Энергоэффективность и парниковый эффект

Сергей Кузнецов

Обзор сентябрьского, 2012 г., номера журнала Computer (IEEE Computer Society, V. 45, No 9, сентябрь 2012).

Авторская редакция.
Также обзор опубликован в журнале «Открытые системы»

Тематическая подборка сентябрьского номера посвящена моделированию и имитации интеллектуальных и экологически чистых компьютерных систем. Приглашенных редакторов на этот раз сразу пять человек: Кашик Чоудхари, Дейв Кавальканти, Мустафа Эль Саид, Томмасо Маза и Читабрата Гхош (Kaushik R. Chowdhury, Northeastern University, Boston, Dave Cavalcanti, Philips Research North America, New York, Mostafa El-Said, Grand Valley State University, Michigan, Tommaso Mazza, IRCCS Casa Sollievo della Sofferenza, Italy, Chittabrata Ghosh, Nokia Research Center, Berkeley). Название их вступительной заметки совпадает с темой номера: «Modeling and Simulation of Smart and Green Computing Systems».

Экологичное и эффективное использование энергоресурсов является фундаментальной проблемой 21-го века. Академические и производственные сообщества прилагают значительные усилия для разработки новых решений, позволяющих достигать энергоэффективности в нескольких областях, включая телекоммуникации, создание экологически чистых строений и городов, интеллектуальные энергосистемы и т.д.

Развитые методологии моделирования и имитации являются важным аспектом оценки энергоэффективности, предшествующим дорогостоящему прототипированию сложных крупномасштабных вычислительных, управляющих и коммуникационных систем. В настоящее время наблюдается возрастающий интерес к использованию многоаспектного подхода при поиске решений проблем использования энергоресурсов, включая альтернативные и возобновляемые источники энергии, коммуникационные и управляющие системы, опирающиеся на концепции экологичных и не потребляющих энергию из внешних источников (net-zero) строений и городов, энергоэффективные центры данных, экологичные и основанные на использовании побочных источников энергии (energy-harvesting) устройства, новые архитектуры и приложения интеллектуальных энергосистем и т.д.

Первая регулярная статья тематической подборки называется «На пути к беспрерывно функционирующим сенсорным сетям» («Toward Uninterrupted Operation of Wireless Sensor Networks») и написана Свейдсом Де и Рией Сингхал (Swades De, Indian Institute of Technology, Riya Singhal, Oracle).

Быстрое развитие области микроэлектроники с низким энергопотреблением побуждает сообщество исследователей новых сетевых технологий к активному поиску подходов к связыванию реального мира на основе сенсорных сетей. К потенциальным приложениям этих сетей относятся мониторинг устойчивости наземных конструкций, роста сельскохозяйственных растений, погодных условий, загрязнения окружающей среды, состояния здоровья населения и т.д.

Однако широкому использованию подобных приложений препятствует высокая стоимость поддержки узлов сенсорных сетей, которая в основном обуславливается ограниченным временем жизни аккумуляторных батарей. Хотя протоколы поддержки энергоэффективных коммуникаций позволяют увеличить время жизни батарей, основной проблемой остается потеря связности сети из-за разрядки батарей.

Во многих приложениях замена разрядившихся батарей без прерывания функционирования сети не является экономически целесообразной из-за трудности доступа к громадному числу сенсорным устройствам. Одним из решений является беспроводная зарядка батарей от специально выделенных источников или других узлов.

Другим перспективным подходом к продлению времени жизни батарей является получение энергии от побочных внешних источников (energy harvesting). Источниками энергии могут служить вибрации, ветер, перепад температуры, солнечное излучение и т.д. Однако, поскольку подобные источники могут стать недоступны, такой подход не обеспечивает надежное беспрерывное функционирование сети.

Для обеспечения экологичного подхода к обеспечению бесперебойного функционирования сенсорной сети для подзарядки батарей можно использовать энергию из внешних источников. Такую энергию мог бы поставлять мобильный робот, который выполняет функции интеграции данных, а заодно служит перевозчиком энергии (data and energy mule, IDEM). Хотя в принципе все узлы сети могли бы посещаться роботом индивидуально, более практично использовать многоуровневый подход и поставлять энергию в узлы в «многоскачковом» (multihop) режиме.

Статья «Моделирование графа связей для беспроводных сенсорных сетей с получением энергии от побочных внешних источников» («Bond Graph Modeling for Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks») представлена Прабхарат Вентака, Акшай Уттама Намби, Венкатеша Прасад и Игнас Ниемегерс (Prabhakar T. Venkata, S.N. Akshay Uttama Nambi, Indian Institute of Science, India, R. Venkatesha Prasad, Ignas Niemegeers, Delft University of Technology, The Netherlands).

По причинам возрастания стоимости поддержки функционирования и роста рынка микроэлектроники с исключительно низким уровнем энергопотребления все меньшее число встраиваемых сетевых систем опирается на питание от батарей. Эти системы могут черпать энергию из окружающей среды и эффективно сохранять ее в конденсаторах большой емкости.

Например, в беспроводных сенсорных сетях теперь используются различные источники энергии, включая солнечные фотоэлементы, ветер, пьезоэлектрические элементы, реагирующие на вибрацию и дрожание, радиочастотные излучения и т.д. Встраиваемые системы могут преобразовывать энергию из одной формы в другую до ее окончательного преобразования в электрическую энергию (например, солнечная энергия сначала может преобразовываться в тепловую энергию). Таким образом, одновременно могут использоваться источники энергии разных видов.

Поскольку энергия, доступная из окружающей среды, может изменяться во времени, программные и аппаратные компоненты сети должны постоянно адаптироваться к этим изменениям, чтобы обеспечить бесперебойное функционирование сети. Для разработки таких компонентов требуется моделирование. Узлы часто вынуждаются приостанавливать передачу пакетов данных на время пополнения своих энергозапасов. Поэтому управление энергопитанием должно быть гибким и поддерживать режимы низкого энергопотребления. Поэтому моделирование беспроводных сенсорных сетей с питанием от побочных внешних источников должно обеспечивать ответы на следующие вопросы:

• каковы минимальные требования к снабжению внешней энергией?;
• какой запас энергии требуется в узлах, чтобы обеспечить нужную производительность приложений?;
• какие компоненты системы потребляют больше всего энергии?
• какие стратегии обеспечивают наиболее надежное функционирование системы?

Для обеспечения ответов на подобные вопросы авторы статьи предлагают использовать моделирование на основе графов связей (bond graph, BG). BG-модель состоит из ориентированного графа с объектно-ориентированным описанием и иерархически структурированной подсистемы поддержки моделирования. Графы связей являются непрерывными и позволяют моделировать источники энергии, буфера и коммуникационные связи. BG-моделирование можно использовать для введения ограничений на энергопотребление и исследования возможности их соблюдения в различных прикладных сценариях. Можно также использовать автоматически генерируемые уравнения в пространстве состояний для более глубокого изучения областей стабильности системы, что позволяет получить дополнительные данные об операционных требованиях, не связанных с энергопотреблением.

Авторами статьи «Принципы экологичных коммуникаций и компьютинга: моделирование и имитация» («Fundamentals of Green Communications and Computing: Modeling and Simulation») являются Мурат Коджаоглу, Дерья Малак и Озгур Акан (Murat Kocaoglu, Derya Malak, Ozgur B. Akan, Koc University, Turkey).

Поскольку человеческое общество все более беспокоит влияние выбросов парниковых газов на окружающую среду, специалисты в области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) пытаются найти способы снижения уровня энергопитания коммуникационных систем и уменьшения за счет этого объема выбросов парниковых газов. В частности, исследователи разрабатывают новые методы сокращения уровня рассеяния энергии сквозных коммуникационных каналов и компьютерных сетей.

Хотя модификация существующих информационно-коммуникационных систем может привести к постепенному сокращению энергопотребления, основной целью снижения уровня рассеяния энергии является снижение объема выбросов парниковых газов. Связь между этими идеями более сложна, чем представляют многие организации. В сообществе ИКТ долгое время считалось, что снижение уровня энергопотребления приведет к сокращению объема выбросов парниковых газов. Однако объем выбросов парниковых газов и уровень рассеяния энергии не находятся в линейной зависимости. В некоторых сценариях оптимальный объем выбросов достигается не при минимальном потреблении энергии. Минимизация общего энергопотребления каналов по всем возможным сетевым маршрутам не минимизирует объем выбросов парниковых газов, поскольку для разных компонентов используются разные источники энергии.

Нисходящий подход к минимизации уровня рассеяния энергии начинается с установки нормы уровня рассеяния. Это позволяет увидеть разрыв между имеющимся и оптимальным уровнями энергопотребления и может служить плацдармом для разработки методов, позволяющих добиться желаемого уровня рассеяния энергии. К сожалению, в сквозных коммуникациях этот подход применим только в некоторых сценариях. Использование подходов теории информации для получения нормы рассеяния энергии в основном непрактично для крупномасштабных сетей и даже некоторых мелких сетей, поскольку объединение динамических характеристик практических сетей с позиций теории информации затруднительно.

В качестве альтернативного способа нахождения минимума объема энергопотребления в крупных сетях авторы статьи предлагают архитектуру сети, в которой на верхних уровнях используются протоколы Internet, а физический уровень функционирует при минимуме возможного энергопотребления. Тогда можно представлять энергопотребление как минимально необходимую потребляемую энергию в расчете на один бит информации. Для больших сетей этот уровневый подход подходит в большей степени, чем анализ на основе теории информации.

Авторы исследовали этот подход и обнаружили несколько новых реализационных проблем. Одной из проблем является потребность учета на верхних уровнях ограничений, происходящих из требования минимального энергопотребления на физическом уровне. Кроме того, в статье обсуждаются направления исследований и открытые проблемы областей имитации и стандартизации экологичных сетей.

Сангкап Ё и Хсень-Хсинь Ли (Sungkap Yeo, Hsien-Hsin S. Lee, Georgia Institute of Technology) представили статью «SimWare: комплексный симулятор компьютеров масштаба хранилища» («SimWare: A Holistic Warehouse-Scale Computer Simulator»).

Облачные вычисления стали рентабельным подходом, позволяющим удовлетворить потребности как корпоративных клиентов, так и индивидуальных пользователей. Для поддержки этой парадигмы создается все больше все более крупных компьютеров масштаба хранилища (Warehouse-Scale Computer), но построение и поддержка функционирования таких систем обходятся недешево. Высоки инфраструктурные затраты, и, кроме того, центры данных потребляют много энергии.

Большая часть этой энергии тратится на охлаждение серверов. В существующих центрах данных более половины потребляемой энергии может уходить на охлаждение, что весьма неэффективно. Более современные центры данных могут функционировать при более высокой температуре, что позволяет тратить на охлаждение менее 10% от общего объема потребляемой энергии. Но наблюдаемая экономия энергии может быть обманчивой. Исследователи предлагают различные способы измерения эффективности центра данных. Распространенной метрикой является эффективность энергопотребления (power usage effectiveness, PUE) – отношение общего количества потребляемой энергии к объему энергии, затрачиваемому на питание компьютерного оборудования, – но в PUE игнорируются расходы на питание вентиляторов. Снижение уровня энергии, потребляемой кондиционерами машинных залов (computing room air conditioner, CRAC), приводит к повышению температуры в этих залах. Это, в свою очередь, заставляет интенсивнее работать вентиляторы серверов, потребляя больше энергии, что приводит к ошибочно низкому показателю PUE. В действительности, расходы на ускорение вращения лопастей вентиляторов могут перевесить доходы, получаемые за счет снижения энергозатрат на CRAC. Для решения этой проблемы Джеймс Гамильтон (James Hamilton) в 2009 г. предложил исправленную метрику (total PUE), в которой энергопотребление вентиляторов вычленяется из полезного энергопотребления серверов. В целом, для точной количественной оценки эффективности энергопотребления в центрах данных важно учитывать энергию, потребляемую всеми компонентами.

Имеется множество программных средств, имитирующих центры данных, но в них не учитывается ряд важных параметров. Например, в системах CloudSim и DCSim не учитывается влияние возрастающего энергопотребления вентиляторов и рециркуляция тепла, а в других системах почти игнорируется время движения воздуха от CRAC к серверам. С целью преодоления этих недостатков авторы статьи разработали систему SimWare – симулятор компьютеров масштаба хранилища с детальными моделями температуры, энергопитания и производительности серверов и CRAC. В SimWare также моделируется влияние рециркуляции тепла и времени движения охлажденного воздуха.

Увеличить рисунок
На рисунке показана общая схема системы SimWare, в которой на входе принимаются различные типы трасс использования, а на выходе генерируются статистические данные, касающиеся температуры, энергопотребления и производительности.

Последнюю статью тематической подборки – «Использование симуляции центров данных для оценки степени интеграции источников электроэнергии, получаемой экологически чистыми методами» («Using Datacenter Simulation to Evaluate Green Energy Integration») – написали Барис Аксанли, Джаганатан Венкатеш и Таяна Шимулич Розинг (Baris Aksanli, Jagannathan Venkatesh, Tajana Šimunić Rosing, University of California, San Diego).

Достижения в областях компьютерных и сетевых архитектур привели к исключительной популярности Internet-приложений и систем, основанных на облачной инфраструктуре. У таких компаний, как Google, Amazon, Facebook и Microsoft, имеются центры данных с тысячами и даже миллионами географически распределенных серверов.

Серверы потребляют большую часть энергии, затрачиваемой в целом на поддержку функционирования центров данных. Относительно небольшой объем энергии уходит на питание сетевой инфраструктуры. Кроме того, очень высоки энергозатраты на жизнеобеспечение компонентов центров данных, непосредственно не относящихся к информационной технологии (распределительных щитов питания, источников бесперебойного питания, кондиционеров).

Исследования показывают, что общее потребление энергии, потребляемой всеми центрами данных, с 2005 по 2010 гг. возросло на 56%. Обеспечение эффективности энергопотребления является основной целью проектировщиков центров данных, поскольку стоимость энергии, получаемой от традиционных источников, загрязняющих окружающую среду, будет возрастать в результате введения дополнительных сборов для компенсации эффекта выбросов парниковых газов. Важно искать энергоэффективные решения (от применения экологически чистых источников энергии до оптимизации архитектур системной архитектуры, аппаратных и программных средств).

Поскольку трудно внедрить новый энергоэффективный механизм в центре данных и оценивать его эффективность управляемым и воспроизводимым способом, исследователи часто прибегают к имитационному моделированию подобных механизмов. Симуляция центра данных позволяет сократить временные затраты и усилия, требуемые для создания реальной среды тестирования. Существует много платформ имитационного моделирования, позволяющих оценивать энергоэффективность центров данных. В каждой из этих платформ используется собственное архитектурное решение, применяются разные ресурсы и модели электропитания.

В статье приводится обзор существующих платформ симуляции и описываются эксперименты по использованию собственного симулятора GENSim для разработки и оценки эффективности разных методов интеграции энергии, получаемой экологически чистыми способами. Эти методы включают использование всех видов экологически чистой энергии для сокращения общей потребности в традиционных источниках энергии.

Вне тематической подборки опубликованы две крупные статьи. Статья «Выявление вредоносного программного обеспечения на практике» («Detection of Mobile Malware in the Wild») представлена Махинтаном Чандрамоханом и Хи Бенг Куан Таном (Mahinthan Chandramohan, Hee Beng Kuan Tan, Nanyang Technological University, Singapore).

Сверхпортативность и простота использования смартфонов позволяют успешно использовать их для решения многих повседневных задач. Они обеспечивают мгновенный доступ к многообразной информации, обеспечиваемой ресурсами Internet, позволяют расплачиваться за покупки с использованием кредитных карт, поддерживают возможности участия в видеоконференциях и т.д. По данным компании Gartner во втором квартале 2011 г. в мире было продано более 428 миллионов мобильных устройств, из которых 25% были смартфонами. IBM Research предсказывает, что к концу 2016 г. ежегодно будет продаваться более миллиарда смартфонов.

Пользователи все более зависят от своих мобильных телефонов, и огромные объемы персональной информации, хранимой в этих устройствах делает их одной из основных целей атак вредоносных программ. После обнаружения в 2004г. исследователями лаборатории Касперского первого сетевого вируса Cabir, поражающего мобильные телефоны, количество вредоносных программ растет одновременно с ростом популярности смартфонов.

Обзоры вредоносного программного обеспечения и методов его выявления, подобные тому, который содержится в данной статье, обеспечивают улучшенное понимание побуждений разработчиков вредоносных программ, которые распространяются в составе приложений для мобильных телефонов. Эта информация, в свою очередь, может помочь исследователям в области информационной безопасности разрабатывать новые методы защиты смартфонов от угроз безопасности. Ограниченность ресурсов смартфонов стимулирует усилия по разработке методов обеспечения безопасности с использованием облачных и распределенных вычислений.

Последняя крупная статья сентябрьского номера написана Юлиан Орт и Фолкер Турау (Julian Ohrt, Volker Turau, Hamburg University of Technology, Germany) и называется «Кросс-платформенные средства разработки приложений для смартфонов» («Cross-Platform Development Tools for Smartphone Applications»).

Постоянный рост рынка смартфонов приводит к потребности широкого класса новых мобильных приложений. Быстрое развитие аппаратно-программных платформ, используемых в смартфонах, способствует появлению мобильных операционных систем (МОС). В настоящее время на рынке доминируют четыре МОС – Symbian, Android, BlackBerry OS, и iOS, но, по крайней мере, еще у пяти менее крупных МОС (Windows Mobile, Windows Phone 7, bada, webOS и MeeGo) имеется собственный контингент пользователей. Кроме того, рынок МОС очень динамичен. Например, компания Research In Motion переходит от BlackBerry OS к основанной на QNX BlackBerry Tablet OS, Nokia собирается отказаться от Symbian в пользу WP7, а MeeGo будет заменена новой МОС, базирующейся на Linux.

Разноликий и постоянно изменяющийся ландшафт МОС создает громадную проблему для разработчиков приложений. В отличие от рынка десктопов, где более 90% пользователей применяют Windows, разработчики мобильных приложений, чтобы набрать желаемое число пользователей, должны ориентироваться на несколько платформ. Однако для каждой МОС имеется отдельный набор инструментальных средств разработки программ (software development kit, SDK) со своими языком программирования и интерфейсом разработчика приложений (API). Разработчикам приходится переписывать приложения для каждой платформы. Так что перед ними встает дилемма: либо потратить значительные ресурсы на создание одного и того же приложения для всех платформ, либо отказаться от поддержки некоторых платформ и смириться с возможной потерей части пользователей.

Сервисы Mashup, такие как Andromo App Maker, iBuildApp и AppMakr, позволяют создавать приложения для смартфонов в диалоговом режиме без потребности в использовании API. Однако возможности этих сервисов обычно ограничены ресурсами, связанными с Internet (например, встраивание каналов RSS). Другие функциональные возможности, например, доступ к локальной базе данных, как правило, недоступны. Кроме того, эти сервисы не поддерживают несколько платформ с использованием одной и той же кондигурации.

Энтони Вассерман (Anthony Wasserman) предложил два подхода к сокращению усилий на разработку мобильных приложений с сохранением возможности поддержки нескольких платформ: использование Web-браузеров для создания платформенно-независимых приложений и применение кросс-платформенных инструментальных средств разработки (cross-platform mobile development tool, XMT) для построения приложений для различных платформ смартфонов с одной и той же базой кода. Статья посвящена второму подходу. В ней приводится обзор существующих XMT. Сравниваются их достоинства и недостатки.