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A6 green it.fr_couche_logicielle A6 green it.fr_couche_logicielle Document Transcript

  • Green ITCouche logicielle : élément clé du Green IT Logo Fred Bordage info @ . 2 – Impact de la couche logicielle 1
  • Présentation Fred Bordage info @ • Expert Green IT – TICs durables • Conseil et formation • Collaborations nationales – Afnor (comité d’Orientation Stratégique), – Ademe (guide sectoriel TNIC) – Cigref (groupe de travail Green IT), – Syntec (groupe de travail Green IT), – WWF (Guide). • Livres, conférences, GreenIT.frEmpreinte écologique des TIC16.000:1 MIPS d’une puce électronique – Mesure l’intensité en ressources d’un produit fini – Essentiellement des ressources non renouvelables – 100:1 pour un ordinateur – 54:1 pour une voiture2 % des émissions mondiales de GES – Participe au dérèglement climatique – Autant que l’aviation civile – 7,5 % à 13,5 % kWh à l’échelle des TIC en France75 milliards kg DEEE en 2014 – Risques sanitaires, écroulement de la biodiversité – 1g mercure pollue 1m3 de terre pendant 50 ans – 24 kg / français / an - 5 kg collectés – EEE / DEEE entre 2006 et 2009 = 14% 2
  • Empreinte sur le cycle de vie Emissions CO2 fabrication PC en Chine : 57 à 123x + que 1 an d’utilisation en France MIPS Toxicité • Fabrication et fin de vie des composants électroniques – PC, réseau, téléphonie : conso. énergie utilisation = non déterminante – Impression : consommables – Serveur : impact conso. énergie dépend du mix énergétique national • Réduire les volumes fabriqués et en fin de vie • donc… Allonger la durée de vie d’utilisation Source : extrait d’ACV présenté sur EcoInfo Durée d’utilisation Durée de vie Durée de vieélectronique 10 à 15 ans électronique 5 à 12 ans Durée de vie divisée par 4 en 25 ans 1985 2000 2005 2007 2011 Source : 10,7 ans 5,5 ans 3,6 ans 2,5 ans 4 ans Facile à réparer, Difficile à réparer,reconditionner, recycler reconditionner, recycler 3
  • Principaux facteurs d’obsolescence• Différents type d’obsolescence – Programmée (fin du support technique d’un logiciel) – Indirecte (impact de la couche logicielle, etc.) – par incompatibilité (la nouvelle version du logiciel utilise un nouveau format) – perçue (un simple GSM moins « hype » qu’un iPhone) – …• Facteurs 1. Couche logicielle 2. Faible évolutivité du matériel • Conception ne privilégiant pas la mise à jour du matériel • Indisponibilité des composants 3. Durée de garantie et support technique du matériel 4. Coût du service informatique (entretien et réparation) 5. Qualité des composants : prix toujours plus bas = moindre qualitéCouche logicielle - renouvellement Durée d’utilisation du matériel est directement liée 71x + de mémoire vive aux besoins en ressources de en 12 ans la couche logicielle Source : Puissance matérielle nécessaire x2 tous les 3 ans 4
  • Les progrès du matériel ne compensent pas • Un microprocesseur moderne consomme 40x moins d’énergie qu’en 1946 pour une même capacité de traitement. • Mais la capacité de traitement nécessaire (au fonctionnement des logiciels) augmente continuellement… Source : IntelCouche logicielle - consommation Consommation électrique Source : du matériel directement liée 62 % aux besoins en ressources de la couche logicielle Source : Gartner, 2007• Conso. électrique d’un CPU divisée par 40 en 60 ans – Les progrès du matériel (efficience énergétique) ne compensent pas l’augmentation de la puissance• +10% par an : consommation électrique des TIC• x2 : consommation des data centers entre 2000 et 2005 5
  • Constats couche logicielle • Les formats de données sont de plus en plus lourds (multimédia, XML, etc.) • Le développeur a horreur du vide • Empilement de frameworks et autres composants pour gagner en productivité • Recherche d’une plus grande portabilité performance du code compiléAdapter les fonctionnalités au besoin • Définir le besoin au plus proche de l’utilisateur – Méthodologies Agiles : SCRUM, Lean, … • S’assurer qu’il n’y a pas de déperdition d’énergie pour des besoins inexistants – 45% des fonctionnalités demandées ne sont jamais utilisées – 10 à 50 % des applications sont redondantes – 25 % des applications ne sont plus utilisées depuis 3 ans ! Source : Standish Group, 2006 6
  • Gouverner • La technologie ne résout pas une mauvaise gestion du système d’information – 25% des applications ne sont plus utilisées – 45% des fonctionnalités jamais utilisées – 15% des serveurs sont allumés pour rien – Combien de données stockées ne seront plus jamais accédées ? • Efficience Vs Efficacité • Virtualiser sans gouverner revient à mettre un pansement sur une plaie infectée : ça ne résout pas le problème de fond. • Effet cascade – 1 kWh économisé au niveau informatique – = 2,84 kWh économisés en entrée du DC • Sauter des versions de logiciel ?Adapter le SLA au besoin • Définir précisément le niveau de service requis : – Temps de réponse attendu ? – Disponibilité ? – Niveau de précision des résultats ? • Exemple: – Etude Microsoft Research – Approximation des résultats recherche Bing – 15% de gain énergétique en diminuant QoS 0,27% • Exemple: – Précision traitement et encodage son/vidéo – 32 bits versus 64 bits 7
  • Privilégier l’exécution côté serveur• Les traitements serveurs sont dans des conditions énergétiques idéales: – Machines mutualisées – Puissance à disposition – Performance énergétique optimisée• Exemple: Green Challenge USI 2010 – Consommation énergétique divisée par 6 en « poussant » les traitements vers le serveur Source : GreenIT.frParalléliser l’exécution du code• Optimiser l’utilisation des CPU/Core – 2 cpu != 2 fois plus rapide – Energy (n) core < Energy (n) cpu – Energy (n) cpu <=(>) cpu pour une tache donnée• Les outils sont prêts, pas les développeurs !• Exemple : Procs Watt (IDLE) Watt (PIC) Temps (ms) KwH CO2 Algo Sequ 1 382 394 17250 0,05750 4,09E-02 Algo Sequ Optim 1 382 394 15253 0,05083 3,62E-02 Algo Parallel 6 382 413 3800 0,03272 2,33E-02 Algo Parallel 12 382 423 2594 0,02961 2,11E-02 Algo Parallel 24 382 453 1650 0,03353 2,39E-02 8
  • Limiter les effets graphiques• Limiter l’utilisation du Flash et Javascript au strict nécessaire – Très consommateur de CPU• Exemple: Flash – Utilisation CPU avec/sans accélération graphique• Exemple: Green Challenge USI Source : Hardware Insight – Mesure consommation navigateur avec / sans Javascript Source : GreenIT.frAdapter l’interface aux options l’alimentation • Prendre en compte la consommation pour limiter la richesse graphique en mode « économie » • Exemple: Windows 7 économie – Désactivation automatique Aéro – Optimiser lecture Vidéo – … • Exemple: Windows Phone 7 – Un écran OLED consomme 2x moins quun écran LCD lorsquil affiche du noir mais 3x plus lorsquil affiche du blanc 9
  • Peaufiner les algorithmes• IBM : 100x moins de ressources pour exécuter un même traitement grâce à un algorithme optimisé – http://www.greenit.fr/article/logiciels/green-patterns-ibm-demontre-un-effet-de-levier-de-100- 2557• Le temps passé à optimiser un algo. c’est autant de : – kWh en moins à payer, – de puissance de calcul disponible dans le data center, – d’années de gagnées avant de renouveler les postes de travail(re)compiler• Pourquoi ne pas compiler une bonne fois pour toute le code sur le serveur ? • Facebook • compilation de code PHP en C • divisé par 2 ses besoins en ressources matérielles (serveurs) • et par 2 sa facture électrique • http://www.greenit.fr/tag/facebook.• Emergence de HTML5 et Javascript • Allons nous dans la bonne direction ?• Framework (productivité) et JIT Compilation • Cas de Java et .NET 10
  • Retour d’expérience• Facebook Même expérience utilisateur Réduction de 50% de la consommation des ressources en compilant du code PHP = 2x moins kWh / CO2 2x à 3x moins DEEE 2x à 3x moins $ Source : GreenIT.frBas niveau• Plus on utilise une fonction disponible en bas niveau• et moins les ressources matérielles nécessaires sont importantes. • Cest notamment le cas entre une fonction Javascript • et son équivalent directement disponible dans lAPI HTML 5.0.• ASM • Compilateurs et optimisation (C/C++) • Productivité / debug 11