Voir la source de Green cloud computing

{{titre en italique|en}}
{{article principal|Empreinte environnementale|Cloud computing|Green computing}} 
[[Fichier:EKO symbol RGB.jpg|thumb|Green cloud computing]]Le '''''{{lang|en|Green cloud computing}}''''', abrégé en ''{{lang|en|Green cloud}}'', est un terme désignant le fait de réduire l'[[empreinte environnementale]] du ''{{lang|en|[[Cloud computing]]}}''. Celle-ci prend en compte la consommation énergétique, mais aussi les déchets matériels, les types de matériaux utilisés et l'économie de toutes autres ressources (électricité, eau{{etc}}). Il existe différentes méthodes de calculs afin d'évaluer l'empreinte environnementale.

Les techniques utilisées par les [[centres de données]] (''data centers'' en anglais) pour réduire l'empreinte environnementale sont à la fois matérielles (notamment processeurs moins gourmands en énergie, bâtiments plus performants, évacuation de la chaleur) mais aussi logicielles (notamment algorithme de réduction de consommation, utilisation de la virtualisation).

Le ''{{lang|en|Green cloud}}'' est actuellement un outil [[marketing]], à la fois pour les [[entreprise]]s l'utilisant mais aussi pour les [[centres de données]] voulant se démarquer de la concurrence.

== Contexte ==
[[Fichier:Graphique émissions de CO2 centres de données.png|thumb|Graphique émissions de {{CO2}} centres de données]]
L’utilisation du ''{{lang|en|[[cloud computing]]}}'' se généralise. Les [[centres de données]] ont des besoins en énergie croissants pour leur alimentation et leur refroidissement. En 2012, pour {{unité|1|$}} dépensé en matériel il y avait {{unité|1|$}} dépensé pour l'alimenter et le refroidir<ref>{{harvsp|Lamb|2011|p=1|id=5}}</ref>. C'est pourquoi la réduction de la consommation a un impact économique fort. De plus, il y a aussi un impact écologique car l'empreinte environnementale n'est pas négligeable. En effet, en 2008, les centres de données émettaient 116 millions de tonnes de dioxyde de carbone, c'est plus que les émissions totales du Nigéria<ref>{{harvsp|Mankoff|2008|p=103|id=15}}</ref>.

Avec cette prise de conscience, il y a une demande de plus en plus importante pour des produits et des services propres. Le ''green cloud computing'' est donc apparu avec des initiatives pour réduire la consommation énergétique des centres de données et leurs émissions de {{CO2}}. De tels efforts sont devenus des outils marketing importants<ref>{{harvsp|Haque|2013|p=1|id=9}}</ref>.

Le défi du ''{{lang|en|Green cloud computing}}'' est donc de minimiser l'usage des ressources tout en continuant à satisfaire des exigences de qualité de services et de robustesse<ref>{{harvsp|Werner|2011|p=1|id=16}}</ref>.

== Définition ==
Le ''{{lang|en|green cloud}}'' ''computing'' est le fait d'optimiser des ressources informatiques pour en minimiser l'empreinte environnementale. Cela inclut le contrôle des matériaux, de l’énergie, de l'eau, et autres ressources rares, mais aussi la limitation des déchets électroniques depuis la fabrication jusqu'au recyclage des composants<ref>{{harvsp|Harmon|2009|id=17|p=1707-1708}}</ref>.

== Évaluation de l'empreinte environnementale ==
Il existe différentes méthodes pour évaluer l'empreinte environnementale du ''cloud computing'' chacune associée à une métrique, nous présentons ici les plus utilisées.
=== Consommation électrique ===
Le PUE (''{{lang|en|Power Usage Effectiveness}}'') est une métrique largement utilisée pour calculer la [[consommation électrique]] ; il s'agit du rapport entre la [[consommation d'énergie|consommation énergétique]] totale de l'infrastructure et la consommation des équipements [[informatique]] (processeurs, [[mémoire (informatique)|mémoires]], [[stockage (informatique)|stockage]]) :

<math>PUE = \frac{\text{consommation totale}}{\text{consommation informatique}}</math><ref>{{harvsp|Jain|2011|id=13|p=979-980}}</ref>.

Cette méthode largement utilisée ne doit cependant pas servir à comparer deux ''{{lang|en|data center}}'' car la façon de prendre ces mesures n'est pas standardisée et peut varier selon ce qui est pris en compte, en particulier pour les bâtiments qui ne sont pas dédiés aux centres de données (ressource énergétiques partagées). Elle sert uniquement à prendre deux mesures dans le temps pour estimer l'impact d'une modification<ref>{{harvsp|Jaureguialzo|2011|id=1|p=2}}</ref>.

=== Émissions de {{CO2}} ===
Bien que le PUE soit une mesure assez précise, elle ne prend pas en compte la manière dont l’énergie est créée, et donc son empreinte carbone, le CUE par contre (''{{lang|en|Carbon Usage Effectiveness}}'') calcule la quantité de {{CO2}} émis par [[kilowatt-heure]] utilisé. Cette valeur dépend de la technologie utilisée pour produire l’électricité. Si cette énergie n'est pas produite par le centre de données, il faut prendre en compte l'ensemble des technologies utilisées par les pays pour fournir son électricité. Cette valeur varie selon l'heure de la journée ainsi que la periode de l'année, ces variations sont aussi à prendre en compte dans le calcul<ref>{{harvsp|Jaureguialzo|2011|id=1|p=3}}</ref>.

<math>CUE = \frac{\rm kg\ CO_2}{\rm kWh} * PUE</math>.

=== Coefficient d’énergie renouvelables ===
Pour déterminer l'impact environnemental d'un centre de données, on utilise le coefficient d'énergie renouvelables :

<math>CER = \frac{\text{Quantité d’énergie renouvelables utilisée}}{\text{Quantité total d’énergie utilisée}}</math>

C'est cette métrique qui est utilisée depuis 2012 pour estimer l'impact environnemental des grilles de calcul<ref name="harvsp|Jain|2011|id=13|p=980">{{harvsp|Jain|2011|id=13|p=980}}</ref>.

=== Autres indicateurs mathématiques ===
D'autres indicateurs existent pour calculer l’efficacité énergétique d'un centre de données<ref name="harvsp|Jain|2011|id=13|p=980"/> :

; ''{{lang|en|Data Center infrastructure Effecticiency}}'' : <math>DCiE = \tfrac{1}{PUE}</math>.

; ''{{lang|en|Thermal Design Power}}'' : Le TDP est la quantité maximale qu'un composant peut utiliser en réalité.

; [[Performance par watt]] : Quantifie la capacité de calcul maximale d'un processeur par [[watt]] utilisé. Ce marqueur doit être le plus élevé possible.

; ''{{lang|en|Compute Power Effeciency}}'' : En plus de la performance par Watt, le CPE prend en compte la consommation hors temps de calcul ainsi que le pourcentage d'utilisation de ces composants : <math>CPE = \tfrac{\text{pourcentage d'utilisation}}{PUE}</math>.

; ''{{lang|en|Energy Reuse Factor}}'' : Calcul la quantité d’énergie réutilisée dans les centres de données : <math>ERF = \tfrac{\text{énergie réutilisée consommée}}{\text{énergie totale consommée}}</math>

; ''{{lang|en|Water Usage Effectiveness}}'' : Mesure la quantité d'eau consommée par un centre de données : <math>WUE = \tfrac{\text{Quantité d'eau utilisée}}{\text{Énergie totale utilisée}}</math>

=== Importance de la consommation du réseau ===
Cependant, la plupart de ces indicateurs ne prennent pas en compte la consommation énergétique des réseaux car ils sont rarement à la charge du centre de données. Or cette étude<ref>{{harvsp| Feng-Seng Chu|2011|id=2|p=1}}</ref> a démontré que la consommation du réseau était aussi significative que celle du calcul et que la rentabilité du cloud en termes d’énergie baissait de façon importante quand les connexions réseaux augmentent (nombreux accès à de petits fichiers).

== Techniques pour minimiser l'empreinte environnementale ==
Il a été montré que le ''cloud computing'' avait une empreinte environnementale importante. Il existe cependant de nombreuses techniques permettant de la réduire, ces techniques concernent l'aspect logiciel ainsi que l'aspect matériel.

=== Logiciel ===
==== Virtualisation ====
{{article connexe|Virtualisation}}
Les machines virtuelles sont essentielles dans l'architecture des centres de données, notamment grâce à leur capacité d'isolation, de consolidation et de migration. En plus de cela, elles permettent aux centres de données de fournir aux utilisateurs des solutions sécurisées, flexibles et efficaces. Cependant, certaines opérations sur ces machines virtuelles peuvent être coûteuses en énergie, c'est le cas des migrations. Les migrations consistent à transférer des machines virtuelles d'une machine physique à une autre. Si elles sont coûteuses en énergie, elles permettent d'éteindre les serveurs peu utilisés d'où une baisse de la [[consommation d'énergie]] et de consolider la charge de travail<ref>{{harvsp|Karthikeyan, R.|2012|id=8}}</ref>.

R. Karthikeyan et al. suggèrent un algorithme qui permet ces migrations en minimisant leur nombre ainsi que le nombre de nœuds utilisés. Celui-ci se déroule en trois étapes<ref>Karthikeyan, R. 2012, {{p.|205}}</ref> :
* Étape 1 : Trier les nœuds en se basant sur la charge des machines virtuelles en ordre décroissant ;
* Étape 2 : Les machines virtuelles du dernier nœud sont sélectionnées comme candidates pour une migration et elles sont aussi triées dans un ordre décroissant de poids ;
* Étape 3 : Essayer de les allouer une par une sur le premier nœud et si cela est un échec sur le second nœud{{etc}}

==== Équilibrage ====
La plupart des méthodes d'économie d'énergie dans les centres de données sont basées sur la [[Consolidation informatique|consolidation]]. Voici une méthode d'équilibrage basée sur l'exemple des colonies de fourmis. La ''{{lang|en|Ant colony Optimisation}}'' (ACO) est une méta-heuristique apparue la première fois pour résoudre le [[problème du voyageur de commerce]]. Il est basé sur le comportement de recherche de nourriture des fourmis ; elles trouvent leur chemin grâce aux phéromones, une substance chimique qu'elles déposent sur leur chemin et qui s'évapore au bout d'un certain temps<ref name="harvsp|Feller|2012|id=4">{{harvsp|Feller|2012|id=4}}</ref>.

À supposer que toutes les machines physiques aient la même capacité. De plus, l'algorithme nécessite une connaissance des charges de travail et des ressources associées. Dans cet algorithme, chaque fourmi reçoit tous les éléments (machines virtuelles), vont sur une machine physique et commencent à assigner les éléments aux machines physiques. Il se réalise par l'utilisation d'une décision probabiliste qui décrit le désir pour une fourmi de choisir tel ou tel chemin en fonction de la concentration de [[phéromone]]s. La nature stochastique de l'algorithme permet aux fourmis d'explorer un grand nombre de solutions potentielles et de choisir les meilleurs placements qu'un algorithme glouton. Avec cet algorithme, on économise près de 1,1 % d'énergie supplémentaire<ref name="harvsp|Feller|2012|id=4"/>.

=== Matériel ===
==== Refroidissement ====
[[Fichier:Datacenter cooling.png|thumb|Refroidissement par air]]
Le refroidissement des centres de données peut représenter plus de 45 % de leur consommation énergétique<ref name="ReferenceA">{{harvsp|Marcinichen|2011|p=36|id=14}}</ref>. Le [[refroidissement à air]] est actuellement le plus répandu<ref name="ReferenceA"/>, cependant cette technique est très peu efficace car le refroidissement par air conditionné a tendance à trop refroidir la pièce et pas assez les composants. De plus l'air projeté de bas en haut dans une armoire refroidira efficacement le bas et moins efficacement le haut<ref name="harvsp|Ouchi|2012|p=790|id=12">{{harvsp|Ouchi|2012|p=790|id=12}}</ref>. Il existe une autre méthode, le ''[[Watercooling]]'' (« refroidissement à eau » en français). Ainsi les composants sont directement refroidis par des liquides ce qui évite le gaspillage de refroidir la pièce. Celle ci permet de réduire la consommation énergétique consacrée au refroidissement de 53 % à 44 % par rapport au refroidissement à air<ref name="harvsp|Ouchi|2012|p=790|id=12"/>{{,}}<ref>{{harvsp|Iyengar, M. |2012|id=11}}</ref>.

Cependant, le refroidissement à eau pose un autre problème, en effet une fois l'eau chauffée par le centre de données, celle-ci ne peut être reversée dans la nature, elle doit d'abord être refroidie, cela ne fait que déplacer le problème. Une solution est de trouver une utilité à cette source de chaleur. Par exemple, [[IBM]] a produit un super-calculateur dont l'eau du refroidissement est réutilisée pour chauffer le bâtiment. Cette solution permet d'avoir une capacité de calcul de 6 Teraflops pour une consommation électrique équivalente à 450 Megaflops. Ce système permet de réduire de 40 % la consommation électrique du refroidissement par rapport à un refroidissement à eau, l’empreinte environnementale du bâtiment est réduite de 80 %<ref>{{Lien web|langue=en|titre=Zero-emission datacenter|url=http://www.zurich.ibm.com/st/energy/zeroemission.html|site=IBM Research|date=|consulté le=18 novembre 2014}}.</ref>.

Le problème du refroidissement peut être envisagé dès la construction des bâtiments qui abritent les serveurs. En effet, à l'origine les ''{{lang|en|data centers}}'' ont été construits comme des bâtiments résidentiels classiques. Ils ne sont pas fait pour dissiper la chaleur mais pour la conserver à l'intérieur<ref>{{harvsp|Masson|2010|p=2|id=6}}</ref>. Il faudrait qu'en hiver les murs laissent entrer le froid extérieur, et qu'en été ils ne laissent pas entrer la chaleur. Une étude partant de cette idée a été réalisée par [[France Télécom]]. Ils ont analysé les différents matériaux utilisés dans la construction des bâtiments. Ils ont mis en place un [[matériau à changement de phase (thermique)]] qui change d'état au-dessus de 28 degrés. Il est donc capable de s'adapter à la température extérieure. L'expérience a prouvé que cette technique pouvait faire diminuer la température de 10 degrés au sein du centre de données<ref>{{harvsp|Masson|2010|p=2-5|id=6}}</ref>.

==== Consommation des composants ====
Au niveau des processeurs, plusieurs techniques existent pour réduire leur consommation en énergie<ref>{{harvsp|Jain|2011|id=13|p=981}}</ref> :
* Adapter les techniques de réductions de consommation des processeurs mobiles aux processeurs des serveurs ;
* Utiliser le ''{{lang|en|[[clock gating]]}}'' qui permet d’éteindre l’horloge d'un bloc logique quand il n'est pas actif. En effet la consommation d'un centre de données qui ne travaille pas reste égale à 60 % de sa consommation maximale<ref>{{harvsp|Liu|2009|id=18|p=32}}</ref> ;
* Utiliser le ''{{lang|en|[[Dynamic voltage scaling]]}}'' qui permet d'augmenter ou réduire le voltage d'un composant selon les circonstances.

Pour le stockage des données, l'utilisation de [[Solid-state drive|SSD]] permet de réduire le besoin en refroidissement ainsi que le déchets électroniques grâce à l'absence de pièces mécaniques réduisant les pannes<ref>{{harvsp|Jain, A.|2011|id=13|p=981}}</ref>.

== Aspect marketing ==
Avec les impacts du réchauffement climatique, les entreprises sont de plus en plus forcées de réduire leur empreinte environnementale pour améliorer leur image. L'outil informatique est souvent en première ligne lors de ces changements.

Les SLA (''{{lang|en|[[Service level agreement]]}}'') sont des contrats qui définissent la qualité de service requise par un client pour un service. Les ''{{lang|en|Green SLA}}'' sont un moyen pour un client d'exiger que le service demandé respecte un certain niveau de qualités environnementales. Ces ''{{lang|en|Green SLA}}'' permettent à un fournisseur de ''{{lang|en|cloud}}'' de ne pas fournir uniquement des services basés sur des énergies vertes, mais seulement en fonction des demandes des clients. Ainsi les surcoûts sont supportés uniquement par les clients soucieux de réduire l'impact environnementale de leurs services<ref>{{harvsp|Haque|2013|p=2|id=9}}</ref>.

== Notes et références ==
{{Références|colonnes=3}}

== Bibliographie ==
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|langue=en 
|titre=The Green Grid metric for evaluating the energy efficiency in DC (Data Center). Measurement method using the power demand
|nom1= Jaureguialzo
|nom2= Chloride Emerson
| lieu = Amsterdam
| date=9-13 octobre 2011
| isbn = 978-1-4577-1248-7 
| doi = 10.1109/INTLEC.2011.6099718
| périodique = Telecommunications Energy Conference (INTELEC), 2011 IEEE 33rd International 
|id=1}}.
* {{article 
|langue=en 
|titre= Toward green cloud computing
|nom1= Feng-Seng Chu
|nom2= Kwang-Cheng Chen
|nom3= Chen-Mou Cheng
|date= 2011
| isbn = 978-1-4503-0571-6
| doi = 10.1145/1968613.1968651
| périodique = ICUIMC '11 
|id=2}}.
* {{article 
|langue=en 
|titre= Green Cloud Computing: Balancing Energy in Processing, Storage, and Transport 
|nom1= Jayant Baliga
|nom2= Robert W. A. Ayre
|nom3= Kerry Hinton
|nom4= Rodney S. Tucker
|date= 30 août 2010 
| issn = 0018-9219 
| doi = 10.1109/JPROC.2010.2060451
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|id=3}}.
* {{article 
|langue=en 
|titre= Energy-Aware Ant Colony Based Workload Placement in Clouds
|nom1= Eugen Feller 	
|nom2= Louis Rilling 	
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|date= 21-09-2011
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* {{article 
|langue=en 
|titre= Green IT and use of private cloud computing in South Africa 
|nom1= John Lamb	
|date= 2-3 Nov. 2011 
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|langue=en 
|titre= New thermal architecture for future green data centres 
|nom1= S. Le Masson
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|date= 6-10 June 2010 
| isbn = 978-1-4244-3384-1 
| doi = 10.1109/INTLEC.2010.5525715
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* {{article 
|langue=en 
|titre= An economic model for green cloud
|nom1= Tridib Mukherjee
|nom2= Koustuv Dasgupta
|nom3= Sujit Gujar
|nom4= Gueyoung Jung
|nom5= Haengju Lee
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| isbn = 978-1-4503-1608-8 
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| périodique = Proceedings of the 10th International Workshop on Middleware for Grids, Clouds and e-Science
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* {{article 
|langue=en 
|titre= Novel heuristics energy efficiency approach for cloud data center 
|nom1= R.Karthikeyan
|nom2= P.Chitra
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|langue=en 
|titre= Providing green SLAs in High Performance Computing clouds
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|nom2= Kien Le 
|nom3= Goiri, I.
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|langue=en 
|titre= Cloud virtualization: A potential way to reduce global warming 
|nom1= Yamini, B. 
|nom2= Selvi, D.V.
|date= 13-15 Nov. 2010 
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* {{article 
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|titre= Extreme energy efficiency using water cooled servers inside a chiller-less data center
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|langue=en 
|titre= Thermal management systems for data centers with liquid cooling technique of CPU
|nom1= Ouchi, M. ; Abe, Y. ; Fukagaya, M. ; Ohta, H. ; Shinmoto, Y. ; Sato, M. ; Iimura, K.
|date= May 30 2012-June 1 2012 
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* {{article 
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|nom1= Werner J, Geronimo G, Westphall C, Koch F, Freitas R
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|id=16}}.
* {{article 
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| doi = 10.1109/PICMET.2009.5261969
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|nom1= Liang Liu, Hao Wang, Xue Liu, Xing Jin, Wen Bo He, Qing Bo Wang, Ying Chen 
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| doi = 10.1145/1555312.1555319
| isbn = 978-1-60558-612-0
| périodique = ICAC-INDST '09 Proceedings of the 6th international conference industry session on Autonomic computing and communications industry session 
|id=18}}.

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