Software is getting slower more rapidly than hardware becomes faster

‘Software is getting slower more rapidly than hardware becomes faster’ Michiel Cuijpers & Niels van der Zwan 30 januari 2014

T +31 20 314 0950 [email protected] www.sig.eu

Wirth’s Law a.k.a. the great Moore’s Law compensator

2 I 17

“Software is getting slower more rapidly than hardware becomes faster.” Niklaus Wirth, “A Plea for Lean Software”, Computer 28, 1995

Hardware became more powerful, but does your word processor run faster?

Do you need results of a search query while you are still typing it?

© 2014 Software Improvement Group

Softwareontwikkeling 1964 – ‘resource aware’

3 I 17


Softwareontwikkeling nu – ‘resource agnostisch’

4 I 17


Wat is het MRA Cluster Groene Software?

Regionaal technisch-wetenschappelijk cluster •  MRA = Metropole Region Amsterdam

Industriegerichte onderzoeksketen •  Van experimenteel tot praktijkgerichte validatie


5 I 17

Wat doet het MRA Cluster Groene Software?

6 I 17

Doelen •  Clusteren van kennis en toponderzoek •  Doorbraak innovatie en duurzaamheid

Activiteiten

Eco Label

•  Gezamenlijke ontwikkeling en validatie van tools en modellen •  R&D projecten, promovendi, afstudeerders •  Definiëren toekomststrategie Energy Footprints

Impact •  Mogelijke Spin-off’s, •  Uitlokken vervolginvestering •  Kennisverspreiding © 2014 Software Improvement Group

SEFLab DC Toolkit Design strategies

Measurement Model ISO 25010

Software is de sleutel naar Groene IT

7 I 17

‘Hardware consumes energy Why? Because software tells it to.’


Gebruikersgroep Energievoetafdruk

8 I 17

Project bij Logius heeft de haalbaarheid van een top-down benadering aangetoond •  ICT Milieu award 2013

Doel gebruikersgroep: •  De aanpak herhaalbaar maken door anderen •  Testen, verfijnen en standaardiseren •  Verzamelen datapunten voor register

AGNL à RVO Deelnemers: applicatie leren kennen •  Energieverbruik •  Architectuur, datacenter © 2014 Software Improvement Group

E-Diensten zijn de drijvers achter energieverbruik Hoe wijs je verbruik toe?

9 I 17

Applicatie 1 Applicatie 2 Totaal verbruik

Machine N

Applicatie 3 Applicatie 4

‘Idle’


‘Effectief’ verbruik

Benodigde metingen voor de KPI’s Top-down benadering

Applicatiebeheer

10 I 17 Applicatie # business transacties

Applicatie server

Totaal kWh (AE)

Operationeel beheer

Besturingssysteem

% CPU gebruik (appl. + ‘idle’)

Datagebruik

Netwerkgebruik

Virtuele machine

# vCPU % CPU gebruik

Vermogen/verbruik

Hardware

kWh

Huisvesting

PUE


Wh / Transactie (ET)

Relatieve Efficiëntie (RE)

Stappen voetafdrukbepaling Meetgegevens Utilisatie Verbruik 11 I 17

Deployment-view & scope

Meetplan

Energiemodel

Energieprofiel register Functionele kennis & key-transacties

Opstart

Datacollectie

Meten / valideren

Rapportage

De voetafdrukgebruikersgroep

12 I 17

9 deelnemers, 10 applicaties


Energievoetafdruk van e-diensten Het register prioritize energyoptimization activities

Digipoort (Logius)

set targets for energy-optimization

13 I 17

Which service consumes most energy?

How much energy is consumed per service request?

How elastic is the energy cost with respect to work load?

Annual Consumption (AE)

Consumption per Transaction (ET)

Relative Efficiency (RE)

153.509 kWh

1,27 Wh

34%

DigiD Machtigen (Logius)

12.800 kWh

38 Wh

11%

Mailfilter (SURFnet)

38.397 kWh

0,044 Wh

24%

Dijksensor DB (TNO)

10.071 kWh

0,28 Wh

n.a.

Digilevering (Logius)

4.147 kWh

1,14 Wh

55%

Inzichten en ‘lessons learned’

14 I 17

Zonder eerdere ervaringen is het lastig om een voetafdruk analyse uit te voeren •  •  • 

‘Educated pragmatism’ belangrijk bij bepalen voetafdruk Data verzamelen over grenzen van organisaties heen Aggregeren & correleren van data

Scoping is belangrijk •  • 

Client (browser) consumptie is vaak out of scope en moeilijk te bepalen Aanpassing van richtlijnen op het gebied van failover, backup etc.

Virtualisatie veel gebruikt in het datacenter •  • 

Attributie soms ingewikkeld vast te stellen Rekenmodellen verfijnen

Onderbouwing en reproduceerbaarheid •  • 

Niet alleen de data en het model maar ook een onderbouwing noodzakelijk Expliciet maken van beslissingen en aannamen voor de reproduceerbaarheid


Lessons learned: nieuwe perspectieven De energievoetafdruk zet dingen in beweging

15 I 17

Groen is Poen Communicatie tussen Dev en Ops

Klant Leverancier Laaghangend fruit

Most interesting when nothing happens

Kwaliteit Zuinigheid Durf jij te schatten?


Pars pro toto

Toekomstplannen

16 I 17

Toepassing van de methode als onderdeel van de contractafspraken (Logius) Aansluiting zoeken bij bestaande LCA methodologiën . Binnen het register voldoende vergelijkbare applicaties verzamelen. Energieverbruik koppelen aan operationele kosten.


Vragen?

17 I 17

Niels van der Zwan Software Improvement Group http://www.sig.nl +31 6 5333 6051 [email protected]


Michiel Cuijpers Software Improvement Group http://www.sig.nl +31 6 5387 9012 [email protected]

Software is getting slower more rapidly than hardware becomes faster

Recommend Documents