Soutenance mémoire
Bilan énergétique de l’infrastructure et des équipements du CTD local
Un centre de traitement de données (« CTD ») est un site hébergeant des infrastructures logicielles et des équipements de TI pour traiter des données (via les serveurs), les stocker (via les périphériques de stockage) et les communiquer (via les périphériques du réseau) (Masanet et al., 2011). Il contient aussi des composantes non TI comme des équipements qui gèrent le pilotage et la distribution de l’énergie pour assurer une source fiable d’électricité et les équipement de contrôle de l’environnement par les structures de refroidissement pour maintenir des températures acceptables et des conditions d’humidité optimale (Masanet et al., 2011). Un seul CTD peut héberger d’un à des milliers de serveurs (Fanara, 2007). Selon sa taille, il est appelé armoire de câblage (chambre de serveur), salle de serveurs ou un centre de données (Bailey et al., 2007). Pour avoir droit à l’appellation « centre de données », l’infrastructure informatique doit comporter au moins douze serveurs. (Bailey et al., 2007). La majorité des serveurs sont localisés dans des chambres de serveurs et des salles de serveurs (Bailey et al., 2007). Ils représentent la première classe (Tier 1) qui est utilisée à des fins commerciales (Masanet et al., 2011). La seconde classe (Tier II) est également utilisée à des fins d’exploitation commerciales, à la différence qu’elle utilise le stockage externe. Les Tiers III et IV sont les CTD à usage industriel comme ceux de Google et de Microsoft. Contrairement au Tier II qui utilise le stockage externe de façon modérée, leur stockage est plus beaucoup plus important. L’annexe I illustre les principales distinctions entre les CTD ainsi que les technologies qu’ils utilisent (Masanet et al., 2011).
Historiquement, peu importe leur consommation en énergie, le CTD traditionnel (« CTD local ») était vu comme un instrument de productivité et de compétitivité (Breuil et al., 2008). Il était conçu pour de forte tolérance aux grands changements opérationnels et de capacité en vue des expansions futures (Koomey, 2011). Aujourd’hui, plusieurs de ces CTD existants sont âgés de plus de quinze ans (IBM, 2011). En conséquence, les équipements de leur infrastructure sont susceptibles d’être de plus en plus inefficaces, inefficients et d’être à la fin de leur durée de vie utile (IBM, 2011). Ces composantes obsolètes consomment environ deux à trois plus la quantité d’énergie requise pour leur fonctionnement (IBM, 2011). Les chercheurs se penchent de plus en plus sur la consommation d’énergie par les TIC (Breuil et al., 2008). Selon Miller (2008) les CTD sont une source de consommation d’énergie intensive. Il rapporte les données d’Uptime Institute (2006-2007) qui indiquent que le taux croissance annuel de l’énergie consommée par les CTD mesurés est estimé à 24 %. Le rapport sur les émissions des gaz à effet de serres (GES) de l’industrie informatique publié par le Carbon Disclosure Project (2010) va dans le même sens, les CTD sont parmi les plus gros émetteurs de GES.
L’empreinte de carbone (ECO2) représente le total des émissions des GES provenant d’un produit au cours de son cycle de vie (Carbon Trust, 2007). Contrairement aux autres mesures environnementales, elle se concentre entièrement sur les émissions de GES (Anderson et Rainie, 2010). Il n’y a pas une norme internationale unique qui a été convenue pour sa mesure (Barnitzke et al., 2010). Toutefois, le Greenhouse Gas Protocol est devenu un standard de facto. Développé en partenariat entre le World Resources Institute et le World Business Council for Sustainable Development, le protocole prévoit notamment des normes et des directives pour les entreprises et autres organisations qui préparent un inventaire d’émission de GES (Barnitzke et al., 2010). Les normes ISO 14064 et 14001 ISO 14064-1 sont utilisées dans le protocole. En Angleterre, elle est mesurée par le Publicly Available Standard 2050.
Bilan énergétique du stockage dans le CTD local
Depuis le début de l’ère informatique, de nombreuses solutions de stockage ont été déployées. De la disquette, les solutions de stockage se sont modernisées sur plusieurs supports hors ligne tels que le lecteur CD/DVD ou les clés USB (D’Souza, Stirpe et Madigan, 2006; Beesley, 2011). Cependant, ces solutions de stockages traditionnelles peuvent être longues et coûteuses à entretenir (Beesley, 2011). De plus, elles peuvent facilement être perdues, volées ou endommagées (Beesley, 2011). En surplus, elles nécessitent une gestion et des copies de sécurité doivent toujours être gardées hors site (Beesley, 2011). Presque l’ensemble des entreprises (93 %) ayant subies une perte importante de leurs données informatiques ferment leur porte dans les cinq ans (Toigo, 1989; Hatter 2004). L’enregistrement des données dans les serveurs d’un CTD demeure la solution la plus fiable et la plus sécuritaire. Elle est réalisée de façon périodique par le CTD qui leur alloue un espace qui varie dynamiquement avec la quantité d’information qui y est enregistrée (Zhang et Zhang, 2008). Le stockage à long terme dans un CTD local est réalisé par des baies de disques durs, ainsi que les équipements associés (Armbrust, 2009).
Les baies comprennent des fonctionnalités de soutien, tels que des mémoires cachées, les contrôleurs de matrice de disques, les boîtiers de disques, et des alimentations redondantes (Armbrust, 2009; Chang et al., 2006). La sauvegarde des données est limitée par les bandes passantes, la capacité limitée de puissance de traitement, la gestion du temps et les coûts élevés d’entretien (He, Li et Zhang, 2010). Le nombre de données augmente à un taux constant et exponentielle de 60% (IDC, 2009). La capacité de stockage dans les ordinateurs continue d’excéder les limites et constitue un défi majeur (He, Li et Zhang, 2010). En 2008, le nombre de fichiers de stockage a dépassé la croissance du stockage en bloc, une tendance qui devrait se poursuivre en raison du stockage de fichiers représentant 78 % du marché total en 2012 (IDC, 2009). Quant aux données stockées dans les CTD, elles représentent 80 % de l’empreinte énergétique des serveurs associés (Koomey et al., 2007). En 2009, le stockage ne représentait que 4 % de la consommation d’électricité d’un CTD et le double était prévu d’ici 2020 (Emerson Network Power, 2009).
En 2011, l’ODCA indique un chiffre cinq fois plus élevé pour la consommation d’énergie en électricité par le stockage, soit 20 %. Pour la même année, des valeurs de 65 % ont été révélées pour la consommation d’énergie par les serveurs, 15% par le réseau, et le reste des composantes ont été identifiées comme ayant des effets minimes sur le bilan ou sont pris en considération dans le calcul du PUE (ODCA, 2011). Quant à l’ensemble du système de stockage (qui comprend les disques, le contrôleur de disques et les boitiers de disques), il consomme environ 79.1 % de toute l’énergie électrique du CTD, dont 63 % est consommée par les disques et les systèmes client ainsi que les serveurs consomment 16,9 %, dont 8,6 % est utilisé par la mémoire et 5,8 % est consommée par l’unité centrale de traitement (UCT) (Poess et Nambiar, 2010).
Amélioration de l’efficience énergétique du CTD local Dans les dernières années, la réduction de la consommation d’énergie électrique par le CTD a largement été étudiée et deux grandes tendances ce sont développées dans l’industrie des TIC: l’informatique écoresponsable et l’informatique en nuage (Makela et Luukkainen, 2013). L’informatique écoresponsable ou encore en anglais « Green IT », « Green computing » ou « Eco green computing » prend son origine dans le programme américain Energy Star lancé par l’EPA en 1992 (Hu, Deng et Wu, 2011). Le mot « vert » signifie rendre l’utilisation de l’ordinateur encore plus efficace et ce, avec un impact nul ou minime sur l’environnement (Baliga et al., 2011). C’est un nouveau paradigme de la conception du système informatique qui considère non seulement les performances de traitement, mais aussi l’efficacité énergétique (Naditz, 2008). En 2009, Lamb le décrit comme l’étude et la pratique de l’utilisation des ressources informatiques de manière efficace. En 2010, Murugesan ajoute qu’il s’agit donc d’une façon d’utiliser les ressources naturelles avec un impact minime ou nul sur l’environnement de manière efficace et efficiente tout au long du cycle de vie d’un produit ou d’un service : de la conception à la fabrication, à l’utilisation et à l’élimination des ordinateurs, des serveurs et des systèmes associés (Dedrick, 2010).
Ces pratiques comprennent notamment la création et l’utilisation d’UCT efficient (Chauhan et al., 2011). Actuellement, elle ne fait l’objet d’aucune définition unifiée, mais celle de Murugesan reflète bien son étendue (Hu, Deng et Wu, 2011). D’après l’étude de Forrester (Mines, Daley et Lee, 2008), le marché de l’informatique écoresponsable passera de 500 millions de dollars en 2008 à 5 milliards en 2014 (Brodkin 2008). Ces chiffres montrent que le virage vert n’est plus une option, mais une nécessité (Brodkin 2008). Selon le rapport Smart 2020, elle aurait sauvée 7,8 gigatonnes d’équivalent de CO2 en 2012 (soit 15 % de toutes les émissions de GES découlant des activités des TIC (Webb, 2008). Elle est subdivisée en deux catégories : d’abord, l’informatique verte traditionnelle ou l’informatique 1.0 qui consiste à réduire les émissions de carbone émanant de l’équipement informatique, des systèmes d’information et de l’infrastructure (Unhelkar, 2011) et en second lieu, l’informatique verte 2.0 qui consiste à réduire les émissions de carbone émanant de l’ensemble de l’organisation (Unhelkar, 2011). Le concept s’applique autant aux ordinateurs de table qu’aux serveurs (Unhelkar, 2011).
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Table des matières
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Informatique traditionnel
1.1.1 Bilan énergétique du CTD local
1.1.1.1 Bilan énergétique de l’infrastructure et des équipements du CTD local
1.1.1.2 Bilan énergétique du stockage dans le CTD local
1.1.2 Amélioration de l’efficience énergétique du CTD local
1.1.2.1 Amélioration des infrastructures et des équipements du CTD: l’informatique écoresponsable
1.1.2.2 Amélioration de la gestion des données dans le CTD : les systèmes de gestion de données
1.2 L’informatique en nuage
1.2.1 Définition, modèles de services et modèles de déploiement de l’infonuagique
1.2.2 Bilan énergétique de l’infonuagique
1.3 Migration des données dans le nuage privé
1.3.1 Description et mesure de l’énergie du système permettant la migration des données entre l’utilisateur et le CTD local ou le CTD du nuage privé
1.3.1.1 Système A : l’ordinateur
1.3.1.2 Système B1 : le CTD local
1.3.1.3 Système B2 : le CTD infonuagique (nuage privé)
1.3.1.4 Système C : le réseau de transmission et de commutation entre l’utilisateur et le CTD local ou le CTD infonuagique
Le réseau de transport des données entre l’utilisateur et le CTD local
Le réseau de transport des données entre l’utilisateur et le nuage privé
1.4 Paramètres pour le choix du stockage des données dans le CTD ou dans un nuage privé
1.4.1 Quantité et type de données
1.4.2 Délai d’accès aux données
1.4.3 Distance géographique entre l’utilisateur et le lieu de stockage
1.4.4 Nature du nuage
1.4.5 Taux et vitesse de téléchargement
CHAPITRE 2 MÉTHODOLOGIE
2.1 Mesure du temps d’exécution des opérations CRUD d’une base de données MySQL (gérée par une application Java) lors de la sauvegarde de données hors ligne (dans un CTD local) et en ligne (dans un nuage privé)
2.1.1 Description du système d’expérimentation
2.1.2 Description des deux systèmes de stockage de données : l’ordinateur et le nuage privé
2.1.3 Connexion du système d’expérimentation
2.1.3.1 Mesure du temps d’exécution total des requêtes SQL par la méthode Java « System.nanoTime »
2.1.3.2 Mesure de la sélection aléatoire des données dans la table de la base de données
2.1.3.3 Mesure du temps d’exécution total des requêtes SQL exécutées de façon synchrone par deux utilisateurs
2.1.3.4 Connexion des requêtes SQL au nuage privé
2.2 Calcul de l’énergie consommée par les opérations du cycle CRUD d’une base de données MySQL (gérée par une application Java) lors de la sauvegarde de données hors ligne (dans un ordinateur) et en ligne (dans un nuage privé)
2.2.1 Calcul de l’énergie consommée par les requêtes SQL
2.2.2 Détermination de la performance du processeur au repos et lors de l’exécution des requêtes SQL dans java
CHAPITRE 3 RÉSULTATS
3.1 Opérations CRUD réalisées alternativement par un seul utilisateur sur une même table de la base de données sauvegardée dans le disque dur d’un ordinateur ou dans un nuage privé
3.1.1 Test n1 : Énergie consommée par l’ordinateur en fonction du type d’opérations CRUD
3.1.2 Test n2 : Énergie consommée par l’ordinateur en fonction du nombre d’opérations CRUD exécutées
3.1.3 Test n3 : Énergie consommée par diverses opérations et séquences CRUD permettant de modifier une entrée
3.2 Opérations CRUD réalisées simultanément par plusieurs utilisateurs sur une même table de la base de données sauvegardée dans un nuage privé : Test n4, énergie consommée par un ordinateur lors d’accès synchrone à la même base de données par un deuxième ordinateur
CHAPITRE 4 DISCUSSION
4.1 Profil énergétique isolé des opérations et des séquences CRUD stockées dans un nuage privé
4.2 Profil énergétique global des opérations et des séquences CRUD stockées dans un nuage privé : autres paramètres et sous-systèmes à considérer
4.2.1 L’unité centrale de traitement (UCT) de l’ordinateur
4.2.2 Le lieu géographique du nuage privé
4.2.3 L’ampleur de l’interconnexion entre l’ordinateur et le nuage privé
4.2.4 La source d’énergie et les énergies renouvelables
4.3 Leçons et lignes directrices pour la conception d’un modèle de gestion efficiente du stockage des données dans un nuage privé
4.3.1 Établissement du profil énergétique des opérations CRUD et plan d’action
4.3.2 L’archivage des données
4.3.3 L’application des meilleures pratiques d’éco-responsabilité
4.3.4 La mise en oeuvre, l’application et le suivi d’une politique verte
CONCLUSION
ANNEXE I CARACTÉRISTIQUES ET DISTINCTION ENTRE LES DIVERS TYPES D’INFRASTRUCTURE INFORMATIQUE
ANNEXE II PRATIQUES DE BONNE GOUVERNANCE, MEILLEURES PRATIQUES ET PRATIQUES À L’ÉTAT DE L’ART POUR L’OPTIMISATION DE LA VALEUR DES PUE DES CENTRE DE TRAITEMENT DES DONNÉES
ANNEXE III STANDARDS ET QUANTIFICATION DE L’EFFICIENCE ÉNERGÉTIQUE D’UN CENTRE DE TRAITEMENT DE DONNÉES SELON THE GREEN GRID, DATA CENTER MATURITY MODEL (DCMM
ANNEXE IV TEMPS D’EXÉCUTION TOTAL DES REQUÊTES SQL EXÉCUTÉES INDIVIDUELLEMENT DANS LES PARAMÈTRES DES STANDARDS S1, S2, S3, S4 ET S5
ANNEXE V PERFORMANCE DU PROCESSEUR DES ORDINATEURS U1 ET U2
ANNEXE VI TEMPS D’EXÉCUTION TOTAL (EN MS) DES REQUÊTES SQL (INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE) EXÉCUTÉES ENTRE 1 000 ET 10 000 FOIS DANS UNE SÉQUENCE CRUD MESURÉES PAR SYSTEM.NANOTIME
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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