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.

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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12. Protocole de mesure
Données brutes
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13. Protocole de mesure
Données pré-traitées
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14. Protocole de mesure
Données normélisées
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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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16. Protocole de mesure
Élimination des mesures polluées ... avant
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17. Protocole de mesure
Élimination des mesures polluées ... après
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18. Protocole de mesure
Élimination des mesures polluées ... pendant
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19. Modèle de données
Measure
stamp
time
space
Sensor
name
version
Type
name
Test
name
method
Code
name
Runtime
name
version
Environment
arch
name
version
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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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21. Requêtes d’analyse
Fiabilité des sondes énergétiques
s.name x.name avg(m.space) std(m.space)
Arduino ArrayList 314.78 4.51
Arduino LinkedList 767.11 2.15
Arduino 541.28 3.33
LabView ArrayList 307.37 5.01
LabView LinkedList 707.79 4.95
LabView 507.58 4.98
PowerAPI ArrayList 463.03 12.57
PowerAPI LinkedList 846.34 11.45
PowerAPI 654.68 12.01
ArrayList 207.38 7.36
LinkedList 767.11 6.29
487.24 6.82
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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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