LEfficience Energtique des Services dans les Systmes Rpartis

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

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

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

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

Introduction Challenges § Comment augmenter l’efficience énergétique de la maison numérique en prenant en compte § L’hétérogénéité § La volatilité § La qualité de service Application 5

Introduction Approche § Trouver la répartition des applications qui minimise la consommation d’énergie § Mettre dans un état de basse consommation les équipements inutilisés Application 6

Introduction Plan 7 § Etat de l’Art § Définitions et Hypothèses de Travail § Modélisation de la Maison Numérique § Architecture de Home. Nap § Validation de Home. Nap § Conclusion

ETAT DE L’ART 8

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Efficience énergétique 9 Couches Exemples Usage Rétroaction Application Conception Mandatement / Répartition Contrôle Couche de contrôle Réveil Matériel Etats énergétiques Adaptation matérielle

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Consolidation § Migrer les applications pour minimiser les serveurs actifs – Exemple : Entropy [HLM+09] Application H 1 : Environnement homogène H 2 : Considère seulement l’apparition/disparition d’applications 10

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Répartition § Distribuer les composants d’une application pour l’adapter à l’environnement – Exemple : PARM [MV 03] Composant 1 Composant 2 Composant 3 H 1 : Ne considère pas les ressources locales, e. g. , autres équipements 11

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Mandatement de service § Un équipement agit comment un mandataire afin de représenter un service fournit par un autre équipement – Exemple : UPn. P Low Power [UPn. PLP 07] Client H 1 : Un service est lié à un équipement 12 Application

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Mandatement d’application § Un équipement agit comme un mandataire afin d’exécuter une application issue d’un autre équipement – Exemple : Parasite [Zhong 11] Application H 1 : Nécessite un équipement dédié H 2 : Conçu pour un seul service 13

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Classification des systèmes Politique de décision Mobile Service Overlay Entropy Home. Nap PARM Fonction d’utilité Fonction d’action Parasite Cœur HOPE UPn. P LP Contrôle Transhumance Autonome Degré d’autonomie Source : A survey of autonomic computing - degrees, models, and applications, 2008. Source : An artificial intelligence perspective on autonomic computing policies. 2004. 14

DÉFINITIONS ET HYPOTHÈSES de Travail 15

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

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Définition d’un Processus § Un processus est l’association d’un équipement et d’une application Processus Application Energie 17 Equipement Service

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Hypothèse d’un modèle unifié de service § Un service est rendu par une seule et unique application Application Energie 18 Equipement Service

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 Couche Abstraction 2 Energie 1 19 Equipement 2 1 Service

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 Energie 20 Appli B Equipement Service B Service A

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 A Composant B Service Equipement 1 21 Service Equipement 2

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Hypothèse du périmètre d’efficience énergétique § La maison numérique est un environnement informatique limité en équipements et auto-suffisant en ressources Fournisseur 22 Transporteur Consommateur

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Les définitions et les hypothèses 23 § 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

MODÉLISATION de la Maison Numérique 24

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 25

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Modélisation de l’état § A un instant t, un ensemble d’applications est déployé sur un ensemble d’équipements : le plan de répartition 0 1 0 0 0 1 26 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Le plan de répartition § Matrice : ensemble des équipements à l’instant t : ensemble des applications à l’instant t 1 si 0 sinon : ensemble des applications hébergées par l’équipement e à l’instant t 27 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 0 1 0 0 0 1 28 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Les événements significatifs Elément Apparition d’un élément Disparition d’un élément 29 Equipement Application

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Modélisation du plan de répartition § Migration des applications d’un équipement à un autre § Calcul du plan de déploiement 0 1 0 0 0 1 30 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 -1 si a doit être retirée de e 0 si a ne bouge pas ou n’est pas présente sur e 31

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Modélisation de l’hétérogénéité § Description des ressources requises par une application Présence. Utilisateur : Vrai Ecran : 1 Processeur : 500 MIPS § Description des ressources disponibles sur un équipement Ecran : 1 Présence. Utilisateur : Vrai Processeur : 2000 MIPS 32

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 33

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Exemples de contraintes de déploiement § Ressources matérielles § Présence de l’utilisateur Présence. Utilisateur = Vrai 34

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion La mobilité des applications Application 35 Camera : 1 Ecran : 1 Prés. Uti : Pres. Uti Vrai CPU : 500 MIPS

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Décomposition § Deux ensembles dans une application Ensemble de composants 1 1 15 5 1 1 Localisation : cuisine 1 Ecran : 1 1 GPS : 1 Ensemble de contraintes 36 1 20 RAM : 20 MB 1 1 Présence. Utilisateur : Vrai

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Groupement en grappe de composants § Dépend du type de contrainte 1 15 15 20 5 5 37

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Modélisation de la consommation § La puissance consommée par les équipements si e en état de basse consommation si e actif § Fonction d’utilité avec § 38 Fonction objectif

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 39

ARCHITECTURE de Home. Nap 40

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 41

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Architecture de Home. Nap Adaptation du placement des composants Contrôle des états énergétiques des équipements Coordinateur Collecteur Contrôleur Gestionnaire 42

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 Home. Nap Avec le déploiement de Home. Nap 43 Home. Nap Environnement

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Gain énergétique § Un gain énergétique est réalisé dès lors que la dette énergétique est remboursée Home. Nap Gain énergétique Remboursement Environnement 44

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Un système réactif § Une boucle de contrôle fermée afin d’améliorer l’efficience énergétique en continu Contraintes Événement significatif Fonction Ma. J Plan de Répartition Mis à Jour Plan de Répartition Optimisé 45 Fonction Optimisation

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Adaptation à l’environnement § Boucle de contrôle MAPE-K [IBM 03] Coordinateur Analyse Optimisation et Planification Connaissance Observation Capteurs Actionneurs Equipements et composants Gestionnaires 46 Exécution

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 47 Gestionnaire

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 Gestionnaire 48 Gestionnaire Coordinateur Gestionnaire

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion 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 49

VALIDATION de Home. Nap 50

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Mise en œuvre § Extension du modèle de consommation d’un équipement § Mise sous forme d’un problème de satisfaction de contraintes § Canevas Logiciels – OSGi / i. POJO [Escoffier 07] – UPn. P [UPn. P 08] – Solveur de contraintes Choco [Choco 12] 51

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Paramètres des évaluations Nombre de combinaisons considérées Nombre de grappes considérées Nombre d’équipements considérés Equipements 52 Consommation (W) Architecture Ordinateur Fixe 80 – 122 x 86 Ordinateur Portable 1 25 – 48 x 86 Ordinateur Portable 2 23 – 33 x 86 Beagle. Board 8 – 10 ARM

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Dette énergétique du coordinateur Dette énergétique (Wh) Ordinateur Fixe (80 -122 W) Ordinateur Portable 1 (25 -48 W) Ordinateur Portable 2 (23 -33 W) Beagle. Board (8 -10 W) 10 1 0, 01 0, 0001 2 3 4 Valeur de n 53 5

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Temps de calcul de l’algorithme Ordinateur Fixe (80 -122 W) Ordinateur Portable 1 (25 -48 W) Ordinateur Portable 2 (23 -33 W) Beagle. Board (8 -10 W) Temps de calcul (sec) 100000 1000 10 1 0, 01 2 3 4 Valeur de n 54 5

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Temps de calcul versus dette énergétique Ordinateur portable 2 Beagle. Board Dette énergétique (Wh) Ordinateur fixe Ordinateur portable 1 10 n=5 1 0, 01 0, 001 n=4 n=3 n=2 0, 0001 0, 1 1 10 100 Temps (sec) 55 100000

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Cas d’utilisation pratique Présence. Utilisateur : vrai Equipement actif Equipement basse consommation Equipement hors système GUI Alarme Présence. Utilisateur : vrai Ecran : 1 56 Traitement d’images Acquisition d’images Processeur : 500 MIPS Camera : vrai Localisation : cuisine

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Scenario Sans Home. Nap Avec Home. Nap Evénement 1 : Apparition de l’ordinateur fixe 57 C Ala Tra Acq Ala Acq Tra

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Scenario Sans Home. Nap Avec Home. Nap Evénement 2 : Apparition de l’interface utilisateur 58 GUI C Ala GUI Tra Acq Ala Acq Tra

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Scenario Sans Home. Nap Avec Home. Nap Evénement 3 : Disparition de l’interface utilisateur 59 GUI C Ala Acq Tra GUI Ala Tra Acq

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Evaluation pratique Dette énergétique Remboursement et Gain énergétique Optimisation 60 Réduction de l’énergie

CONCLUSION 61

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - 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 62

Etat de l’art - Hypothèses - Modélisation - Architecture - Validation - Conclusion Perspectives § Court terme – – – § Développer une architecture plus extensible Améliorer la gestion de la volatilité Améliorer l’algorithme d’optimisation Long terme – – – 63 Enrichir le modèle Construire de nouvelles grappes de composants Apprendre des habitudes 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

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

Annexes Publications 65 § [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

Annexes References 66 § [Choco 12] Ecole des Mines de Nantes, Choco, http: //www. emn. fr/z-info/choco-solver, 2012. § [Escoffier 07] C. Escoffier. and R. S. Hall and P. Lalanda, i. POJO: An extensible service-oriented component. In Services Computing, pages 474 -481. 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 on. Virtual execution environments, pages 41– 50. ACM, 2009 § [IBM 03] A. Computing. An architectural blueprint for autonomic computing. IBM White Paper, 2003. § [Kephart 04] J. O. Kephart and W. E. Walsh. An artificial intelligence perspective on autonomic computing policies. In Policies for Distributed Systems and Networks, 2004. POLICY 2004. Proceedings. Fifth IEEE International Workshop on, pages 3– 12. IEEE, 2004. § [Khanna 06] G. Khanna, K. Beaty, G. Kar, and A. Kochut. Application performance management in virtualized server environments. In Network Operations and Management Symposium. IEEE, 2006. § [MV 03] S. Mohapatra and N. Venkatasubramanian. Parm: Power aware reconfigurable middleware. In Distributed Computing Systems, 2003. Proceedings. 23 rd International Conference on, pages 312– 319. IEEE, 2003. § [UPn. P 08] UPn. P Forum. UPn. P Device Architecture 1. 1, Octobre 2008. § [UPn. PLP 07] UPn. P Forum. UPn. P Low Power Architecture, Août 2007. § [Zhong 11] 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 (Green. Com), 2011 IEEE/ACM International Conference on, pages 79– 84. IEEE, 2011.

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

Annexes Evaluation Théorique 68

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