Gestion efficiente et écoresponsable des données sauvegardées dans l'infonuagique : bilan énergétique des opérations CRUD (créer, lire, modifier et effacer) de MySQL-Java stockées dans un nuage privé

Les technologies de l’information et des communications (TIC) permettent de générer de plus en plus des données et de conserver des renseignements. Leur surcroissance dans les centres de traitement des données (CTD) et dans les disques durs des ordinateurs crée des problèmes de capacité. La matrice CRUD (create, read, update, delete) est un outil conceptuel qui illustre les interactions de divers processus en informatique. Elle est utilisée pour mesurer le cycle de vie du contenu d’une base de données, soit l’insertion « C », la lecture « R », la mise à jour « U » et la suppression « D » des données qu’elle contient. Ces opérations fragmentées sont assimilées aux requêtes INSERT, SELECT, UPDATE et DELETE dans le système de gestion de base de données MySQL. Sous le langage de programmation Java, la commande « System.nanotime() » mesure le temps d’exécution total pour chacune des activités traitées sur un ordinateur et sauvegardées dans un CTD local pour les comparer à celles stockées dans un nuage privé. Le temps d’exécution total, la puissance énergétique de l’unité centrale de traitement (UCT) et le pourcentage d’utilisation du processeur permettent de calculer l’énergie totale en joules consommée par les requêtes SQL exécutées de façon synchrone et asynchrone, individuellement et en séquences. L’objectif est de caractériser le profil énergétique des données sauvegardées dans l’infonuagique pour déterminer si le nuage apporte à l’ordinateur une réduction d’énergie aussi notoire que semble dire la position majoritaire dans le milieu scientifique. Les résultats démontrent que selon le type, le taux et la séquence d’activité CRUD traités dans l’ordinateur, le stockage dans les nuages n’est pas toujours l’opération la plus écoresponsable. Avec cette analyse, il est possible pour l’entreprise de comparer pour ces différentes options (lesquelles) du traitement et sauvegarde des données et d’adapter de façon plus écologique la gestion et l’utilisation des opérations CRUD dans l’infonuagique

Automated analysis of performance and energy consumption for cloud applications

In cloud environments, IT solutions are delivered to users via shared infrastructure. One consequence of this model is that large cloud data centres consume large amounts of energy and produce significant carbon footprints. A key objective of cloud providers is thus to develop resource provisioning and management solutions at minimum energy consumption while still guaranteeing Service Level Agreements (SLAs). However, a thorough understanding of both system performance and energy consumption patterns in complex cloud systems is imperative to achieve a balance of energy efficiency and acceptable performance. In this paper, we present StressCloud, a performance and energy consumption analysis tool for cloud systems. StressCloud can automatically generate load tests and profile system performance and energy consumption data. Using StressCloud, we have conducted extensive experiments to profile and analyse system performance and energy consumption with different types and mixes of runtime tasks. We collected finegrained energy consumption and performance data with different resource allocation strategies, system configurations and workloads. The experimental results show the correlation coefficients of energy consumption, system resource allocation strategies and workload, as well as the performance of the cloud applications. Our results can be used to guide the design and deployment of cloud applications to balance energy and performance requirements