Paramètres étudiés

Pour notre recherche, il est nécessaire de xer les paramètres liés au problème de la consom- mation d'énergie dans un Cloud. Deux paramètres découlent de l'objectif principal de notre étude : l'énergie consommée et la qualité de service. Toutefois, l'élément consommant le plus d'énergie dans un centre de données est le serveur. Dans cette section, nous allons d'abord étu- dier la consommation d'énergie au niveau des serveurs, ensuite nous allons dénir le paramètre

inuençant la qualité de service.

3.2.1 Consommation des serveurs

Plusieurs publications ont analysé la consommation d'énergie au niveau des serveurs dans un Cloud [53], [54], [55], [56]. Cette analyse est eectuée à partir de la puissance utilisée par les serveurs, vu que l'énergie consommée est liée à la puissance par une relation linéaire. En eet, l'énergie consommée par les serveurs est exprimée comme suit [57] :

E = P ∗ t (3.1)

où P : la puissance utilisée par les serveurs, t : le temps d'utilisation des serveurs.

Les études présentées précédemment montrent qu'il existe une relation entre la puissance P et la charge de travail (load) qui représente le nombre de tâches traitées par le centre de données exprimé en MIPS (millions d'instructions par seconde). Cependant, les instructions sont mesurées en bits. De ce fait, la charge de travail est exprimée en bit/s.

À partir des résultats illustrés à la gure 3.3, la puissance des serveurs augmente lorsque la charge du centre de données augmente. De ce fait, en se basant sur l'équation (3.1), l'énergie consommée par les serveurs augmente également. Ces résultats sont extraits à partir des expé- riences dans lesquelles les chercheurs augmentent le nombre de tâches envoyées aux serveurs du Cloud [57]. Cette augmentation qui entraîne une augmentation de la charge de travail C ne doit pas dépasser la capacité maximale du serveur.

Figure 3.3  Puissance d'un serveur sans le mode de veille

Dans les premières études, comme dans [58], la puissance des serveurs est exprimée comme suit :

P = Pmax Cmax

∗ C (3.2)

où Cmax : la charge de travail maximale que les serveurs peuvent gérer. Ce paramètre dépend

de la capacité de chaque serveur, en termes de processeur, de mémoire et de disque.

Pmax: la puissance maximale des serveurs qui se produit lorsque la charge de travail du Cloud

est au maximum.

Cependant, d'autres études [59] montrent que les serveurs consomment de l'énergie, même quand ils ne sont pas soumis à des charges de trac : ils sont alors en mode de veille. La puissance électrique en mode de veille, Pidle, peut être une grande fraction de la puissance

maximale Pmax des serveurs [59]. En eet, Pidle peut représenter 60% à 95% de la puissance

maximale. Dans ce cas, la puissance des serveurs est exprimée comme suit [60] :

P = Pidle+

Pmax− Pidle

Cmax

∗ C (3.3)

où Pidle : la puissance des serveurs en mode de veille, ce qui correspond à la puissance des

serveurs lorsque la charge de travail du Cloud est nulle,

Pmax: la puissance maximale des serveurs qui se produit lorsque la charge de travail du centre

de données est au maximum,

Cmax : la charge de travail maximale que les serveurs peuvent gérer.

À partir de l'équation (3.3), nous présentons également P comme suit :

P = Pidle+ Eb−inc∗ C (3.4)

où Pidle : la puissance en mode de veille qui correspond à la puissance des serveurs lorsque la

charge de travail du Cloud est nulle,

Eb−inc : l'énergie incrémentale par bit du serveur. En eet, cette énergie représente l'énergie

que le serveur consomme en traitant un bit de la charge de travail du centre de données. Cette énergie est dénie en combinant l'équation (3.2) et l'équation (3.3). En remplaçant la puissance exprimée dans l'équation (3.3) par celle dénie par (3.2), l'unité de temps sera simpliée, et nous obtiendrons Eb−inc, exprimée en Joule par bit.

Figure 3.4  Puissance d'un serveur avec mode de veille

3.2.2 Qualité de service

Le paramètre choisi pour évaluer la qualité de service est le pourcentage P de tâches traitées par les serveurs. Comme il faudra faire des choix, on peut tenter de réduire la consommation d'énergie et d'augmenter la qualité de service de manière concurrente, en tentant d'atteindre un bon compromis. À cet eet, le choix du pourcentage P est basé sur la relation entre le nombre de tâche traitée et la consommation d'énergie. De ce fait, ce paramètre P nous permet de gérer le compromis entre la minimisation de la consommation d'énergie et le respect de la qualité de service grâce à l'équation (3.3). Comme nous avons déjà vu, ce paramètre représente le rapport multiplié par 100 du nombre de tâches traitées par les serveurs sur le nombre de tâches reçues par le Cloud. Le pourcentage P est exprimé comme suit :

P = Nt Nr

∗ 100 (3.5)

où Nt : le nombre de tâches traitées par les serveurs,

Nr : le nombre de tâches reçues par le Cloud.

Comme présenté à l'équation 3.3, la puissance des serveurs dépend du nombre de tâches traitées par le Cloud. En conséquence, l'énergie consommée par ces serveurs dépend aussi de la charge de travail qui est caractérisée par une valeur maximale. Si le Cloud reçoit une charge de travail élevée, la consommation d'énergie des serveurs sera élevée, alors que le pourcentage P de tâches traitées va diminuer, car ce pourcentage P est inversement proportionnel au nombre de tâches reçues par le Cloud Nr. Ainsi, la variation de la consommation d'énergie inuence

ce pourcentage P qui doit être supérieur à 80% pour garantir une bonne qualité de service [61].