Energy-Efficient Overlay for Data Transfers in Private Networks

International audienceEnterprise networks have been built for decades, increasing in size and complexity mostly due to richer media and the rising traffic demands of applications. Although management and other techniques have been able to cope with network complexity, little attention has been paid to curb the energy consumption. We have proposed the High-level Energy-awaRe Model for bandwidth reservation in End-to-end networkS (HERMES), a framework that ensures energy-efficiency by using scheduling algorithms that rely on aggregation of bandwidth reservations, on/off mechanisms and usage predictions. In this paper, we present new functionalities of this framework and we show through simulation results that HERMES can be used as an overlay to save substantial amounts of energy in private networks

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