्या एक रैखिक चीज (power consumption) है।
 इसलिए, यदि प्रोसेसर की संख्या अधिक हो जाती है, तो बिजली की खपत मूल रूप से कुछ संतृप्ति (saturation) की ओर जा रही है, यदि संतृप्ति (saturation) नहीं है, तो वृद्धि रैखिक भी नहीं है(increment is not linear)।
 तो, चाहे हम इसका फायदा उठा सकें, चाहे हम बिजली बचाने के लिए इस संबंध का लाभ उठाने के लिए वीएम(VM) निर्धारित कर सकें।
 तो , जैसाकि मैं बात कर रहा था कि, मैं अपने वीएम (VM) को अंडरयूलाइज्ड सर्वर (underutilized server) में केंद्रित करना चाहता हूं, ताकि सर्वरों की संख्या पर चल रहे वीएम (VM) कम हो जाएं।
 तो, यह प्रभावी रूप से मैं इस निष्क्रिय सर्वर को उप हाइबरनेट या मोड या कम पावर खपत मोड में (idle servers into sub hibernate or mode or low power consumption mode) डाल सकता हूं, ताकि मेरे डेटा सेंटर की कुल बिजली खपत कम हो।
 तो, एक बहु कोर नोड (multi core node) पर, एक बार कई वीएम (VM) के रूप में शेड्यूल: लालची शेड्यूलिंग एल्गोरिदम (greedy scheduling algorithms) है।
 हम ऐसा कर सकते हैं की एक लालची शेड्यूलिंग एल्गोरिदम (greedy scheduling algorithms) का एक स्नैप शॉट है और आप मूल रूप से चीजों को करने की कोशिश कर सकते हैं।
 किसी दिए गए नोड पर कोर (core) का ट्रैक (track) रखें।
 इसलिए, हमें यह देखना होगा कि, आम तौर पर यह एक नोड में है, कि यह कोड व्यस्त कैसे हैं,या कितनी लोडिंग है।
 नोड क्षमता के साथ वीएम (VM) आवश्यकताओं का मिलाएं, अगर यह वहां है ,तो क्या हम इस बात को माइग्रेट कर सकते हैं।
 एक बहोत साधारण प्रकार का उदाहरण है, इसलिए यदि मेरे पास 4 नोड्स हैं।
 यह एक निष्क्रिय स्थिति में है और या जब कोई लोड स्थिति नहीं है, तो वे 105 वाट (watt) का उपभोग करते हैं, और जब यह 8 वीएम (VM) के साथ पूरी तरह से लोड होता है, तो यह 170 वाट (watt) कहता है।
 तो, अगर मेरे पास कुछ 8 वीएम (VM) हैं, तो अगर हम 1 नोड पर दौड़ते हैं, तो कुल खपत 170 प्लस है:105 स्टार 3. तो, इस मामले में कुल खपत 4 वाट (watt) है, जो आम तौर पर चीजों को देखने से पता चलता है।
 अगर मैं इसे चीजों में वितरित करता हु, तो इस तरह के 2 वीएम (VM) के साथ, हम कहें कि 138 है।
 तो, मेरे पास 4 है, तो इस मामले में 552 वाट(watt)।
 इसलिए, यहाँ वास्तव में क्या देखना है, कि ऐसा करने में, हम मूल रूप से चीजों को कम कर सकते हैं।
 लेकिन इसमें थोड़ा पकड़ है,अब इस चरण से उस चरण तक पहुंचने के लिए, मुझे इसे माइग्रेट करने की आवश्यकता है और माइग्रेशन में कुछ लागत भी है।
 माइग्रेशन की कुछ लागत है, न केवल यहां हम सभी वीएम (VM) को एक ही श्रेणी के लिए ले जा रहे हैं।
 तो, वीएम (VM) विभिन्न श्रेणियों का हो सकता है।
 इसलिए, यह सभी वीएम को 1 नोड या 2 नोड्स इत्यादि में रखने में सक्षम नहीं हो सकता है।
 इसलिए, हमें यह जांचने और निगरानी करने की आवश्यकता है, कि वहां कितनी लोडिंग है, कितने मुफ्त वीएम (VM) हैं, ताकि हम मूल रूप से वीएम (VM) को माइग्रेट कर सकें।
 तो, यह वेटेज (wattage) करने के लिए, गुणा करने का इतना सीधा तरीका नहीं है, यहाँ भी माइग्रेशन करने के लिए कुछ लागत है।
 तो, हमें क्या करने की ज़रूरत है? क्लाउड (cloud) उपयोग और लोड की निगरानी करें।
 जब भार कम हो जाता है,अधिक उपयोग नोड्स के लिए वीएम (VM) को माइग्रेट करें,अप्रयुक्त नोड पर।
 शट डाउन अप्रयुक्त नोड (Shutdown unused node), ताकि मैं मूल रूप से क्या कर रहा हूं? हम उन चीज़ों को सर्वर चीजों में संकलित कर रहे हैं, इसलिए यह लाइव माइग्रेशन (live migration) है।
 अब, इनमें से आपके हाइपरवाइजर (hypervisor) या वीएमएम (VMM) की संख्या इस प्रकार के लाइव माइग्रेशन (live migration) का समर्थन करती है, हालांकि यह व्यावसायिक रूप से महंगी हो सकती है, लेकिन आप लाइव माइग्रेशन (live migration) कर सकते हैं, और इसमें कई तरह के निहितार्थ भी हैं।
 जैसे कि किसी सर्वर में समस्या हो रही है, तो आप अन्य सर्वरों पर माइग्रेट रहते हैं और इसी तरह, ये चीजें संभव हैं।
 तो, जब लोड बढ़ता है, तो हम कुछ प्रकार के वेकअप कॉल कर सकते हैं।
 प्रतीक्षा नोड शुरू करने के लिए चीजों के प्रकार को जगाने के लिए।
 तो, लोड में वृद्धि हुई है और मैं मूल रूप से नोड्स को एक वेकअप कॉल देता हूं।
 तो, जो जागने के लिए सो रहे हैं, नए नोड्स को नए नोड्स में शेड्यूल करें।
 इसलिए, प्रौद्योगिकियां (technologies) उपलब्ध हैं और यदि हम कुशलता से उपयोग कर सकते हैं तो, प्रभावी रूप से हमारे पास एक ऊर्जा कुशल चीज हो सकती है।
 तो, यह नोड 2 है, यह वहां माइग्रेट किया गया है और वीएम (VM) को सेवा में रखा जाता है, फिर नोड 2 निष्क्रिय हो जाता है, फिर हाइबरनेट या ऑफलाइन मोड (hibernate or offline mode) में बनाया जाता है।
 इसलिए, प्रभावी रूप से मैं एक नोड 1 पर चल रहा हूं।
 तो, यह यह है: यद्यपि माइग्रेशन की इस तरह की लागत है, लेकिन समग्र रूप से यदि मैं दक्षता प्राप्त कर रहा हूं, या बिजली की खपत के मामले में, तो शायद यह देखने का एक अच्छा विकल्प हो सकता है।
 तो, एक और पहलू जो हमने प्रबंधन को देखा ह, ऐसा क्यों है? क्या मैं वीएम(VM) उदाहरणों को कम कर सकता हूं? वीएम (VM) मशीन कभी-कभी बहुत लोड होती है, इसलिए अवांछित पैकेजों (unwanted packages) के बहुत सारे, अनियंत्रित सेवाएं वहां होती हैं।
 तो, आप कुछ लेते हैं जबकि वीएम (VM) यह बुनियादी विन्यास के साथ आता है की वहां उपभोक्ता द्वारा उपयोग नहीं किया जा सकता है।
 इसलिए, हमारा बहु अनुप्रयोग (multi-application), बहु अनुप्रयोग उन्मुख (multi-application oriented) पर व्यवहार करता है, मामलों की संख्या में उन्मुख (oriented)सेवा नहीं, क्लाउड सेवा उन्मुख वास्तुकला पर आधारित होते हैं(clouds are based on of a service oriented architecture)।
 तो, हमारे पास सेवा अभिविन्यास (service orientation) होना चाहिए जो सेवा उन्मुख विज्ञान या सेवाओं के लिए हल्के लिनक्स वीएम (customize lightweight Linux VM) को अनुकूलित करने की आवश्यकता है, ताकि हमें एक अनुकूलित लिनक्स वीएम (customize Linux VM) या कस्टमाइज्ड वीएम (customized VM) प्रति कहने की आवश्यकता हो।
 नेटवर्क विलंबता को कम करने के लिए जितना संभव हो सके वीएम (VM) छवि को रखने की आवश्यकता है।
 तो, अगर हमारे पास वीएम (VM) छवि कम है तो मतलब नेटवर्क लेते समय, विलंबता कम हो जाएगी।
 तो, ये विभिन्न पहलू हैं और इसलिए, ये सामान्य उदाहरण परिदृश्य हैं, जो उबंटू (Ubuntu) से शुरू होते हैं,आमतौर पर 9.04।
 उन सभी संकुल को हटाएं, जिनकी अव्यसक्ता नहीं है, जैसे कि मुझे एक्स 11 या विंडोज मैनेजर (X11 or windows manager) इत्यादि की आवश्यकता नहीं है।
 आगे प्रोफाइलिंग उपयोगिता पढ़ें, बूट अनुक्रम को पुन: व्यवस्थित करें ताकि मैं डिक्स पर प्रीफ़ेच बूट फ़ाइलों को आईओ देरी इत्यादि के कारण सीपीयू निष्क्रिय समय को कम कर सकूं (reorder the boot sequence so that I can have a prefetch boot files on the dicks minimize CPU idle time due to IO delays )।
 तो, मैं आगे की चीजों को पढ़ सकता हूं, जैसे कि मेरे पास कदम उठाने के लिए कदम हैं, मैं कर सकता हूं।
 एक प्राथमिक बात लिनक्स कर्नेल (Linux kernel) अनुकूलित करें, इस सामान्य मामले DomU में कहने पर निर्माण।
 इसलिए, कोई 3 डी ग्राफिक्स (3D graphics )नहीं है, कोई आवाज नहीं है, ताकि मेरे पास एक अनुकूलित लिनक्स कर्नेल (Linux kernel) हो, जो मुख्य रूप से चीजों के लिए उपयोग किया जाता है।
 इसलिए, ग्राहक आवश्यकता के प्रकार या सेवाओं के आधार पर, हम मूल रूप से इस प्रकार की सामग्री को अनुकूलित कर सकते हैं।
 तो, कुछ स्नैप पैरामीटर (snaps parameters ), जैसे विभिन्न ऊर्जा बचत कर सकते हैं।
 यदि यह बूट समय (boot time )38 से 8 सेकंड (seconds) तक कम हो जाता है।
 इसलिए, प्रभावी रूप से हम ऊर्जा बचत कर सकते हैं, यहां तक ​​कि यदि एक छोटा क्लाउड(cloud), जहां प्रति घंटे 100 छवियां हैं, तो इतनी ऊर्जा बचत हो सकती है।
 एक उत्पादन क्लाउड(cloud) में, जहां हर समय 1000 छवियां बनाई जाती हैं, दूसरी तरफ बहुत सारी ऊर्जा बचाता है।
 4 जीबी (GB) से कुछ 600 प्लस एमबी (MB) के लिए एक छवि आकार; तो, जीवन प्रदर्शन को कम कर देता है।
 जैसा कि हम कह रहे हैं, कि जीवन प्रवास भी लागत के साथ आता है और हम बेहतर कर सकते हैं।
 तो, यह कहने की कोशिश कर रहा है, कि ये सभी चीजें वास्तविक ऊर्जा समझौता किए बिना अपनी ऊर्जा कुशल बनाती हैं, या उचित संसाधन प्रबंधक बनाती हैं।
 इसलिए, अगर हम सारांशित करने का प्रयास करते हैं, तो यह निश्चित रूप से एक उभरता हुआ विषय है।
 इसलिए, जहां भी संभव हो ऊर्जा को बचाने की जरूरत है।
 इसलिए, एक है कि ग्रीन क्लाउड (green cloud) के ढांचे, वीएम (VM)की शक्ति जागरूक शेड्यूलिंग।
 उन्नत वीएम (VM)और बुनियादी ढांचे प्रबंधन, विशेष वीएम (VM)छवियों या अनुकूलित वीएम छवियों।
 इसलिए, छोटी ऊर्जा बचत का परिणाम एक बड़े प्रभाव में होता है, इसलिए यह स्पष्ट रूप से नोड के अनुसार छोटे पैमाने पर वीएम (VM) बुद्धिमान है, लेकिन पूरी बात पर विचार करना एक बड़ा प्रभाव है।
 अलग-अलग तरीकों को एक साथ जोड़कर अलग-अलग लागू होने से बड़ा प्रभाव हो सकता है।
 इसलिए, यह केवल इसे देखने के सामूहिक या सहकारी तरीके के टुकड़े टुकड़े नहीं है।
 और ऊर्जा और तापमान दोनों को कम करने के लिए पावर-जागरूक और थर्मल जागरूक शेड्यूलिंग (Power-aware and thermal aware scheduling) के कई अनुसंधान हितों और चीजों की संयुक्त अवधारणाएं हैं।
 एकीकृत सर्वर, रैक, शीतलन रणनीतियों (Integrated server, rack, cooling strategies), इन दिनों हमारे सर्वर रैक एकीकृत शीतलन शक्ति के साथ आ रहे हैं ।
 आगे बढ़ी हुई वीएम छवि (VM image) कम से कम उस ग्राहक की जरूरतों और चीजों के प्रकार को देखते हुए, ग्राहक प्रोफाइलिंग को कम करती है।
 अगली पीढ़ी क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) सिस्टम को अधिक कुशल बनाने के लिए डिजाइन करना: दोनों ऊर्जा, थर्मल (energy, thermal )और सेवा के प्रकार के मामले में प्रदान की जाती है।
 इसलिए, इसके साथ ही आज हम निष्कर्ष निकालें और जैसा कि हम समझते हैं, अनुसंधान करने और संसाधन प्रबंधन (resource management)के इस विशेष तरीके से अध्ययन करने के बहुत सारे दायरे हैं।
 धन्यवाद।