Environnement de simulation pour la gestion des flux dans un r´ eseau intelligent
3.5 Conclusion et limites
La figure3.6repr´esente les entr´ees et les sorties du mod`ele de d´ecision `a l’int´erieur du module de contrˆole :
- Les entr´eessont la charge de travail du centre de calcul et la production solaire.
- Les sortiessont les d´ecisions r´ealis´ees et leurs repr´esentations graphiques et/ou textuelles (CSV). Cela permet de repr´esenter et d’analyser le comportement des diff´erents ´el´ements du r´eseau en fonction d’un mod`ele d´efini. Dans la figure 3.6, les sorties repr´esent´ees sont la vente et l’achat au fournisseur d’´electricit´e en fonction du temps, puis, la charge et la d´echarge de la batterie.
3.4.3 Bilan de la prise de d´ecision
Les deux types de flux informatiques et ´energ´etiques, en plus des informations diverses d´elivr´ees par les capteurs, sont li´es pour prendre une d´ecision (figure3.3). La demande du centre de calcul va correspondre `a une charge d’´electricit´e diff´erentes en fonction de l’organisation en interne des VMs sur les diff´erents serveurs composant le centre de calcul.Le mod`ele3.1autorise la repr´esentation de chaque ´el´ement d’un r´eseau intelligent et am´eliore le module de contrˆole. Le mod`ele, pr´esent´e dans la partie 3.4.2, permet une architecture polymorphe qui vise `a prendre des d´ecisions intelligentes et des politiques pour l’utilisation de sources d’´energies h´et´erog`enes.
Il aide `a la redirection en ´etiquetant et priorisant les diff´erentes sources d’´energie. Le module de contrˆole peut prendre une d´ecision dans un but et une politique sur une dur´ee afin par exemple, d’utiliser plus d’´energie renouvelable, ou de diminuer la facture d’´electricit´e. Ce mod`ele g´en´eralise tout le processus o`u la charge d’alimentation peut ˆetre d´eplac´ee. L’ordonnanceur anticipe la production d’´electricit´e sur une ou plusieurs journ´ees. Sachant que la production solaire d´epend en partie de la notion temporelle, cette anticipation aide `a placer une charge plus importante durant la journ´ee. L’avantage est la maximisation de l’utilisation de la source ´energ´etique verte.
3.5 Conclusion et limites
Ce chapitre pr´esente la mod´elisation du r´eseau intelligent dot´e d’un module de contrˆole. Il nous permet de r´epondre aux objectifs suivants :
• avoir un module de contrˆole pour la communication entre les flux informatiques et
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energ´etique ;
• offrir un niveau d’abstraction ´elev´ee pour autoriser la co-simulation ;
• obtenir un environnement d’exp´erimentation ;
• mod´eliser un r´eseau intelligent polymorphe.
3.5. Conclusion et limites 55
La partie 3.3 d´ecrit l’architecture mat´erielle. Cette architecture est pr´esent´e `a haut niveau pour autoriser le branchement de plusieurs ´el´ements de diff´erents types. Il permet donc une architecture polymorphe offrant la possibilit´e d’´etablir de la co-simulation. Les d´efinitions de l’architecture sont contenues dans cette partie de mani`ere `a exprimer comment chaque composant est repr´esent´e dans les chapitres suivants.
La partie 3.4 pr´esente la prise de d´ecision `a travers un module de contrˆole compos´e d’un ordonnanceur et d’un mod`ele de flux d’´energie. Cela autorise la communication entre les flux informatiques et ´energ´etiques. Le mod`ele de flux pr´esent´e dans la section 3.4.2prend en compte l’architecture polymorphe afin de prendre une d´ecision intelligente pour l’utilisation de sources h´et´erog`enes d’´energie.
A l’issue de ce chapitre, nous avons cr´` e´e RenewSim qui est un simulateur d’environnement d’exp´erimentation et de co-simulation qui suit les sp´ecifications ´enonc´ees pr´ec´edemment. Le simulateur est cod´e en python et poss`ede 6824 lignes de code. `A travers RenewSim, il est possible de contrˆoler et de g´erer la production d’´energie verte, afin d’alimenter un centre de calcul. Ce dernier re¸coit des demandes de services dans le temps. Ce simulateur est un environnement d’exp´erimentation. Celui-ci peut mod´eliser graphiquement ou textuellement les donn´ees, afin de comparer un ensemble d’exp´erimentations entres elles. Le simulateur, RenewSim a permis d’utiliser des traces synth´etiques du chapitre 4, de r´ealiser des simulations via des algorithmes adapt´es `a nos besoins (chapitre 5), de caract´eriser l’environnement, et de cr´eer un module de contrˆole permettant la gestion des diff´erents flux ´evoluant dans un r´eseau intelligent.
Les limites de cette architecture sont les suivantes : elle ne prend pas en compte de base l’aspect s´ecurit´e des ´echanges de donn´ees entre les diff´erents ´el´ements du r´eseau, la climatisation des serveurs, et de mˆeme la climatisation des espaces de stockage et plus particuli`erement des batteries. L’abstraction des ´el´ements du r´eseaux intelligent permet de prendre en compte ces limites, ´etant donn´e que le r´eseau peut int´egrer ses ´el´ements `a travers l’utilisation de mod`eles ou simulateurs du domaine dans ce syst`eme. Par la suite, le module de contrˆole poss`ede les informations n´ecessaires, il ne reste plus qu’`a l’int´egrer `a son syst`eme de d´ecision.
Cependant, pour r´ealiser de telles simulations, nous avons besoin de donn´ees r´eelles `a grande
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echelle de la charge d’un centre de calcul. C’est pourquoi, le chapitre 4 suivant est une ´etude de charge de travail afin de g´en´erer des traces synth´etiques directement utilisable dans le simulateur.
3.5. Conclusion et limites 56