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

Estimating the Energy Use and Efficiency Potential of U.S. Data Centers

Data centers are a significant and growing component of electricity demand in the United States. This paper presents a bottom up model that can be used to estimate total data center electricity demand within a region as well as the potential electricity savings associated with energy efficiency improvements. The model is applied to estimate 2008 U.S. data center electricity demand and the technical potential for electricity savings associated with major measures for IT devices and infrastructure equipment. Results suggest that 2008 demand was approximately 69 billion kilowatt-hours (1.8percent of 2008 total U.S. electricity sales) and that it may be technically feasible to reduce this demand by up to 80percent (to 13 billion kilowatt-hours) through aggressive pursuit of energy efficiency measures. Measure-level savings estimates are provided, which shed light on the relative importance of different measures at the national level. Measures applied to servers are found to have the greatest contribution to potential savings

Estimating the Energy Use and Efficiency Potential of U.S. Data Centers

Data centers are a significant and growing component of electricity demand in the United States. This paper presents a bottom up model that can be used to estimate total data center electricity demand within a region as well as the potential electricity savings associated with energy efficiency improvements. The model is applied to estimate 2008 U.S. data center electricity demand and the technical potential for electricity savings associated with major measures for IT devices and infrastructure equipment. Results suggest that 2008 demand was approximately 69 billion kilowatt-hours (1.8percent of 2008 total U.S. electricity sales) and that it may be technically feasible to reduce this demand by up to 80percent (to 13 billion kilowatt-hours) through aggressive pursuit of energy efficiency measures. Measure-level savings estimates are provided, which shed light on the relative importance of different measures at the national level. Measures applied to servers are found to have the greatest contribution to potential savings