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P2 Improving Datacenter Efficiency

提升数据中心效率
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2017匹配度 1/10 · 该论文聚焦数据中心效率与资源管理,属于系统/运行时运维方向,与用户的静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析和贝叶斯程序分析等核心研究方向基本无关。虽然涉及生产部署经验,但研究问题与用户画像交集很小。引用 3 inbox
Ricardo Bianchini
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:该报告综述微软在数据中心效率方面的实践,重点介绍利用负载历史改进资源管理并分享生产部署经验。

该报告关注互联网公司如何提升数据中心效率并降低成本。核心思路是在避免或限制性能退化的前提下,尽量减少资源浪费。作者首先概述微软在效率优化方面的若干工作,其中包括利用工作负载历史来改进资源管理。随后,报告讨论将这些工作部署到生产环境后获得的经验教训,并分析其与学术研究之间的关系。由于这是一篇演讲摘要,文中没有给出具体实验设置、基准或量化结果,主要贡献是工业实践总结与研究方向反思。

问题
互联网公司如何降低数据中心成本并提升效率,同时避免或限制性能退化。
方法
作者概述微软在资源管理方面的效率优化工作,特别是利用工作负载历史改进资源管理,并总结生产部署经验。
评估
该演讲摘要未报告具体实验或量化评估,仅讨论生产部署经验及其与学术研究的关系。
原文摘要(Abstract)

Internet companies can improve datacenter efficiency and reduce costs, by minimizing resource waste while avoiding (or limiting) performance degradation. In this talk, I will first overview a few of the efficiency-related efforts we are undertaking at Microsoft, including leveraging workload history to improve resource management. I will then discuss some lessons from deploying these efforts in production and how they relate to academic research.

链接与引用

DOI 原文 ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot4071,
  title = {Improving Datacenter Efficiency},
  author = {Ricardo Bianchini},
  booktitle = {ASPLOS},
  year = {2017},
  doi = {10.1145/3037697.3046426}
}