[en] This project endeavours to develop strategies to allocate services in Data Centers in a collaborative relationship between the Data Centers and its users and Energy Providers. We study the implications of allowing service delays and short-term prevision of the energy mix when allocating services in a Data Center. The project aims to propose heuristics and analyze them with the background framework of All4Green, a european FP7 project which aims to foster the relationship between all the partners of the ecosystem Energy Providers - Data Centers - End Users by the use of special contracts between each part that include flexibility and collaboration clauses. To that end, the theoretical framework of problem tractability, problem complexity, online decision problems theory and metaheuristics will be studied and fully explained in order to find the best way to model and develop approximation algorithms that allocate services in a Data Center taking into account the Carbon Emissions Factor. Finding the model is an arduous task and it will be through various modifications, simplifications and attuning of parameters that we will find the most suitable one. We will see that the final model of the system is a modified version of a very famous decision problem called the Bin Packing Problem. Later on, a family of heuristics will be proposed, studying thoroughly a couple of them and confirming the expectations: If we allow collaboration via the possibility of delaying and anticipating services we can obtain a huge benefit both economical and environmental when allocating services. Moreover we found a relationship between the level of collaboration a Data Center reaches (reflected in the advice and the possibility to delay) and the benefit. We can conclude that we have succeeded in reaching the original objectives of the project and we provide useful strategies, guidelines and recommendations to be used in the frame of the All4Green project or other similar projects.

[es] Este proyecto intenta desarrollar estrategias de asignación de servicios en Data Centers basándose en una colaboración entre los Data Centers, los usuarios (ITC) y los proveedores de energía. Estudiamos las implicaciones de permitir pausas y retrasos negociados en la ejecución de ciertos servicios así como de obtener una previsión del tipo de energía usado cuando asignamos los servicios. El proyecto busca proponer heurísticas y analizarlas bajo el marco del proyecto All4Green, un proyecto europeo FP7 que propone incrementar las relaciones entre todos los miembros del ecosistema Proveedor de Energía - Data Centers - Usuarios Finales, mediante el uso de contratos especiales entre dichos miembros que incluyen cláusulas de flexibilidad y de colaboración. Con este fin, el marco teórico de la tratabilidad de problemas, la complejidad de problemas, los problemas de decision online y las metaheurísticas serán estudiados y explicados para buscar la mejor manera de modelar y desarrollar algoritmos de aproximación que asignen servicios en un Data Center teniendo en cuenta el factor de emisión de CO2. Encontrar este modelo no será fácil y requerirá de varias simplificaciones y modificaciones para llegar a ser lo más adecuado posible. Veremos que este modelo final es una versión modificada de un famoso problema de optimización combinatoria llamado "Bin Packing Problem". Después, una familia de heurísticas será propuesta, de la cuál se especificarán dos heurísticas simples y serán completamente analizadas y estudiadas, confirmando la idea inicial: Si se permite la colaboración mediante la posibilidad de retrasar, pausar y anticipar servicios se puede obtener un gran beneficio ambiental y económico mediante la asignación de dichos servicios. Además se verá la relación entre el nivel de colaboración (reflejado en la calidad de previsión y las posibilidades de retrasar servicios) y el beneficio. Podemos concluir que hemos tenido éxito al cumplir los objetivos iniciales del proyecto y proporcionamos estrategias, guías y recomendaciones útiles para ser usadas no sólo en el marco de All4Green sino en cualquier proyecto de esta índole.