TY - THES A1 - Schmitt, Norbert T1 - Measurement, Modeling, and Emulation of Power Consumption of Distributed Systems T1 - Messung, Modellierung und Emulation des Stromverbrauchs von verteilten Systemen N2 - Today’s cloud data centers consume an enormous amount of energy, and energy consumption will rise in the future. An estimate from 2012 found that data centers consume about 30 billion watts of power, resulting in about 263TWh of energy usage per year. The energy consumption will rise to 1929TWh until 2030. This projected rise in energy demand is fueled by a growing number of services deployed in the cloud. 50% of enterprise workloads have been migrated to the cloud in the last decade so far. Additionally, an increasing number of devices are using the cloud to provide functionalities and enable data centers to grow. Estimates say more than 75 billion IoT devices will be in use by 2025. The growing energy demand also increases the amount of CO2 emissions. Assuming a CO2-intensity of 200g CO2 per kWh will get us close to 227 billion tons of CO2. This emission is more than the emissions of all energy-producing power plants in Germany in 2020. However, data centers consume energy because they respond to service requests that are fulfilled through computing resources. Hence, it is not the users and devices that consume the energy in the data center but the software that controls the hardware. While the hardware is physically consuming energy, it is not always responsible for wasting energy. The software itself plays a vital role in reducing the energy consumption and CO2 emissions of data centers. The scenario of our thesis is, therefore, focused on software development. Nevertheless, we must first show developers that software contributes to energy consumption by providing evidence of its influence. The second step is to provide methods to assess an application’s power consumption during different phases of the development process and to allow modern DevOps and agile development methods. We, therefore, need to have an automatic selection of system-level energy-consumption models that can accommodate rapid changes in the source code and application-level models allowing developers to locate power-consuming software parts for constant improvements. Afterward, we need emulation to assess the energy efficiency before the actual deployment. N2 - Die heutigen Cloud-Rechenzentren verbrauchen eine enorme Menge an Energie, und der Energieverbrauch wird in Zukunft noch steigen. Eine Schätzung aus dem Jahr 2012 ergab, dass Rechenzentren etwa 30 Milliarden Watt Strom verbrauchen, was einem Energieverbrauch von etwa 263TWh pro Jahr entspricht. Der Energieverbrauch wird bis zum Jahr 2030 auf 1929TWh ansteigen. Dieser prognostizierte Anstieg des Energiebedarfs wird durch die wachsende Zahl der in der Cloud bereitgestellten Dienste angeheizt. In den letzten zehn Jahren wurden bereits 50% der Arbeitslasten in Unternehmen in die Cloud verlagert. Außerdem nutzen immer mehr Geräte die Cloud, um Funktionen bereitzustellen und das Wachstum von Rechenzentren zu ermöglichen. Schätzungen zufolge werden bis 2025 mehr als 75 Milliarden IoT-Geräte im Einsatz sein. Der wachsende Energiebedarf erhöht auch die Menge der CO2-Emissionen. Geht man von einer CO2-Intensität von 200g CO2 pro kWh in einem eher optimistischen Szenario aus, kommen wir auf fast 227 Milliarden Tonnen CO2. Dieser Ausstoß ist mehr CO2 als die Emissionen aller energieerzeugenden Kraftwerke in Deutschland im Jahr 2020. Rechenzentren verbrauchen jedoch Energie, weil sie auf Serviceanfragen reagieren, die durch Rechenressourcen erfüllt werden. Es sind also nicht die Benutzer und Geräte, die in einem Rechenzentrum Energie verbrauchen, sondern die Software, die die Hardware steuert. Obwohl die Hardware physisch Energie verbraucht, ist sie nicht immer für die Energieverschwendung verantwortlich. Die Software selbst spielt eine wichtige Rolle bei der Reduzierung des Energieverbrauchs und der CO2-Emissionen von Rechenzentren. Das Szenario unserer Arbeit konzentriert sich daher auf die Softwareentwicklung. Dennoch müssen wir die Entwickler zunächst darauf hinweisen, dass die Software zum Energieverbrauch beiträgt, indem wir ihren Einfluss nachweisen. Der zweite Schritt ist die Bereitstellung von Methoden zur Bewertung des Energieverbrauchs einer Anwendung in den verschiedenen Phasen des Entwicklungsprozesses, um moderne DevOps und agile Entwicklungsmethoden zu ermöglichen. Wir brauchen daher eine automatische Auswahl von Energieverbrauchsmodellen auf Systemebene, die schnelle Änderungen im Quellcode berücksichtigen können, und Modelle auf Anwendungsebene, die es den Entwicklern ermöglichen, stromverbrauchende Softwareteile für ständige Verbesserungen zu lokalisieren. Danach benötigen wir eine Emulation, um die Energieeffizienz vor dem eigentlichen Einsatz zu bewerten KW - Leistungsbedarf KW - Energieeffizienz KW - Cloud Computing KW - Rechenzentrum KW - Modellierung KW - Power Consumption KW - Energy Efficiency KW - Cloud KW - Distributed System KW - Modeling Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-276582 ER - TY - GEN A1 - Funken, Matthias A1 - Tscherner, Michael T1 - Jahresbericht 2018 des Rechenzentrums der Universität Würzburg T1 - Annual Report 2018 of the Computer Center, University of Wuerzburg N2 - Eine Übersicht über die Aktivitäten des Rechenzentrums im Jahr 2018. T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2018 KW - Julius-Maximilians-Universität Würzburg KW - Jahresbericht KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - RZUW KW - annual report KW - Computer Center University of Wuerzburg Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-188265 UR - https://www.rz.uni-wuerzburg.de/wir/publikationen/ ET - 1. Auflage ER - TY - GEN A1 - Funken, Matthias A1 - Tscherner, Michael T1 - Jahresbericht 2017 des Rechenzentrums der Universität Würzburg T1 - Annual Report 2017 of the Computer Center, University of Wuerzburg N2 - Eine Übersicht über die Aktivitäten des Rechenzentrums im Jahr 2017. T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2017 KW - Julius-Maximilians-Universität Würzburg KW - RZUW KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - Computer Center University of Wuerzburg KW - annual report Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-168537 UR - https://www.rz.uni-wuerzburg.de/wir/publikationen/ ET - 1. Auflage ER - TY - GEN T1 - Jahresbericht 2016 des Rechenzentrums der Universität Würzburg T1 - Annual Report 2016 of the Computer Center, University of Wuerzburg N2 - Das Dokument umfasst eine jährliche Zusammenfassung der Aktivitäten des Rechenzentrums als zentraler IT-Dienstleister der Universität Würzburg T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2016 KW - Jahresbericht KW - Julius-Maximilians-Universität Würzburg KW - Rechenzentrum KW - annual report KW - Computer Center University of Wuerzburg KW - RZUW Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-153558 UR - https://www.rz.uni-wuerzburg.de/wir/publikationen/ ET - 1. Auflage ER - TY - GEN A1 - Rossa, Christian T1 - Jahresbericht 2005 T1 - Annual Report 2005 N2 - Jahresbericht 2005 des Rechenzentrums der Universität Würzburg N2 - Annual Report 2005 of the Computer Center, University of Wuerzburg T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2005 KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - Annual Report KW - Computer Center Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-20553 ER - TY - GEN A1 - Rossa, Christian T1 - Jahresbericht 2004 T1 - Annual Report 2004 N2 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg 2004 N2 - Annual Report of the Computer Center, University of Wuerzburg 2004 T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2004 KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - Annual Report KW - Computer Center Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-13278 ER - TY - GEN A1 - Rossa, Christian T1 - Jahresbericht 2003 T1 - Annual Report 2003 N2 - Jahresbericht 2003 des Rechenzentrums der Universität Würzburg N2 - Annual Report 2003 of the Computer Center, University of Wuerzburg T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2003 KW - Würzburg ; Universität ; Rechenzentrum ; Bericht KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - Annual Report KW - Computer Center Y1 - 2004 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-9249 ER - TY - GEN A1 - Rossa, Christian T1 - Jahresbericht 2002 T1 - Annual Report 2002 N2 - Jahresbericht 2002 des Rechenzentrums der Universität Würzburg N2 - Annual Report 2002 of the Computer Center, University of Wuerzburg T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2002 KW - Würzburg ; Universität ; Rrechenzentrum ; Bericht KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - Annual Report KW - Computer Center Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-5664 ER - TY - GEN A1 - Rossa, Christian T1 - Jahresbericht 2000/2001 T1 - Annual Report 2000/2001 N2 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg 2000/2001 N2 - Annual Report of the Computer Center, University of Wuerzburg 2000/2001 T3 - Jahresbericht des Rechenzentrums der Universität Würzburg - 2000/2001 KW - Würzburg ; Universität ; Rechenzentrum ; Bericht KW - Jahresbericht KW - Rechenzentrum KW - Annual Report KW - Computer Center Y1 - 2002 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-4317 ER -