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L'Efficience Energétique des Services dans les Systèmes Répartis Hétérogènes et Dynamiques Application à la Maison Numérique Soutenance de thèse pour l’obtention.

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1 L'Efficience Energétique des Services dans les Systèmes Répartis Hétérogènes et Dynamiques Application à la Maison Numérique Soutenance de thèse pour l’obtention du Doctorat de l'Université Lille 1 Sciences et Technologies (Ecole Doctorale SPI) Rémi Druilhe Président : Jean-Louis PAZAT, INSA Rennes Rapporteur : Noel DE PALMA, Université Joseph Fourier, Grenoble Rapporteur : Jean-Marc MENAUD, Ecole des Mines de Nantes Examinateur : Laurent LEFEVRE, INRIA Directrice : Laurence DUCHIEN, Université Lille 1 Co-Directeur : Lionel SEINTURIER, Université Lille 1 Encadrant : Matthieu ANNE, Orange Faire un abstract de la présentation.

2 Le Numérique et l’Energie
7,3 % de la consommation totale d’électricité en France en 2008 35,3 34,3 34,0 33,9 29,6 TWh/an 14,6 14,4 14,0 13,6 11,9 Electronique Grand Public 6,7 8,5 8,2 7,6 Télécommunication 4,6 14,0 13,1 12,7 11,4 11,8 Système d’Information 2005 2008 2012 2015 2020 Source : Impact Environnemental de la Filière TIC en France, 2010

3 Consommation électrique moyenne de la maison numérique
Consommation d’électricité (tout électrique) Consommation des autres équipements électriques Divers 14,4% Eclairage 12,8% Autres 46% Chauffage 31% Cuisine 8% Eau Chaude 15% Informatique 14,5% Lavage 14,9% Froid 23,3% Audiovisuel 20% 2162 kWh/an 4700 kWh/an 34.5% de 2162 = 746 kWh/an Tous les équipements individuels deviennent plus efficient. Source : EDF, 2009 Source : Projet Remodece, 2008 Source : ADEME, Equipements électriques, 2008 Source : Overview of ICT energy consumption, 2013

4 La Maison Numérique Hétérogénéité Répartition Volatilité
Ouverture au tiers Qualité de service

5 Challenges Comment augmenter l’efficience énergétique de la maison numérique en prenant en compte L’hétérogénéité La volatilité La qualité de service Application Parler des pastilles vertes pour dire qu’un équipement est allumé.

6 Approche Trouver la répartition des applications qui minimise la consommation d’énergie Mettre dans un état de basse consommation les équipements inutilisés Application Parler des pastilles vertes pour dire qu’un équipement est allumé.

7 Plan Etat de l’Art Définitions et Hypothèses de Travail
Modélisation de la Maison Numérique Architecture de HomeNap Validation de HomeNap Conclusion

8 Etat de l’ART

9 Efficience énergétique
Couches Exemples Usage Rétroaction Conception Mandatement / Répartition Application Couche de contrôle Réveil Contrôle Etats énergétiques Adaptation matérielle Référence au manuscrit de thèse pour les approches non décrites dans la présentation Matériel

10 Consolidation Migrer les applications pour minimiser les serveurs actifs Exemple : Entropy [HLM+09] Application Application Application Application Amélioration de l’efficience énergétique + mise en état de basse conso des équipements. H1 : Environnement homogène H2 : Considère seulement l’apparition/disparition d’applications

11 Répartition Distribuer les composants d’une application pour l’adapter à l’environnement Exemple : PARM [MV03] Composant 1 Composant 2 Composant 3 H1 : Ne considère pas les ressources locales, e.g., autres équipements

12 Mandatement de service
Un équipement agit comment un mandataire afin de représenter un service fournit par un autre équipement Exemple : UPnP Low Power [UPnPLP07] Client Application H1 : Un service est lié à un équipement

13 Mandatement d’application
Un équipement agit comme un mandataire afin d’exécuter une application issue d’un autre équipement Exemple : Parasite [Zhong11] Application H1 : Nécessite un équipement dédié H2 : Conçu pour un seul service

14 Classification des systèmes
Politique de décision Fonction d’utilité d’action Mobile Service Overlay Entropy PARM HomeNap HOPE UPnP LP Parasite Transhumance Degré d’autonomie Cœur Contrôle Autonome Source : A survey of autonomic computing - degrees, models, and applications, 2008. Source : An artificial intelligence perspective on autonomic computing policies

15 Définitions et Hypothèses
de Travail

16 Définition de l’Efficience Energétique
Travail utile du processus Efficience Energétique = Apport d’énergie dans le processus Source : What is energy efficiency?: Concepts, indicators and methodological issues, 1996 Energie Travail utile (Aller de A à B)

17 Définition d’un Processus
Un processus est l’association d’un équipement et d’une application Processus Application Equipement Energie Service

18 Hypothèse d’un modèle unifié de service
Un service est rendu par une seule et unique application Application Equipement Energie Service Donner un exemple

19 Hypothèse d’une couche d’abstraction
Une application est exécutable sur un ensemble d’équipements hétérogènes dès lors qu’ils possèdent les ressources suffisantes Application Equipement 2 Equipement 1 Couche Abstraction Energie 2 Energie 1 Service

20 Hypothèse de parallélisme
Un équipement peut fournir plusieurs services dès lors qu’il possède les ressources matérielles nécessaires et suffisantes pour le déploiement des applications Appli A Appli B Equipement Service B Energie Service A Parler de l’efficience énergétique comme un plus

21 Hypothèse de répartition des applications
Le service est fourni par un ensemble de processus associés. La taille de cet ensemble est de 1 ou supérieur Composant B Composant A Equipement 1 Service Equipement 2 Service

22 Hypothèse du périmètre d’efficience énergétique
La maison numérique est un environnement informatique limité en équipements et auto-suffisant en ressources Fournisseur Transporteur Consommateur

23 Les définitions et les hypothèses
Définition de l’efficience énergétique Définition d’un processus Hypothèse d’unicité de l’implémentation d’un service Hypothèse d’une couche d’abstraction Hypothèse de parallélisme Hypothèse de répartition des applications Hypothèse du périmètre d’efficience énergétique

24 Modélisation de la Maison Numérique

25 Problèmes et approche Challenges liés à cet environnement
Hétérogénéité Volatilité Qualité de service Développer un modèle pour gérer les propriétés de l’environnement Utiliser des contraintes de déploiement Modéliser les états, les événements et les actions disponibles dans l’environnement Définir une fonction d’utilité pour parvenir à une solution quel que soit l’état du système Parler des pastilles vertes pour dire qu’un équipement est allumé.

26 Modélisation de l’état
A un instant t, un ensemble d’applications est déployé sur un ensemble d’équipements : le plan de répartition 1 1 1 1 1 1

27 Le plan de répartition Matrice 1 1 1 1 1 1
: ensemble des équipements à l’instant t : ensemble des applications à l’instant t 1 1 si 0 sinon 1 1 1 1 : ensemble des applications hébergées par l’équipement e à l’instant t 1

28 Modélisation de la volatilité
Apparition ou disparition d’équipements ou d’applications Les événements significatifs changent l’ensemble des équipements ou l’ensemble des applications 1 1 1 1 Les événements non significatifs sont les autres événements.

29 Les événements significatifs
Elément Equipement Application Apparition d’un élément Disparition d’un élément

30 Modélisation du plan de répartition
Migration des applications d’un équipement à un autre Calcul du plan de déploiement 1 1 1 1

31 Le plan de déploiement Permet le passage d’un plan de répartition à un autre Définit les actions de migration d’une application 1 si a doit être déployée sur e 0 si a ne bouge pas ou n’est pas présente sur e -1 si a doit être retirée de e

32 Modélisation de l’hétérogénéité
Description des ressources requises par une application Description des ressources disponibles sur un équipement PrésenceUtilisateur : Vrai Ecran : 1 Processeur : 500 MIPS Ecran : 1 PrésenceUtilisateur : Vrai Processeur : 2000 MIPS

33 Deux types de contraintes de déploiement
Contraintes à valeurs quantitatives e.g., quantité de ressources matérielles Contraintes à valeurs énumérées e.g., présence utilisateur, localisation

34 Exemples de contraintes de déploiement
Ressources matérielles Présence de l’utilisateur PrésenceUtilisateur = Vrai

35 La mobilité des applications
Camera : 1 Ecran : 1 Camera : 1 Ecran : 1 PrésUti : Vrai CPU : 500 MIPS PresUti : Vrai CPU : 500 MIPS

36 Décomposition Deux ensembles dans une application
Ensemble de composants 1 15 1 5 1 1 1 1 20 1 1 1 Localisation : cuisine Ecran : 1 GPS : 1 RAM : 20 MB PrésenceUtilisateur : Vrai Ensemble de contraintes

37 Groupement en grappe de composants
Dépend du type de contrainte 1 1 1 15 15 20 5 5

38 Modélisation de la consommation
La puissance consommée par les équipements Fonction d’utilité Fonction objectif si e en état de basse consommation si e actif avec Une phrase sur chaque variable

39 Synthèse de la modélisation
Prise en compte de la volatilité au travers de la modélisation des états, des événements et des actions Prise en compte de l’hétérogénéité au travers de la spécification des contraintes de déploiement Prise en compte de la qualité de service au travers de la satisfaction des contraintes de déploiement Fonction d’utilité décrivant les états du système

40 Architecture de HomeNap

41 Approche Concevoir un système autonome, transparent, efficient énergétiquement et intégrant la fonction d’utilité Prendre en compte la dette énergétique Utiliser les composants orientés service pour créer des applications plus mobiles Utiliser une boucle de contrôle fermée pour gérer les événements et agir sur la répartition des composants

42 Architecture de HomeNap
Adaptation du placement des composants Contrôle des états énergétiques des équipements Coordinateur Collecteur Contrôleur Gestionnaire

43 La dette énergétique Différence de consommation d’énergie de l’environnement qui exécute un système par rapport à ce même environnement ne l’exécutant pas Sans le déploiement de HomeNap HomeNap Environnement Avec le déploiement de HomeNap

44 Gain énergétique Un gain énergétique est réalisé dès lors que la dette énergétique est remboursée HomeNap Gain énergétique Environnement Remboursement

45 Un système réactif Une boucle de contrôle fermée afin d’améliorer l’efficience énergétique en continu Contraintes Fonction Optimisation Événement significatif Plan de Répartition Mis à Jour Fonction MaJ Plan de Répartition Optimisé Hypothèse qu’il n’y a pas de pannes.

46 Adaptation à l’environnement
Boucle de contrôle MAPE-K [IBM03] Coordinateur Optimisation et Planification Analyse Connaissance Observation Exécution Gestionnaires Capteurs Actionneurs Equipements et composants

47 Un système autonome Le système se considère dans l’optimisation de la consommation d’énergie Sauvegarde de l’état des composants migrés Transfert du code binaire Coordinateur Gestionnaire Gestionnaire Gestionnaire Gestionnaire

48 Les pannes Disparition du coordinateur
Détection lors d’une communication avec le coordinateur Election du nouvel hôte du coordinateur Restauration du coordinateur à partir du dernier état connu Coordinateur Coordinateur Gestionnaire Gestionnaire Gestionnaire Gestionnaire On suppose l’existence d’une horloge globale entre les équipements.

49 Synthèse de l’architecture
Mécanisme de limitation de la dette énergétique grâce à un système réactif Système autonome qui se considère dans la recherche d’une solution Système transparent pour l’utilisateur pour atteindre l’objectif

50 VALIDATION de HomeNap

51 Mise en œuvre Extension du modèle de consommation d’un équipement
Mise sous forme d’un problème de satisfaction de contraintes Canevas Logiciels OSGi / iPOJO [Escoffier07] UPnP [UPnP08] Solveur de contraintes Choco [Choco12]

52 Paramètres des évaluations
Nombre de combinaisons considérées Nombre de grappes considérées Nombre d’équipements considérés Equipements Consommation (W) Architecture Ordinateur Fixe 80 – 122 x86 Ordinateur Portable 1 25 – 48 Ordinateur Portable 2 23 – 33 BeagleBoard 8 – 10 ARM

53 Dette énergétique du coordinateur
Ordinateur Fixe ( W) Ordinateur Portable 2 (23-33 W) Ordinateur Portable 1 (25-48 W) BeagleBoard (8-10 W) 10 1 0,1 Dette énergétique (Wh) 0,01 0,001 0,0001 2 3 4 5 Valeur de n

54 Temps de calcul de l’algorithme
Ordinateur Fixe ( W) Ordinateur Portable 2 (23-33 W) Ordinateur Portable 1 (25-48 W) BeagleBoard (8-10 W) 100000 10000 1000 100 Temps de calcul (sec) 10 1 0,1 0,01 2 3 4 5 Valeur de n

55 Temps de calcul versus dette énergétique
Ordinateur fixe Ordinateur portable 2 Ordinateur portable 1 BeagleBoard 10 n=5 1 0,1 Dette énergétique (Wh) 0,01 n=4 0,001 n=3 n=2 0,0001 0,01 0,1 1 10 100 1000 10000 100000 Temps (sec)

56 Cas d’utilisation pratique
PrésenceUtilisateur : vrai Equipement actif Equipement basse consommation GUI Equipement hors système Alarme Traitement d’images Acquisition d’images PrésenceUtilisateur : vrai Ecran : 1 Processeur : 500 MIPS Camera : vrai Localisation : cuisine

57 Evénement 1 : Apparition de l’ordinateur fixe
Scenario Evénement 1 : Apparition de l’ordinateur fixe C Avec HomeNap Ala Tra Acq Ala Acq Sans HomeNap Tra

58 Scenario GUI C Avec HomeNap Ala Tra Acq Ala Acq GUI Sans HomeNap Tra
Evénement 2 : Apparition de l’interface utilisateur GUI C Avec HomeNap Ala Tra Acq Ala Acq GUI Sans HomeNap Tra

59 Scenario GUI C Avec HomeNap Ala Tra Acq Ala Acq GUI Sans HomeNap Tra
Evénement 3 : Disparition de l’interface utilisateur GUI C Avec HomeNap Ala Tra Acq Ala Acq GUI Sans HomeNap Tra

60 Réduction de l’énergie
Evaluation pratique Dette énergétique Remboursement et Gain énergétique Optimisation Réduction de l’énergie 4,7 Wh -> 0,0047 x 0,12 = 5,64 x 10^-4

61 CONCLUSION

62 Conclusion Comment augmenter l’efficience énergétique de la maison numérique en prenant en compte ses propriétés ? La modélisation tient compte des propriétés considérées Hétérogénéité aux travers des contraintes de déploiement Volatilité aux travers de la modélisation des événements Qualité de service aux travers de la satisfaction des contraintes de déploiement L’architecture est conçue pour réduire son impact énergétique Autonome par la prise en compte du système Efficient énergétiquement par un système réactif Transparent par la non intervention de l’utilisateur

63 Perspectives Court terme Long terme Enrichir le modèle
Construire de nouvelles grappes de composants Développer une architecture plus extensible Améliorer la gestion de la volatilité Améliorer l’algorithme d’optimisation Long terme Apprendre des habitudes des utilisateurs Migrer les services temporellement Estimer le coût énergétique minimal d’un service Prendre en compte l’environnement extérieur (e.g., cloud) Transférer vers les organismes de normalisation

64 L'Efficience Energétique des Services dans les Systèmes Répartis Hétérogènes et Dynamiques Application à la Maison Numérique Soutenance de thèse pour l’obtention du Doctorat de l'Université des Sciences et Technologies de Lille (spécialité Informatique) Rémi Druilhe Président : Jean-Louis PAZAT, INSA Rennes, France Rapporteur : Noel DE PALMA, Université Joseph Fourier de Grenoble, France Rapporteur : Jean-Marc MENAUD, Ecole des Mines de Nantes, France Examinateur : Laurent LEFEVRE, Université de Lyon, France Directrice : Laurence DUCHIEN, Université Lille 1, France Co-Directeur : Lionel SEINTURIER, Université Lille 1, France Encadrant : Matthieu ANNE, Orange, France Faire un abstract de la présentation.

65 Publications [ARTICLE] Rémi Druilhe, Matthieu Anne, Jacques Pulou, Laurence Duchien and Lionel Seinturier, Components Mobility for Energy Efficiency of Digital Home, CBSE, 2013 [ARTICLE] Rémi Druilhe, Matthieu Anne, Jacques Pulou, Laurence Duchien and Lionel Seinturier, Energy-driven Consolidation in Digital Home, SAC track SEAGC, 2013 [POSTER] Rémi Druilhe, Matthieu Anne, Romain Rouvoy and Laurence Duchien, La réduction de la consommation d'énergie dans les environnements domestiques répartis, CFSE, 2011

66 References [Choco12] Ecole des Mines de Nantes, Choco, [Escoffier07] C. Escoffier. and R.S. Hall and P.Lalanda, iPOJO: An extensible service-oriented component. In Services Computing, pages IEEE, 2007. [HLM+09] Fabien Hermenier, Xavier Lorca, Jean-Marc Menaud, Gilles Muller, and Julia Lawall. Entropy: a consolidation manager for clusters. In Proceedings of the 2009 ACMSIGPLAN/SIGOPS international conference onVirtual execution environments, pages 41–50. ACM, 2009 [IBM03] A. Computing. An architectural blueprint for autonomic computing. IBM White Paper, 2003. [Kephart04] J.O. Kephart and W.E. Walsh. An artificial intelligence perspective on autonomic computing policies. In Policies for Distributed Systems and Networks, POLICY Proceedings. Fifth IEEE International Workshop on, pages 3–12. IEEE, 2004. [Khanna06] G. Khanna, K. Beaty, G. Kar, and A. Kochut. Application performance management in virtualized server environments. In Network Operations and Management Symposium. IEEE, 2006. [MV03] S. Mohapatra and N. Venkatasubramanian. Parm: Power aware reconfigurable middleware. In Distributed Computing Systems, Proceedings. 23rd International Conference on, pages 312–319. IEEE, 2003. [UPnP08] UPnP Forum. UPnP Device Architecture 1.1, Octobre 2008. [UPnPLP07] UPnP Forum. UPnP Low Power Architecture, Août 2007. [Zhong11] W. Zhong, G. Shi, Z. Zhao, and F. Xia. Parasite: A system for energy saving with performance improvement in networked desktops. In Green Computing and Communications (GreenCom), 2011 IEEE/ACM International Conference on, pages 79–84. IEEE, 2011.

67 Temps de calcul de l’algorithme
Valeur de n Temps (sec) 2 3 4 5 0,01 0,1 1 10 100 1000 10000 100000 Problème A : problème sous-contraint Problème B : problème quasiment sur-contraint

68 Evaluation Théorique

69 Merci à tous et Place au pot d’après thèse dans la cafétéria du Bâtiment A


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