With the fast proliferation of cloud computing, major cloud service providers, e.g., Amazon, Google, Facebook, etc., have been deploying more and more geographically distributed data centers to provide customers with better reliability and quality of services. A basic demand in such a geo-distributed data center system is to transfer bulk volumes of data from one data center to another. Geographic distribution and large delay-tolerance of such inter-data-center bulk data transfers provide cloud service providers opportunities to optimize the operating cost. Most existing studies on inter-data-center bulk data transfers focus on minimizing the network bandwidth cost. However, the energy-cost of the bulk data transfers, which also accounts for a large proportion of operating cost in the data centers, still remains unexplored. This is an important problem, especially in the multi-electricity-market environment, where the electricity price exhibits both spatial and temporal diversities. In this paper, we systematically study the problem of how to route and schedule inter-data-center bulk data transfers to minimize the energy-cost for geo-distributed data centers. We model this problem as a min-cost multi-commodity flow problem and develop an efficient two-stage optimization method to solve it. Extensive evaluations with real-life inter-data-center network and electricity prices show that our method brings significant energy-cost savings over existing bulk data transfer methods.

中文翻译：

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批量传输的批量节省：最小化地理分布式数据中心的能源成本

随着云计算的快速普及，主要的云服务提供商，例如亚马逊、谷歌、Facebook 等，已经部署了越来越多的地理分布的数据中心，为客户提供更好的可靠性和服务质量。这种地理分布式数据中心系统的基本需求是将大量数据从一个数据中心传输到另一个数据中心。这种数据中心间批量数据传输的地理分布和大延迟容限为云服务提供商提供了优化运营成本的机会。大多数现有的关于数据中心间批量数据传输的研究都集中在最小化网络带宽成本上。然而，大量数据传输的能源成本也占数据中心运营成本的很大一部分，仍然有待探索。这是一个重要的问题，特别是在多电力市场环境中，电价表现出时空多样性。在本文中，我们系统地研究了如何路由和调度数据中心间批量数据传输以最小化地理分布式数据中心的能源成本的问题。我们将此问题建模为最小成本的多商品流动问题，并开发了一种有效的两阶段优化方法来解决它。对现实生活中的数据中心间网络和电价的广泛评估表明，与现有的批量数据传输方法相比，我们的方法显着节省了能源成本。我们系统地研究了如何路由和安排数据中心间批量数据传输的问题，以最大限度地减少地理分布式数据中心的能源成本。我们将此问题建模为最小成本的多商品流动问题，并开发了一种有效的两阶段优化方法来解决它。对现实生活中的数据中心间网络和电价的广泛评估表明，与现有的批量数据传输方法相比，我们的方法显着节省了能源成本。我们系统地研究了如何路由和安排数据中心间批量数据传输的问题，以最大限度地减少地理分布式数据中心的能源成本。我们将此问题建模为最小成本的多商品流动问题，并开发了一种有效的两阶段优化方法来解决它。对现实生活中的数据中心间网络和电价的广泛评估表明，与现有的批量数据传输方法相比，我们的方法显着节省了能源成本。