Arquitectura eficiente en el uso de la energía

1) Principios básicos

1. Energy as a First-Class Metric. Jouley/consulta, Wt/kernel, kWh/TB-mes - los mismos KPI que p95 y el costo.
2. Carbon-/Energy-Aware Orchestration. El calendario de carga y la colocación de tareas tienen en cuenta la CO₂ -intensividad de la red y los centros de datos.
3. Data Minimization. Menos datos → menos CPU/IO → menos energía y refrigeración.
4. Right-sizing & Right-placing. Seleccionamos el tipo y tamaño de recurso correctos y lo colocamos más cerca del usuario/datos.
5. Simplicity Wins. Abstracción y chateo extra = energía adicional.

2) Métricas y modelos

2. 1 Infraestructura

PUE (Power Usage Effectiveness): 'PUE = Energía total del centro de datos/Energía de carga de TI' (cuanto más cerca de 1 - mejor).
CUE (Eficiencia de Uso de Carbono): 'CUE = CO₂e/Energía IT'.
WUE (Agua UE): litros de agua por kWh - importante para las regiones con escasez de agua.

2. 2 Aplicaciones

J/req (jouli a consulta): 'E _ req = ∫ P (t) dt/ N_req'.
kWh/ETL-jobu, kWh/millón de mensajes, kWh/modelo de aprendizaje.
SO₂e/ficha o SO₂e/polzovatel: 'CO₂e = kWh × grid_factor (tiempo, región)'.

2. 3 Modelo de carbono

carbon(req) = energy(req) grid_emission_factor(region, time)
energy(req) = cpu_j + mem_j + io_j + net_j

Donde 'grid _ emission _ factor' cambia por hora y región (planificación con conocimiento de carbono).

3) Instrumento y nivel de ejecución

Las arquitecturas CPU: ARM/Graviton/RISC-V a menudo dan el mejor «W/perfume» para cargas de red y Java/Go; x86 sigue siendo fuerte para los altos tiempos y algunos SIMD.
GPU/TPU/otros aceleradores: en ML/análisis vectorial, a menudo dan mejor «J/operación» si se batea y se mantiene una alta eliminación.
DVFS y power capping: reducción dinámica de la frecuencia y limitación de TDP para tareas no críticas.
Modo de sueño/auto-amortiguación: políticas 'idle' agresivas para workers y fondos.
Memoria: La localidad NUMA y la reducción de los errores de página reducen el consumo de energía del bus y los cachés.

4) Patrones arquitectónicos

4. 1 Microservicios sin «chateidad»

Acortar RPC-hop: compuertas de agregación, endpoints compuestos.
gRPC/HTTP/2/3 en lugar de la chatarrizada NAT.
Batch + Async: pegar operaciones pequeñas.

4. 2 Caminos «cálidos» y «fríos»

Para las solicitudes raras y pesadas - como-needed infraestructura (on-demand, funciones/serverless).
Vías calientes - conexiones y grupos de larga vida.

4. 3 Almacenamiento en caché con coalescing

La combinación de consultas evita las tormentas de errores de caché.
Stale-while-revalidate: regalamos lo obsoleto, ahorramos ir a la fuente.

4. 4 Tiradas de almacenamiento

Hot/Warm/Cold/Archive: NVMe → SSD → objeto con retraso → glaciar.
ILM/TTL automático: menos giros/IO → menos energía.

4. 5 Planificador con conocimiento de carbono (Carbon-Aware)

Transferibles en el tiempo jobs (ETL, analítica, entrenamiento) - en «verde» horas/regiones.
Egresos regionales de carreteras por kWh y CO₂ - agregar localmente.

python def schedule(job):
windows = get_green_windows(job.region_candidates, next_48h)
pick = argmin(windows, key=lambda w: w.grid_factor job.energy_estimate / w.capacity)
enqueue(job, region=pick.region, start=pick.start)

4. 6 Deduplicación y compresión «con la mente»

La compresión ahorra red/disco, pero cuesta una CPU. Aplique adaptativamente: cargas útiles grandes, bucle CPU bajo.

5) Eficiencia de código y datos

Algoritmos: reducir la asintótica> afinación. Perfile los «puntos calientes».
Asignación de memoria: alquiler de búferes, grupos de objetos - menos GC/energía.
Formatos: protocolos binarios, formatos de columna (Parquet/ORC) para análisis, la distribución de claves zipf se tiene en cuenta al almacenar en caché.
I/O: empaquetado, vectorización, E/S asíncrona.
Streaming vs escaneos completos: filtros push-down al origen de datos.
Funciones en el borde (edge): preagregación, descartar eventos de ruido.

E_req ≈ (cpu_ms W_cpu/ms) + (mem_ms W_mem/ms) +
(io_read_mb W_io/mb + io_write_mb W_io/mb) +
(egress_mb W_net/mb)

6) ML y datos: patrones de energía

Arquitectura de modelos: modelos pequeños/especializados, destilación, cuantización (int8/4-bit), sparsity.
Entrenamiento: tamaño batch ↗ reciclaje, precision mixta (FP16/BF16), checkpoints, parada temprana.
Infierno: batch + microbatches, compilación (TensorRT/ONNX Runtime), servidor tritón con dinam. batching.
Fichas y fichas: almacenamiento en caché de fichas de uso frecuente, degradación de la calidad en lugar de sobrecarga de origen.

7) Red y protocolos

Keep-alive, HTTP/3, QUIC, minimizar el handshake.
CDN + edge-caches: rutas más cortas → menos kW· h.
Compresión con perfil: zstd/brotley para grandes recursos, sin compresión para caminos pequeños/costosos con CPU.
Duplicación multirregional: sólo cuando la RTO/RPO es realmente necesaria.

8) Telemetría y «energía-observabilidad»

8. 1 Recogida

Medidores de energía/potencia (IPMI/RAPL/Node Exporter Power), telemetría GPU/TPU.
A nivel de aplicación: atribución J/req - mediante muestreo de tiempo CPU/IO y coeficientes de calibración.
Correlación con trazados: 'energy _ j', 'carbon _ g', 'grid _ factor', 'region'.

8. 2 Métricas y alertas

Energy per SLI: `J/p95`, `J/txn`.
Carbon budget: límites mensuales de CO₂e por producto.
Drift: crecimiento de 'J/req'> X% de basline.

9) CI/CD, getas y pruebas

Perf-smoke + Energy-smoke en PR: un escenario corto, una colección de 'J/req' y una puerta de regresión.
Bases de energía: almacenamos una referencia (flaimgrafos CPU/GPU, J/req).
Política como Código: prohibición de deployas si 'Δ J/req> 10%' sin excepción aprobada.
Caos + modelos de energía: la degradación de las dependencias no debe aumentar J/req más allá de los límites (shading/degradation en lugar de las tormentas retray).

10) Gestión de carga y tiempo

Cambio de hora (load shifting): tareas no interactivas - en horas verdes.
SLO dinámico: para fondos, puede aumentar la latencia para ahorrar energía.
Priorización: las solicitudes críticas reciben «cuotas de energía», prioridad baja - se posponen.

python if energy_budget.low() and req.priority == "low":
return 429_DEFER process(req)

11) Seguridad, privacidad y cumplimiento

Cifrado con aceleración por hardware (AES-NI/ARMv8 Crypto): menos CPU/W.
La minimización PII reduce la carga de almacenamiento/análisis.
Registros: muestreo, enmascaramiento y TTL - ahorra energía de recolección/almacenamiento.

12) Anti-patrones

Excesivo microservicio y «chats» entre servicios.
Replicación global «por si acaso».
Caché TTL cero y prohibición de stale.
Escáneres completos sin filtros/índices/lotes.
Constantes retraídas sin jitter → tormentas de red.
El uso de un «modelo grande» donde habrá suficiente heurística.
Formatos de registro pesados y «todo lo lógico para siempre».

13) Mini recetas y ejemplos

13. 1 Compresión de respuesta adaptativa

python def maybe_compress(resp, cpu_load, size):
if size > 641024 and cpu_load < 0.6:
return compress_zstd(resp, level=5)
return resp # мелкие/дорогие по CPU ответы не сжимаем

13. 2 Heurística del batcheo del infierno

python batch = collect_until(max_items=64, max_wait_ms=8)
result = model.infer(batch) # ↑ утилизация ускорителя, ↓ Дж/запрос

13. 3 ILM/TTL para eventos

yaml dataset: events lifecycle:
- hot: 7d  # NVMe
- warm: 90d # SSD + zstd
- cold: 365d # object store
- delete

13. 4 ETL con conocimiento de carbono

python co2 = kwh_estimate(job) grid_factor(region, now())
if co2 > job.threshold and job.deferable:
delay(job, until=next_green_window())
else:
run(job)

14) Check-list del arquitecto

1. ¿Definidos SLI por energía (J/req, kWh/job) y carbono (gCO₂e/req)?
2. ¿Existe un modelo de atribución de energía por servicios/fichas/tenantes?
3. ¿Se ha implementado un planificador con conocimiento de carbono para tareas portables?
4. ¿Los microservicios minimizan el chateo (agregación, batch, gRPC/HTTP 3)?
5. ¿Están configuradas las cachés con el modo de coalescing y stale-while-revalidate?
6. Los almacenes están agotados, ILM/TTL están habilitados, ¿los formatos de datos son óptimos?
7. ML: ¿Se utiliza la destilación/cuantización/batching/compilación de infiernos?
8. En CI/CD hay energía-smoke, basline y gates en Δ J/req?
9. ¿Edge/CDN/alojamiento regional minimiza el egress y las rutas?
10. ¿Está DVFS/power-capping/idle habilitado para workers?
11. ¿Los logs/métricas/tracks se muestrean y tienen retoque en importancia?
12. El runbook «verde» está documentado: ¿qué desactivar/degradar cuando hay escasez de energía?

Conclusión

La arquitectura de eficiencia energética no es la «última optimización», sino una capa estratégica de calidad: desde algoritmos y formatos hasta ubicaciones en la región verde y gates en CI/CD. Mida los joulies, planifique teniendo en cuenta el carbono, simplifique las interacciones, derrita los datos y utilice aceleradores donde esto reduzca la «J/operación». Así que obtendrá una plataforma más rápida, más barata y más ecológica, sin comprometer el valor del producto.