UMA PROPOSTA DE CLASSIFICAÇÃO PARA ROTULAR A EFICIÊNCIA ENERGÉTICA NA COMPUTAÇÃO EM NUVEM VERDE

Resumen

Este artigo explora a crescente relevância da computação em nuvem no cotidiano e no contexto empresarial, destacando a importância de abordagens proativas para mitigar seu impacto ambiental. A computação em nuvem verde constitui uma iniciativa importante para reduzir o consumo de energia e as emissões de CO₂ associadas à computação em nuvem, sem comprometer sua funcionalidade e desempenho. O foco principal deste trabalho é avaliar a eficácia de algoritmos de escalonamento de recursos em data centers de computação em nuvem e desenvolver uma metodologia inovadora para calcular scores de eficiência energética e classificar o desempenho energético. Utilizando o ambiente de simulação CloudSim Plus, quatro algoritmos - Round Robin (RR), Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS), Particle Swarm Optimization (PSO) e Ant Colony System (ACS) – e as compara através de 800 simulações. Além das simulações, a metodologia envolveu a análise dos dados através de técnicas estatísticas rigorosas, incluindo o uso da tabela T-Student, e a criação de um índice de desempenho energético derivado dos resultados obtidos. A pesquisa também incorporou inteligência artificial, especificamente classificadores baseados em redes neurais, para aprimorar a classificação dos níveis energéticos. Os resultados indicaram uma redução significativa no consumo de energia e emissões de CO₂ - aproximadamente 55% - e uma melhoria na eficiência de custo de alocação de máquinas virtuais, em torno de 28%. O estudo demonstra que a adoção de estratégias de escalonamento inovadoras e a implementação de um modelo quantitativo de avaliação energética podem otimizar significativamente a eficiência da computação em nuvem. Além disso, a proposta de um novo cálculo de scores e a criação de uma escala de nível energético oferecem ferramentas valiosas para a otimização e sustentabilidade em data center.