Energy Efficient Services in Distributed, Heterogeneous and Dynamic Environments: Application to the Digital Home
L'Efficience Énergétique des Services dans les Systèmes Répartis Hétérogènes et Dynamiques : Application à la Maison Numérique
Résumé
The home is a more and more interconnected environment. This proliferation of computer devices and associated services increases the energy consumption of the home network. To limit this tendency, consumer electronic devices control their own energy consumption, independently from each other. Distributed environments offer new opportunities to manage the energy consumption of a set of devices. This work proposes to set an intelligent coordination between devices in order to limit the energy consumption of the set of devices while providing the same services. Our approach consists, on one hand, in moving software components from one device to another in order to maximize the energy efficiency and, on the other hand, put into low power state unused devices. However, the migrations are constrained by both the environment, i.e., available hardware resources, and the needs from software components, i.e., required hardware resources, user presence. To design such a system, it is necessary to consider the inherent properties of the digital home such as the heterogeneity, the dynamicity and the quality of service. Heterogeneity needs a model of each device and each service according to different criterion, e.g., hardware resources, user presence. Dynamicity needs to modify the distribution of the software components when a relevant event occurs, e.g., appearance of a device, in order to conserve energy efficiency. Finally, less energy consuming solutions must not impact the quality of service, e.g., satisfying the required hardware resources of the software components. We propose to model those properties. This model is then considered by an autonomic decision-making system. On the observation of relevant events, the system takes the decision to modify the distribution of the software components on the devices in order to reach the energy efficiency goal while satisfying to the quality of service. The implementation of the decision-making system is embodied through an energy efficient architecture. The decision-making system is deemed to be a full service. It is designed as any others services deployed in the environment, and is able to move from one device to another to execute itself on the most appropriate one, considering the context. The approach is validated through its implementation called HomeNap et using scenarios from the common life. Results show energetic gains. Results also show that those gains depend on the habits of the user in the digital home. Finally, those gains increase when the number of devices and services grows, which is the current observed tendency.
La maison est un environnement dans lequel de plus en plus d'équipements sont interconnectés. Cette multiplication des équipements informatiques et des services associés augmente la consommation d'énergie de la maison numérique. Pour limiter cette tendance, les équipements de l'électronique grand public contrôlent leur consommation d'énergie individuellement, indépendamment les uns des autres. Les environnements répartis offrent de nouvelles opportunités de gestion de la consommation d'énergie des équipements. Ce travail propose de mettre en place une coordination intelligente entre les équipements de façon à limiter la consommation énergétique de l'ensemble de ces équipements tout en délivrant les mêmes services. Notre approche consiste à déplacer des composants logiciels d'un équipement à l'autre afin de maximiser l'efficience énergétique de la maison numérique. Cependant, ces déplacements sont contraints à la fois par l'environnement, e.g., ressources matérielles disponibles, et par les besoins des composants logiciels, e.g., ressources matérielles requises, présence de l'utilisateur. Pour concevoir un tel système, il est nécessaire de considérer les propriétés intrinsèques à la maison numérique dont l'hétérogénéité, la dynamicité et la qualité de service. L'hétérogénéité nécessite une modélisation de chaque équipement et de chaque service suivant des critères différenciant, e.g., ressources matérielles, présence de l'utilisateur. La dynamicité requiert de modifier la répartition des composants logiciels lorsqu'un événement significatif survient, e.g., apparition d'un équipement, afin de conserver l'efficience énergétique. Enfin, la mise en place de solutions moins énergivores ne doit pas impacter la qualité de service, e.g., satisfaire les besoins en ressources matérielles des composants logiciels. Nous proposons une modélisation de ces propriétés. Ce modèle est ensuite considéré par un système décisionnel autonome. Sur l'observation d'événements significatifs, le système prend la décision de modifier la répartition des composants sur les équipements afin d'atteindre l'objectif d'efficience énergétique tout en satisfaisant à la qualité de service. L'implantation du système décisionnel est réalisée par une architecture elle-même conçue pour être efficiente énergétiquement. Le système décisionnel est considéré comme un service à part entière. Il est construit comme les autres services présents dans l'environnement, et est donc capable de se déplacer d'un équipement à un autre pour s'exécuter sur celui qui est le plus approprié en fonction du contexte. L'approche est validée au travers de son implémentation appelée HomeNap et le déroulé de scénarios de la vie courante. Les résultats obtenus montrent des gains énergétiques. Ces résultats montrent également que les gains sont fonctions des usages de la maison numérique. Enfin, ces gains s'accroissent lorsque le nombre d'équipements et de services augmente, ce qui correspond à la tendance actuellement observée.
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