Optimization of energy consumption in data centers based on an ontological approach
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-282-292Keywords:
data center, energy consumption, optimization, ontological approach, applied ontology, semantic model, intelligent control systems, energy efficiencyAbstract
The article is devoted to the development and substantiation of an ontological approach to optimizing energy consumption in data centers under conditions of increasing complexity of their computational and engineering infrastructure. The limitations of traditional optimization methods caused by insufficient consideration of semantic dependencies between data center components, their operating modes, and management policies are analyzed. An applied domain ontology is proposed that provides a formalized representation of knowledge about data center structure, computational resources, engineering systems, workloads, and energy efficiency indicators. The paper performs a semantic decomposition of the domain into interrelated subsystems, identifies a subset of core concepts and relations of the general ontological model, and substantiates their use in the task of energy consumption optimization. A general scheme of the ontological approach is proposed, implementing a closed loop “data – knowledge – optimization – control” and ensuring the integration of the ontology with mathematical models and software-based management tools. The obtained results form a theoretical and methodological foundation for the development of intelligent energy management systems for data centers and can be applied in the design of energy-efficient and environmentally sustainable computing infrastructures.
References
Kim, Ji Hye, Dae Uk Shin, and Heegang Kim. 2024. "Data Center Energy Evaluation Tool Development and Analysis of Power Usage Effectiveness with Different Economizer Types in Various Climate Zones" Buildings 14, no. 1: 299. https://doi.org/10.3390/buildings14010299
Lei, N.; Masanet, E. Statistical analysis for predicting location-specific data center PUE and its improvement potential. Energy 2020, 201, 117556.
National Renewable Energy Laboratory (NREL). Data Center Efficiency Dashboard. Available online: https://www.nrel.gov/hpc/cool.html (accessed on 4 June 2023).
Chen, L.; Wemhoff, A.P. The sustainability benefits of economization in data centers containing chilled water systems. Resour. Conserv. Recycl. 2023, 196, 107053.
Murino, Teresa, Roberto Monaco, Per Sieverts Nielsen, Xiufeng Liu, Gianluigi Esposito, and Carlo Scognamiglio. 2023. "Sustainable Energy Data Centres: A Holistic Conceptual Framework for Design and Operations" Energies 16, no. 15: 5764. https://doi.org/10.3390/en16155764
Cappelli, Maria Assunta, and Giovanna Di Marzo Serugendo. 2025. "Methodological Exploration of Ontology Generation with a Dedicated Large Language Model" Electronics 14, no. 14: 2863. https://doi.org/10.3390/electronics14142863
Safari, Ashkan, Hoda Sorouri, Afshin Rahimi, and Arman Oshnoei. 2025. "A Systematic Review of Energy Efficiency Metrics for Optimizing Cloud Data Center Operations and Management" Electronics 14, no. 11: 2214. https://doi.org/10.3390/electronics14112214
Li, X.; Li, M.; Zhang, Y.; Han, Z.; Wang, S. Rack-level cooling technologies for data centers—A comprehensive review. J. Build. Eng. 2024, 5, 109535.
Cho, J.; Woo, J. Development and experimental study of an independent row-based cooling system for improving thermal performance of a data center. Appl. Therm. Eng. 2020, 169, 114857
Deymi-Dashtebayaz, M.; Namanlo, S.V.; Arabkoohsar, A. Simultaneous use of air-side and water-side economizers with the air source heat pump in a data center for cooling and heating production. Appl. Therm. Eng. 2019, 161, 114133.
Giacone, E.; Mancò, S. Energy efficiency measurement in industrial processes. Energy 2012, 38, 331–345
Chen, Shuting, Sen Xu, Yajie Li, Gang Liang, Mengnan Ma, Junhan Jiang, and Wei Lin. 2025. "Energy Consumption Modeling and Elastic Space Computation of Data Centers Considering Spatiotemporal Transfer Flexibility" Energies 18, no. 24: 6449. https://doi.org/10.3390/en18246449
Mykola Dyvak, Andriy Melnyk, Artur Rot, Marcin Hernes, Andriy Pukas, “Ontology of mathematical modelling based on interval data,” Complexity, vol. 2022, Article ID 8062969, 24 pages, 2022.
A. Melnyk, I. Shcherbiak, R. Shevchuk, A. Shevchuk, O. Huhul and Y. Franko, “Software Architecture for Mathematical Modelling Based on Interval and Ontology Approach,” 2022 12th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT), Ruzomberok, Slovakia, 2022, pp. 101 - 105, doi: https://doi.org/10.1109/ACIT54803.2022.9913108
Dyvak, M., Melnyk, A., Mazepa, S., Stetsko, M. ( 2022 ). An Ontological Approach to Detecting Irrelevant and Unreliable Information on Web-Resources and Social Networks. In: Klymash, M., Beshley, M., Luntovskyy, A. (eds) Future Intent-Based Networking. Lecture Notes in Electrical Engineering, vol 831. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-92435-5_27
Downloads
-
PDF
Downloads: 49
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).