Cette présentation de mes axes de recherche en green computing a été effectuée devant les élèves-ingénieurs et les enseignants-chercheurs au cours des journées recherche de l'ICAM le 25 novembre 2014.
Informatique verte des capteurs intelligents à la fouille de données - 2014-11-25 - Journées recherches de l'ICAM @ Lille
1. Informatique verte
des capteurs intelligents à la fouille de données
Jérôme Rocheteau
Institut Catholique d’Arts et Métiers, Nantes, France
Lille, mardi 25 novembre 2014
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2. Contexte
TIC ≈ 15% des émissions carbone en 2014
système + de smartphones, tablets, serveurs, ...
matériel + d’efficacité énergétique
logiciel − d’efficacité énergétique
Informatique verte ?
aspects énergétiques
ingénierie logicielle
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3. Problématique
Constat
1 le matériel requiert de la puissance électrique
2 le logiciel requiert des ressources matérielles
Complexité
logiciel → matériel
source → binaire
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4. Hypothèses
Plate-forme intelligente
1 Entrées
des observateurs – sondes
des observés – codes source et binaire
2 Sorties
des données de mesure
des analyses statistiques
3 Moyens (données −→ informations)
sondes intelligentes
fouille de données
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5. Objectifs
Spécifications de cette plate-forme
conception par approche descendante
rétro-conception d’une plate-forme existante
plate-forme sédimentée par approches ascendantes
plans de la plate-forme diagrammes UML
domaine d’application limité à Java
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6. Aperçu
1 Spécification
Analyse des besoins
Analyse des exigences
Cas d’utilisation
2 Conception
Processus de mesure
Tâche de mesure
Protocole de mesure
3 Modélisation
Modèle de données
Requêtes d’analyse
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7. Analyse des besoins
1 analyse statique
code source
2 coût énergétique
attributs
méthodes
3 facteurs de consommation
temps d’exécution
allocation mémoire
accès disque
traffic réseau
charge CPU
4 règles d’éco-conception
motif ← motif moins énergivore
priorité entre règles
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8. Analyse des exigences
1 Finesse des éléments de mesurés
types de données
structures de données
instructions algorithmiques
2 Fiabilité des instruments de mesure
finesse des sondes de mesure
stabilité des résultats de mesure
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9. Cas d’utilisation
ajouter un code
générer les tests
lancer les mesures
analyser les résultats
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10. Processus de mesure
le code est-il
mature ?
lancer une
mesure
nettoyer
la mesure
purger les
mesures
oui
non
maturité du code : stabilité des résultats
nombre de mesures > 25
écart-type entre les mesures 10%
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11. Tâche de mesure
Observee Platform Observers
result
stop
launch
start
warm-up
deploy
info
info
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15. Protocole de mesure
Protocole : espace × temps
valable pour plusieurs types d’espaces :
puissance électrique énergie
mémoire RAM kb seconde ?
accès HDD kb seconde ?
traffic réseau kb seconde ?
charge CPU ratio seconde ?
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20. Requêtes d’analyse
Listing 1 – Fiabilité des sondes énergétiques
select s.name, c.name, avg(m.space), std(m.space)
from Measure m
inner join Test x on x.id = m.test
inner join Code c on c.id = x.code
inner join Sensor s on s.id = m.sensor
inner join Type t on t.id = s.type
where t.name = ’energy’
group by s.name, c.name with cube
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22. Bilan
1 plans simples et précis
API Java de la plate-forme
protocole Rest entre plate-forme et sondes
2 plate-forme potentiellement intelligente
sondes données de mesure
modèle de données analyse des mesures
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23. Perspectives
1 réalisation et valorisation de la plate-forme
2 méthode d’analyse statique du coût énergétique
3 ensemble ordonné de règles d’éco-conception
Projets de recherche 2015-2017
participation à MEASURE (ITEA3)
participation jGreen (ANR)
encadrement d’une thèse (ADEME)
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24. Références
• Jérôme Rocheteau, Virginie Gaillard, et Lamya Belhaj.
How Green are Java Best Coding Practices ?
Barcelona, Espagne.
Markus Helfert, Karl-Heinz Krempels, et Brian Donnellan.
Proceedings of the 3rd
International Conference on Smart Grids and
Green IT Systems,
pages 235–246.
Barcelona, Espagne, Avril 2014.
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