論文の概要: A Case for Sustainability and Environment Friendliness in Software
Development and Architecture Decisions by Taking Energy-Efficient Design
Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01680v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 03:05:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 15:23:36.951885
- Title: A Case for Sustainability and Environment Friendliness in Software
Development and Architecture Decisions by Taking Energy-Efficient Design
Decisions
- Title(参考訳): エネルギー効率の良い設計決定によるソフトウェア開発・アーキテクチャ決定における持続可能性・環境配慮の一事例
- Authors: Kaushik Dutta, Debra Vandermeer
- Abstract要約: ソフトウェア開発と選択時間におけるエネルギーを意識した選択を通じて、重要な省エネの可能性を示す。
データセンターのエネルギー消費は全世界のエネルギー消費の1%から1.5%を占めると見積もられている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.22252684361733285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: IT power usage is a significant concern. Data center energy consumption is
estimated to account for 1% to 1.5% of all energy consumption worldwide.
Hardware designers, data center designers, and other members of the IT
community have been working to improve energy efficiency across many parts of
the IT infrastructure; however, little attention has been paid to the energy
efficiency of software components. Indeed, energy efficiency is currently not a
common performance criteria for software. In this work, we attempt to quantify
the potential for gains in energy efficiency in software, based on a set of
examples drawn from common, everyday decisions made by software developers and
enterprise architects. Our results show that there is potential for significant
energy savings through energy-conscious choices at software development and
selection time, making the software and IT artifact sustainable and environment
friendly.
- Abstract(参考訳): ITの電力使用は重要な懸念事項です。
データセンターのエネルギー消費は世界のエネルギー消費の1%から1.5%を占めると見積もられている。
ハードウェア設計者、データセンター設計者、およびitコミュニティの他のメンバーは、itインフラストラクチャの多くの部分でエネルギー効率の改善に取り組んでいるが、ソフトウェアコンポーネントのエネルギー効率にはほとんど注意が払われていない。
実際、エネルギー効率はソフトウェアの一般的な性能基準ではない。
本研究では,ソフトウェア開発者やエンタープライズアーキテクトによる日常的な意思決定から得られた一連の例に基づいて,ソフトウェアにおけるエネルギー効率向上の可能性の定量化を試みる。
その結果,ソフトウェア開発や選択時間においてエネルギーを意識した選択を行うことで,ソフトウェアやit成果物を持続可能かつ環境に優しいものにする可能性が示唆された。
関連論文リスト
- Estimating the Energy Footprint of Software Systems: a Primer [56.200335252600354]
ソフトウェアシステムのエネルギーフットプリントの定量化は、最も基本的な活動の1つです。
この文書は、この分野で研究を始めたい研究者の出発点となることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T11:21:30Z) - Open Energy Services -- Forecasting and Optimization as a Service for
Energy Management Applications at Scale [0.6495316960934344]
我々は、エネルギー管理システムが採用する複雑な最適化アルゴリズムを標準化されたコンポーネントに分割するアプローチを推進している。
本研究は,これらの予測および最適化サービスの効率的な実装と運用を支援するフレームワークの体系的設計を中心にしている。
emphEnergy Service Genericsをフリーかつオープンソースリポジトリとしてリリースしたデザインコンセプトの実装について説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T09:46:49Z) - Heuristics and Metaheuristics for Dynamic Management of Computing and
Cooling Energy in Cloud Data Centers [0.0]
共同冷却・計算最適化のための新しい電力・熱対応戦略とモデルを提案する。
結果から,メタヒューリスティックアルゴリズムと最適適応アルゴリズムの併用により,グローバルエネルギーを高速かつ軽量な最適化戦略に記述できることが示唆された。
このアプローチにより、コンピューティングと冷却インフラストラクチャの両方を考慮して、データセンターのエネルギー効率を21.74%向上し、サービス品質を維持しながら、最大で21.74%向上できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-17T09:40:36Z) - Reduce, Reuse, Recycle: Building Greener Sustainable Software [0.22252684361733285]
データセンターは世界の電力使用量の1%以上を占めている。
非自明な省エネは、プログラミングの基本的な側面についてエネルギーを意識した決定を行うことによって、ソフトウェアで達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T03:03:13Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-01T11:16:41Z) - Data-driven quantitative analysis of an integrated open digital
ecosystems platform for user-centric energy retrofits: A case study in
Northern Sweden [0.0]
ユーザ中心のエネルギー再最適化において,機能的なバックエンドサーバを備えたWebフレームワークに基づくオープンなディジタルエコシステムを提案する。
データ駆動型Webフレームワークは、エネルギーリノベーションベンチマークを構築するために提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T08:05:10Z) - ENCOVIZ: An open-source, secure and multi-role energy consumption
visualisation platform [1.181393338951936]
本稿では,ENCOVIZプラットフォームについて紹介する。
ENCOVIZは、オープンソース技術の上に、最高のビジュアライゼーションプラクティスに従って構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T09:48:09Z) - Sustainable AIGC Workload Scheduling of Geo-Distributed Data Centers: A
Multi-Agent Reinforcement Learning Approach [48.18355658448509]
生成的人工知能の最近の進歩は、機械学習トレーニングの需要が急増し、エネルギー消費の大幅な増加によるコスト負担と環境問題を引き起こしている。
地理的に分散したクラウドデータセンタ間でのトレーニングジョブのスケジューリングは、安価で低炭素エネルギーのコンピューティング能力の使用を最適化する機会を浮き彫りにする。
本研究では,実生活におけるワークロードパターン,エネルギー価格,炭素強度を組み込んだクラウドシステムと対話することで,マルチエージェント強化学習とアクタクリティカルな手法に基づく最適協調スケジューリング戦略の学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-17T02:12:30Z) - Learning, Computing, and Trustworthiness in Intelligent IoT
Environments: Performance-Energy Tradeoffs [62.91362897985057]
Intelligent IoT Environment(iIoTe)は、半自律IoTアプリケーションを協調実行可能な異種デバイスで構成されている。
本稿では,これらの技術の現状を概観し,その機能と性能,特にリソース,レイテンシ,プライバシ,エネルギー消費のトレードオフに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T19:41:42Z) - Power Modeling for Effective Datacenter Planning and Compute Management [53.41102502425513]
我々は,すべてのハードウェア構成とワークロードに適用可能な,正確でシンプルで解釈可能な統計パワーモデルの設計と検証の2つのクラスについて論じる。
提案された統計的モデリング手法は, 単純かつスケーラブルでありながら, 4つの特徴のみを用いて, 95% 以上の多様な配電ユニット (2000 以上) に対して, 5% 未満の絶対パーセンテージエラー (MAPE) で電力を予測できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T21:22:51Z) - Knowledge Integration of Collaborative Product Design Using Cloud
Computing Infrastructure [65.2157099438235]
本論文の主な焦点は、クラウドコンピューティングインフラを用いた協調製品設計・開発のための知識統合サービスの提供に関する継続的な研究のコンセプトである。
提案された知識統合サービスは,知識リソースへのリアルタイムアクセスを提供することによってユーザを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-16T18:44:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。