SELFWATTS: On-the-fly Selection of Performance Events to Optimize Software-defined Power Meters

International audienceFine-grained power monitoring of software-defined infrastructures is unavoidable to maximize the power usage efficiency of data centers. However, the design of the underlying power models that estimate the power consumption of the monitored software components keeps being a long and fragile process that remains tightly coupled to the host machine and prevents a wider adoption by the industry beyond the rich literature on this topic. To overcome these limitations, this paper introduces SELFWATTS: a lightweight power monitoring system that explores and selects the relevant performance events to automatically optimize the power models to the underlying architecture. Unlike state-of-the-art techniques, SELFWATTS does not require any a priori training phase or specific hardware to configure the power models and can be deployed on a wide range of machines, including heterogeneous environments

PLAZA CAIRASCO Y GABINETE LITERARIO [Material gráfico]

FOTO DE LA PLAZA DE CAIRASCO. LAS PALMASCopia digital. Madrid : Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Subdirección General de Coordinación Bibliotecaria, 201

Power Budgeting of Big Data Applications in Container-based Clusters

[Abstract] Energy consumption is currently highly regarded on computing systems for many reasons, such as improving the environmental impact and reducing operational costs considering the rising price of energy. Previous works have analysed how to improve energy efficiency from the entire infrastructure down to individual computing instances (e.g., virtual machines). However, the research is more scarce when it comes to controlling energy consumption, specially in real time and at the software level. This paper presents a platform that manages a power budget to cap the energy consumed from users to applications and down to individual instances. Using containers as virtualization technology, the energy limitation is implemented thanks to the platform's ability to monitor container energy consumption and dynamically adjust its CPU resources via vertical scaling as required. Representative Big Data applications have been deployed on the platform to prove the feasibility of this approach for energy control, showing that it is possible to distribute and enforce a power budget among users and applications.Ministerio de Ciencia e Innovación de España; TIN2016-75845-PMinisterio de Ciencia e Innovación de España; PID2019-104184RB-I00Consolidation Program of Competitive Reference Groups; ED431C 2017/04Xunta de Galicia e fondos FEDER; ED431G 2019/0

Vers la Modélisation de l'Efficience Énergétique des Infrastructures de Calcul Virtualisées

Energy is one of the biggest expenses for a data center, most of which is attributed to the cooling system, as well as the many underlying parts, such as network equipment and the large number of machines used.These infrastructures are very energy-intensive, and their number is constantly increasing around the world, especially due to the growing popularity of the Cloud Computing.A lot of software is needed to run these infrastructures, especially for network management, data storage, task scheduling and the supervision of all hardware and software.All these software consumes a significant amount of energy, but are not taken into account in the calculation of the energy efficiency of the infrastructures.The scientific community as well as data center operators have developed many approaches to evaluate and optimize energy consumption globally, but the question of the energy cost of software infrastructures remains rarely studied.The objective of this thesis is to propose methods to analyze the end-to-end software energy efficiency of data processing infrastructures.To do so, we propose approaches and tools to accurately estimate the energy consumption of software running on a distributed infrastructure, as well as an indicator to calculate their energy efficiency.Firstly, we introduce SmartWatts, a software power meter to estimate the energy consumption of software containers deployed on a machine.Secondly, we propose SelfWatts, a controller to automate the configuration of software power meters to facilitate their deployment in heterogeneous infrastructures.And finally, we propose xPUE, a metric to calculate the energy efficiency of software and hardware in real-time at different levels of an infrastructure.Through these contributions, we aim to advance the knowledge in the field of software energy consumption, and allow to accurately measure the energy consumption of software deployed at different levels of the infrastructure.This allows infrastructure operators, as well as software developers and users, to observe and analyze in detail the energy consumption and thus assist in its optimization.L’Énergie représente l’un des principaux postes de dépense pour un centre de données, dont la majeure partie est attribuée au système de refroidissement, ainsi qu'aux nombreuses parties sous-jacentes, comme les équipements réseau et au grand nombre de machines utilisées.Ces infrastructures sont très énergivores, et leur nombre ne cesse d'augmenter à travers le monde, notamment grâce à la popularité croissante du Cloud Computing.De nombreux logiciels sont nécessaires au bon fonctionnement de ces infrastructures, notamment pour la gestion du réseau, du stockage de données, de l'ordonnancement des tâches ainsi que de la supervison de l'ensemble du matériel et des logiciels.Tous ces logiciels consomment une quantité significative d'énergie, mais ne sont pourtant pas pris en compte dans les calculs de l'efficience énergétique des infrastructures.La communauté scientifique ainsi que les opérateurs de centres de données ont développé de nombreuses approches afin d'évaluer et d'optimiser globalement la consommation énergétique, mais la question du coût en énergie des infrastructures logicielles reste peu étudiée.L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes permettant d'analyser de bout en bout l’efficacité énergétique logicielle des infrastructures de traitement de données.Pour cela, nous proposons des approches et outils permettant d'estimer fidèlement la consommation énergétique des logiciels exécutés sur une infrastructure distribuée, ainsi qu'un indicateur permettant de calculer leur efficience énergétique.Dans un premier temps, nous proposons SmartWatts, un wattmètre logiciel permettant d'estimer la consommation énergétique des conteneurs logiciels déployés sur une machine.Ensuite, nous proposons SelfWatts, un contrôleur permettant d'automatiser la configuration des wattmètres logiciels afin de faciliter leur déploiement dans des infrastructures hétérogènes.Et enfin, nous proposons le xPUE, un indicateur permettant de calculer l'efficience énergétique des logiciels et du matériel en temps réel aux différents niveaux d'une infrastructure.À travers ces différentes contributions, nous visons à faire évoluer la connaissance dans le domaine de la consommation énergétique des logiciels, et permettre de mesurer avec précision la consommation énergétique des logiciels déployés aux différents niveaux des infrastructures.Cela permet aux opérateurs de ces infrastructures, mais également aux développeurs et utilisateurs de logiciels d'observer et d'analyser en détails la consommation énergétique et ainsi d'assister dans l'optimisation de celle-ci

Towards Sustainable Software Infrastructures for Data-Intensive Systems

International audienceDistributed environments are heavily used by nowadays data-intensive software systems to process continuous flows of data produced by a large number of devices (smartphones, IoT, cameras, etc.). While growing complexity, these distributed systems are required to mitigate two key concerns: security and energy. On the one hand, when offloading data processing to the cloud, the application may require security guarantees from the cloud providers in order to avoid privacy and security leaks. On the other hand, the cloud provider aims at continuously improving the energy efficiency of the cloud infrastructure by optimizing the resource usage. This PhD thesis therefore explores the security/energy trade-offs and optimizations that can be considered when deploying data-intensive software systems in distributed environments. In particular, this PhD thesis aims at exploiting all the possible levers that maximize the security of a data-intensive system while minimizing its power consumption

Mémoires de Jean Maillefer, marchand bourgeois de Reims (1611-1684), continués par son fils jusqu'en 1716, publiés sur le manuscrit original de la Bibliothèque de Reims, avec une Introduction, des Notes et la Généalogie de la famille, par Henri Jadari. 1890

Marsy Arthur de. Mémoires de Jean Maillefer, marchand bourgeois de Reims (1611-1684), continués par son fils jusqu'en 1716, publiés sur le manuscrit original de la Bibliothèque de Reims, avec une Introduction, des Notes et la Généalogie de la famille, par Henri Jadari. 1890. In: Bulletin Monumental, tome 56, année 1890. pp. 190-193

Risques de transmission sexuelle de la rhinopneumonie : première approche

Session : Pathologies Infectieuses Herpes ViroseNational audienc