Cloud computing : le dynamisme semble la clef du contrôle énergétique

Par 18 février 2011
Mots-clés : Smart city, Europe
Energie centres de données

Une équipe de chercheurs propose de comparer les modèles d'allocation énergétiques des fournisseurs de Platform-as-a-Service (PaaS) pour maximiser les expériences d'utilisateurs et réduire les consommations d'énergie.

La location d’espace de serveurs dans les nuages est une pratique qui se généralise. Ceci étant, la consommation énergétique d’un centre de données est importante, tout comme la consommation de ressources naturelles qui avoisine les 1400 m3 d’eau par jour. Comment aider les fournisseurs de plateformes à optimiser le rendement de leurs PaaS ? Les expériences effectuées ont montré que le modèle d’"heuristique adaptative" serait la meilleure solution pour optimiser la rentabilité d’une plateforme. Ce modèle propose de déterminer combien de serveurs doivent être allumés afin d’équilibrer la consommation et la disponibilité du centre de données.

Le nombre de serveurs sous tension affecte le rendement

Ce type de décision permet de mener une politique basée sur l’utilisation dynamique de la demande des utilisateurs et sur les modèles de comportement des systèmes. Cependant ce modèle doit prendre en compte les obligations contractuelles des fournisseurs. La consommation électrique d’un centre de données dépend de plusieurs facteurs. Ici l’estimation de l’usage énergétique est évaluée grâce à l’utilisation des processeurs, aux compteurs de performance et aux disques métriques recueillis par les systèmes d’exploitation. Afin de rendre leurs résultats plus réalistes, les chercheurs ont intégré des coûts indirects.

Evaluer la consommation énergétique en amont

On peut citer le coût du capital et l’amortissement des équipements et ils ont également doublé les prévisions quant à la consommation énergétique. A l’avenir, des recherches qui prennent en compte le nombre de serveurs, la fréquence des processeurs et la puissance consommée pourront certainement apporter des réponses plus précises afin d’optimiser la rentabilité des plateformes. Financé en parti par l’Union Européenne, ce programme de recherche fut mené par Michele Mazzucco, Dmytro Dyachuk et Ralph Deters.

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