에너지 효율적인 아키텍처
1) 기본 원칙
1. 일류 메트릭으로서의 에너지. 줄/요청, W/core, kWh/TB-month-p95 및 비용과 동일한 KPI.
2. 탄소/에너지 인식 오케스트레이션. 로드 일정과 작업 배치는 네트워크 및 데이터 센터의 CO 강도를 고려합니다.
3. 데이터 최소화. 적은 데이터 → 적은 CPU/IO → 적은 전력 및 냉각.
4. 올바른 크기 및 올바른 배치. 리소스의 올바른 유형과 크기를 선택하여 사용자/데이터에 더 가깝게 배치합니다.
5. 단순성이 승리합니다. 추가 추상화와 부드러움 = 추가 에너지.
2) 지표 및 모델
2. 1 인프라
PUE (전력 사용 효율): 'PUE = Total Data Center Energy/IT Load Energy' (1에 가까울수록 좋습니다).
CUI (탄소 사용 효과): 'CUI = CO 지/에너지 IT'.
WUI (Water UI): kWh 당 물 리터-물 부족이있는 지역에 중요합니다.
2. 2 적용
J/req: 'E _ req = xibe P (t) dt/N _ req'.
kWh/ETL 작업, kWh/million 메시지, kWh/모델 교육.
SO "e/ficha" 또는 "cO" e = kWh × grid _ factor (시간, 지역) ".
2. 3 탄소 모델
carbon(req) = energy(req) grid_emission_factor(region, time)
energy(req) = cpu_j + mem_j + io_j + net_j'grid _ emission _ factor' 는 시간과 지역 (탄소 인식 일정) 에 따라 다릅니다.
3) 계측 및 실행 수준
CPU 아키텍처: ARM/Graviton/RISC-V는 종종 네트워크 및 Java/Go 부하에 가장 적합한 "W/perf" 를 제공합니다. x86은 높은 막대와 일부 SIMD에 대해 강력합니다.
GPU/TPU/기타 가속기: ML/벡터 분석에서 배치하고 높은 활용도를 유지하면 최상의 "J/operation" 을 제공하는 경우가 많습니다.
DVFS 및 전원 캡핑: 중요하지 않은 작업에 대한 동적 주파수 감소 및 TDP 제한.
수면 모드/자동 블랭킹: 근로자 및 배경에 대한 공격적인 '유휴' 정책.
메모리: NUMA 지역 및 페이지 누락 감소는 버스 및 캐시 에너지 소비를 줄입니다.
4) 건축 패턴
4. 채팅하지 않고 마이크로 서비스 1 개
RPC 홉 감소: 집계 게이트웨이, 복합 엔드 포인트.
수다스러운 REST 대신 gRPC/해/2/3.
배치 + Async: 작은 작업을 수행하십시오.
4. 2 "따뜻한" 및 "차가운" 방법
드물고 무거운 요청-필요에 따라 인프라 (주문형, 기능/서버리스).
뜨거운 길-오래 지속되는 연결 및 수영장.
4. 3 합병으로 캐싱
통합 요청은 캐시 누락 폭풍을 방지합니다.
부실한 상황: 우리는 구식을 포기하고 소스로의 여행을 저장합니다.
4. 4 스토리지 피곤함
Hot/Warm/Cold/Archive: NVMe → SSD → 객체 기반 지연 → 빙하.
자동 ILM/TTL: 적은 스핀/IO → 적은 전력.
4. 5 탄소 인식 플래너
시간 전환 가능한 bs (ETL, 분석, 교육) -녹색 시간/지역으로.
kWh 및 CO의 지역 탈출 도로-로컬로 집계됩니다.
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 중복 제거 및 압축 스마트
압축은 네트워크/디스크를 절약하지만 CPU 비용이 적응적으로 적용하십시오: 큰 페이로드, 낮은 CPU 루프.
5) 코드 및 데이터 효율성
알고리즘: 점근> 튜닝을 줄입니다. 프로필 핫스팟.
메모리 할당: 버퍼 임대, 객체 풀-적은 GC/에너지.
형식: 이진 프로토콜, 분석을위한 열 형식 (Parquet/ORC), 캐싱시 지프 키 분포를 고려해야합니다.
I/O: 패키징화, 벡터 분해, 비동기식 I/O.
스트리밍 대 전체 스캔: 데이터 소스에 대한 푸시 다운 필터.
에지 기능: 사전 집계, 노이즈 이벤트 폐기.
"쿼리 에너지" 공식 (추정) 은 다음과 같습니다
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 및 데이터: 에너지 패턴
모델 아키텍처: 소형/특수 모델, 증류, 양자화 (int8/4 비트), 희소 성.
훈련: 배치 크기의 우연한 폐기, 혼합 정밀도 (FP16/BF16), 체크 포인트, 조기 정지.
간섭: 배치 + 마이크로 패치, 컴파일 (TensorRT/ONNX 런타임), 디남 뉴트 서버. 버칭.
기능 및 기능 스토리: 자주 사용되는 기능의 캐싱, 소스 과부하 대신 품질 저하.
7) 네트워크 및 프로토콜
핸드 셰이크를 최소화하면서 살아있는 상태를 유지하십시오.
CNC + 에지 캐시: 더 짧은 경로 → kWh 미만.
프로파일과의 압축: 대규모 리소스의 경우 zstd/brotley, 소규모/CPU 비싼 경로의 경우 압축이 없습니다.
다중 지역 복제-RTO/RPO가 실제로 필요한 경우에만 가능합니다.
8) 원격 측정 및 에너지 관찰
8. 1 컬렉션
전력/전력 카운터 (IPMI/RAPL/노드 수출력), GPU/TPU 원격 측정.
응용 프로그램 수준: CPU/IO 시간 샘플링 및 교정 계수를 통한 J/req 속성.
흔적과의 상관 관계: 'energy _ j', 'carbon _ g', 'grid _ factor', 'region'.
8. 2 메트릭 및 경고
SLI 당 에너지: 'J/p95', 'J/txn'.
탄소 예산: 제품 별 월간 CO 전자 제한.
드리프트: 'J/req' 성장> 기준선의 X%.
9) CI/CD, 게이트 및 테스트
PR의 Perf-smoke + Energy-smoke: 짧은 스크립트, 'J/req' 수집 및 회귀 게이트.
에너지 기준: 참조 저장 (CPU/GPU, J/req flamegraphs).
코드로서의 정책: 승인 된 예외없이 '게 J/req> 10%' 인 경우 배포 금지.
혼돈 + 에너지 모델: 의존성 저하가 J/req를 한계를 넘어서는 안됩니다 (폭풍 대신 음영/저하).
10) 부하 및 시간 관리
시간 이동 (로드 이동): 대화식이 아닌 작업 - "녹색" 시간.
다이나믹 SLO: 배경의 경우 대기 시간을 늘려 에너지를 절약 할 수 있습니다.
우선 순위: 중요한 요청은 우선 순위가 낮은 "에너지 할당량" 을받습니다.
python if energy_budget.low() and req.priority == "low":
return 429_DEFER process(req)11) 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수
하드웨어 가속 암호화 (AES-NI/ARMv8 Crypto) -CPU/W가 적습니다.
PII 최소화는 저장/분석 부담을 줄입니다.
로그: 샘플링, 마스킹 및 TTL-수집/저장 에너지를 절약합니다.
12) 반 패턴
서비스 간 과도한 마이크로 서비스 및 "채팅".
"만약에 대비하여" 글로벌 복제.
캐시 제로 TTL과 오래된 금지.
필터/인덱스/배치없이 전체 스캔.
지터 → 네트워크 폭풍없이 지속적으로 퇴각합니다.
휴리스틱이 충분한 "큰 모델" 을 사용합니다.
무거운 로그 형식과 "모든 것을 영원히 기록".
13) 미니 레시피 및 예
13. 1 적응 형 응답 압축
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 сжимаем13. 2 개의 간섭 버칭 휴리스틱
python batch = collect_until(max_items=64, max_wait_ms=8)
result = model.infer(batch) # ↑ утилизация ускорителя, ↓ Дж/запрос13. 이벤트를위한 3 ILM/TTL
yaml dataset: events lifecycle:
- hot: 7d # NVMe
- warm: 90d # SSD + zstd
- cold: 365d # object store
- delete13. 4 탄소 인식 ETL
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) 건축가 점검표
1. 에너지 (J/req, kWh/job) 및 탄소 (gCO ² e/req) SLI가 결정 되었습니까?
2. 서비스/기능/테넌트별로 에너지를 공급하는 모델이 있습니까?
3. 휴대용 작업을위한 탄소 인식 스케줄러?
4. 마이크로 서비스는 채팅 (집계, 배치, gRPC/HTTP3) 을 최소화합니까?
5. 합병 및 부실이있는 캐시가 구성되어 있습니까?
6. 매장 톤, ILM/TTL 사용, 데이터 형식이 최적입니까?
7. ML: 증류/양자화/버칭/추론 편집이 사용됩니까?
8. CI/CD에는 J/req 느낌표에 에너지 연기, 기준선 및 게이트가 있습니까?
9. 가장자리/CDNA/지역 배치는 출구 및 경로를 최소화합니까?
10. 작업자를위한 DVFS/전원 캡핑/유휴?
11. 로그/메트릭/트레일이 샘플링되고 중요해집니까?
12. 녹색 런북 문서화: 에너지가 부족할 때 끄기/저하하는 방법?
결론
에너지 효율적인 아키텍처는 "마지막 최적화" 가 아니라 알고리즘 및 형식에서 "녹색" 영역 및 CI/CD의 게이트에 이르기까지 전략적 품질 계층입니다. 측정 줄, 탄소를 염두에두고 계획, 상호 작용 단순화, 데이터 해동 및 "J/op 감소하는 가속기 사용. "따라서 제품 가치를 손상시키지 않으면 서 더 빠르고 저렴하며 친환경적인 플랫폼을 얻을 수 있습니다.