معماری کارآمد انرژی

1) اصول اساسی

1. انرژی به عنوان متریک درجه یک ژول/درخواست، W/هسته، kWh/TB-month - همان KPI ها به عنوان p95 و هزینه.
2. ارکستراسیون کربن/انرژی آگاه. برنامه بار و قرار دادن وظایف، شدت CO₂ شبکه و مراکز داده را در نظر می گیرد.
3. به حداقل رساندن داده ها. داده های کمتر → CPU/IO کمتر → قدرت و خنک کننده کمتر.
4. اندازه راست و قرار دادن راست. ما نوع و اندازه صحیح منبع را انتخاب می کنیم و آن را به کاربر/داده نزدیک می کنیم.
5. سادگی برنده است. انتزاع اضافی و چت = انرژی اضافی.

2) معیارها و مدل ها

2. 1 زیرساخت

PUE (بهره وری مصرف برق): «PUE = انرژی کل مرکز داده/IT بار انرژی» (نزدیک به 1، بهتر است).
CUE (اثربخشی استفاده از کربن): «CUE = CO₂e/Energy IT».
WUE (آب UE): لیتر آب در هر کیلووات ساعت - برای مناطق با کمبود آب مهم است.

2. 2 کاربردی

J/req: 'E _ req = ∫ P (t) dt/ N_req'.
کار kWh/ETL، پیام های kWh/میلیون، آموزش kWh/مدل.
یا : ' = کیلووات ساعت (زمان، منطقه)'.

2. 3 مدل کربن

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

جایی که «grid _ emission _ factor» با ساعت و منطقه متفاوت است (برنامه ریزی کربن آگاه).

3) ابزار دقیق و سطح اجرا

معماری پردازنده: ARM/Graviton/RISC-V اغلب بهترین «W/perf» را برای بارهای شبکه و جاوا/برو می دهد ؛ x86 برای میله های بالا و برخی از SIMD ها قوی است.
GPU/TPU/سایر شتاب دهنده ها: در تجزیه و تحلیل ML/vector، آنها اغلب بهترین «J/operation» را در صورت دسته بندی و استفاده زیاد نگه می دارند.
DVFS و پوشش قدرت: کاهش فرکانس پویا و محدودیت TDP برای وظایف غیر بحرانی.
حالت خواب/خودکار خالی کردن: سیاست های تهاجمی 'idle' برای کارگران و پس زمینه.
حافظه: محل NUMA و کاهش صفحه باعث کاهش مصرف انرژی bus و cache می شود.

4) الگوهای معماری

4. 1 خدمات مایکروسافت بدون چت

کاهش RPC هاپ: دروازه تجمع، نقاط پایانی کامپوزیت.

gRPC/HTTP/2/3 به جای استراحت

دسته ای + Async: عملیات کوچک چسب.

4. 2 راه «گرم» و «سرد»

برای درخواست های نادر و سنگین - زیرساخت های مورد نیاز (بر اساس تقاضا، توابع/serverless).
مسیرهای داغ - اتصالات طولانی مدت و استخر.

4. 3 ذخیره سازی با ائتلاف

درخواست coalescing جلوگیری از کش طوفان خانم.
Stale-while-revalidate: ما قدیمی را رها می کنیم، صرفه جویی در سفر به منبع.

4. 4 ذخیره سازی خسته کننده

داغ/گرم/سرد/بایگانی: NVMe → SSD → یخچال با تأخیر مبتنی بر شیء → یخچال.
ILM/TTL اتوماتیک: چرخش کمتر/IO → قدرت کمتر.

4. 5 برنامه ریز آگاه از کربن

زمان قابل انتقال (ETL، تجزیه و تحلیل، آموزش) - به ساعت سبز/مناطق.
جاده های خروجی منطقه ای با کیلووات ساعت و CO₂ - جمع آوری به صورت محلی.

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 تقسیم بندی و فشرده سازی دقیق تر

فشرده سازی موجب صرفه جویی در شبکه/دیسک، اما هزینه CPU. اعمال سازگار: بارهای بزرگ، حلقه CPU کم.

5) کد و بهره وری داده ها

Algorithmics: کاهش asymptotics> تنظیم. نقاط داغ پروفایل.
تخصیص حافظه: اجاره بافر، استخر شیء - GC/انرژی کمتر.
فرمت ها: پروتکل های باینری، فرمت های ستون (Parquet/ORC) برای تجزیه و تحلیل، توزیع کلید zipf باید در هنگام ذخیره سازی در نظر گرفته شود.
I/O: بسته بندی، برداری، ناهمزمان I/O.
جریان در مقابل اسکن کامل: فیلترهای فشار پایین به منبع داده.
توابع لبه: قبل از تجمع، دور انداختن رویدادهای سر و صدا.

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 و داده ها: الگوهای انرژی

معماری مدل: مدل های کوچک/تخصصی، تقطیر، quantization (int8/4-bit)، sparsity.
آموزش: اندازه دسته ای ↗ دفع، دقت مخلوط (FP16/BF16)، ایستگاه های بازرسی، توقف زود هنگام.

استنتاج: دسته ای + microbatch، کامپایل (TensorRT/ONNX Runtime)، سرور داینام نیوت. بوچ کردن

داستان ویژگی و ویژگی: ذخیره سازی ویژگی های اغلب استفاده شده، تخریب کیفیت به جای اضافه بار منبع.

7) شبکه و پروتکل ها

نگه داشتن زنده، HTTP/3، QUIC، به حداقل رساندن دست دادن.
CDN + حافظههای نهان لبه: مسیرهای کوتاهتر → کمتر از کیلووات ساعت.
فشرده سازی با مشخصات: zstd/brotley برای منابع بزرگ، بدون فشرده سازی برای مسیرهای کوچک/CPU گران قیمت.
تکثیر چند منطقه ای - تنها زمانی که RTO/RPO واقعا مورد نیاز است.

8) تله متری و مشاهده انرژی

8. 1 مجموعه

شمارنده قدرت/قدرت (IPMI/RAPL/گره قدرت صادر کننده)، GPU/TPU تله متری.
در سطح برنامه: J/req attribution - از طریق CPU/IO زمان نمونه برداری و عوامل کالیبراسیون.
همبستگی با ردپاها: 'energy _ j', 'carbon _ g', 'grid _ factor', 'region'.

8. 2 معیارها و هشدارها

انرژی در هر SLI: 'J/p95'، 'J/txn'.
بودجه کربن: محدودیت CO₂e ماهانه توسط محصول.
رانش: رشد J/req> X٪ از پایه.

9) CI/CD، دروازه ها و آزمایش

Perf-smoke + Energy-smoke on PR: اسکریپت کوتاه، جمع آوری 'J/req' و دروازه عقب نشینی.
خطوط پایه انرژی: مرجع را ذخیره کنید (CPU/GPU، شعله های J/req).
سیاست به عنوان کد: ممنوعیت استقرار، اگر 'Δ J/req> 10٪' بدون استثنا تایید شده است.
هرج و مرج + مدل های انرژی: تخریب وابستگی نباید J/req را فراتر از حد (سایه/تخریب به جای طوفان های مجدد) افزایش دهد.

10) مدیریت بار و زمان

تغییر زمان (تغییر بار): وظایف غیر تعاملی - در ساعات «سبز».
SLO پویا: برای پس زمینه، شما می توانید تاخیر را برای صرفه جویی در انرژی افزایش دهید.
اولویت بندی: درخواست های مهم دریافت «سهمیه انرژی»، اولویت پایین - به تعویق افتاد.

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

11) امنیت، حریم خصوصی و انطباق

رمزگذاری شتاب دهنده سخت افزاری (AES-NI/ARMv8 Crypto) - CPU/W کمتر

حداقل سازی PII باعث کاهش بار ذخیره سازی/تجزیه و تحلیل می شود.
سیاهههای مربوط: نمونه برداری، ماسک کردن و TTL - موجب صرفه جویی در انرژی جمع آوری/ذخیره سازی می شود.

12) ضد الگوهای

microservice بیش از حد و «چت» بین خدمات.
تکرار جهانی «فقط در صورت».
TTL های کش صفر و ممنوعیت قدیمی.
اسکن کامل بدون فیلتر/شاخص/دسته.
عقب نشینی مداوم بدون لرزش → طوفان شبکه.
با استفاده از «مدل بزرگ» که در آن اکتشافات کافی است.
فرمتهای log سنگین و «log everything forever».

13) دستور العمل های کوچک و نمونه

13. 1 فشرده سازی پاسخ تطبیقی

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 استنتاج بوچینگ اکتشافی

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

13. 3 ILM/TTL برای رویدادها

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

13. 4 ETL آگاه از کربن

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) چک لیست معمار

1. انرژی (J/req، kWh/job) و SLI کربن (gCO₂e/req) تعیین می شود ؟

2. آیا مدلی برای نسبت دادن انرژی از طریق خدمات/ویژگیها/مستاجران وجود دارد ؟

3. زمانبندی آگاه از کربن برای وظایف قابل حمل اجرا شده است ؟

4. Microservices به حداقل رساندن چت (تجمع، دسته، gRPC/HTTP3) ؟

5. آیا حافظههای نهان با coalescing و stale-while-revalidate پیکربندی شدهاند ؟

6. آیا فروشگاه ها تونیک شده اند، ILM/TTL فعال شده است، فرمت های داده بهینه هستند ؟

7. ML: تقطیر/quantization/butching/استنباط تلفیقی استفاده می شود ؟

8. CI/CD دارای دود انرژی، خطوط پایه و دروازه در Δ J/req است ؟

9. لبه/CDN/قرار دادن منطقه ای به حداقل رساندن خروج و مسیرهای ؟

10. DVFS/power-capping/idle برای کارگران فعال شده است ؟

11. آیا سیاهههای مربوط/معیارهای/مسیرهای پیاده روی نمونه برداری و retented در اهمیت?

12. Runbook سبز مستند شده است: چه چیزی برای خاموش کردن/کاهش زمانی که انرژی کمیاب است ؟

نتیجه گیری

معماری کارآمد انرژی «آخرین بهینه سازی» نیست، بلکه یک لایه استراتژیک از کیفیت است: از الگوریتم ها و فرمت ها تا قرار دادن در منطقه «سبز» و دروازه ها در CI/CD. ژول ها را اندازه گیری کنید، با کربن برنامه ریزی کنید، تعاملات را ساده کنید، داده ها را گرم کنید و از شتاب دهنده ها استفاده کنید "J/op. بنابراین شما یک پلت فرم است که سریع تر، ارزان تر و سبزتر - بدون به خطر انداختن ارزش محصول.