Arquitetura com eficiência energética

1) Princípios básicos

1. Energy as a First-Class Metric. Jowley/consulta, Wh/núcleo, kWh/TB-mês - o mesmo KPI que p95 e valor.
2. Carbon-/Energy-Aware Orchestration. O cronograma de carga e a colocação de tarefas consideram a intensidade da rede e dos centros de dados.
3. Data Minimization. Menos dados → menos CPU/IO → menos energia e refrigeração.
4. Right-sizing & Right-placing. Selecionamos o tipo e o tamanho corretos do recurso e colocamos mais perto do usuário/dados.
5. Simplicity Wins. Abstração e bate-papo extra = energia extra.

2) Métricas e modelos

2. 1 Infraestrutura

PAU (Power Usage Effectiveness): 'POE = Energia total de centro/Energia de Carga de TI' (quanto mais perto de 1, melhor).
CUE (Carbon Usage Effectiveness): 'CUE = CO₂e/Energia de TI'.
WUE (Water UE): litros de água por kWh é importante para regiões com escassez de água.

2. 2 Aplicações

J/req: 'E _ req = ∫ P (t) dt/N _ req'.
kWh/ETL-jobs, kWh/milhões de mensagens, kWh/treinamento modelo.
SO₂e/ficha ou SO₂e/polzovatel: 'CO₂e = kWh x grid _ factor (tempo, região)'.

2. 3 Modelo de carbono

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

Onde 'grid _ emision _ fator' muda de hora para região (planejamento carbônico-consciente).

3) Equipamentos e nível de execução

Arquiteturas CPU: ARM/Graviton/RISC-V muitas vezes dão o melhor «W/perf» para as cargas de rede e Java/Go; x86 permanece forte para tatos altos e alguns SIMD.
GPU/TPU/outros aceleradores: em ML/vectorial, muitas vezes dá o melhor «J/operação» se bater e manter alta reciclagem.
DWFS e power capping: redução dinâmica da frequência e limitação do TDP para tarefas não ríticas.
Hibernação/hasteamento automático: políticas agressivas 'idle' para workers e fundos.
Memória: NUMA local e redução de falhas de página reduzem o custo de energia do pneu e do cajel.

4) Patrões arquitetônicos

4. 1 Microserviços sem «Chatô»

Abrevie os hops RPC, as passarelas de agregação, os endpointos compostos.
gRPC/HTTP/2/3 em vez do REST.
Batch + Async: cole operações menores.

4. 2 «Quentes» e «frios»

Para as raras e pesadas solicitações - as-needed infraestrutura (on-demand, funções/servidores).
Caminhos quentes - longas conexões e balas.

4. 3 Em dinheiro com coalescing

Os pedidos de coalescing impedem tempestades em dinheiro.
Stale-while-revalidate: Entregamos uma jornada obsoleta, economizando para a nascente.

4. 4 Tiring de armazenamento

Hot/Warm/Cold/Archive: NVMe → SSD → objeto atrasado → glaciar.
ILM/TTL automático: menos spin/IO → menos energia.

4. 5 Planificador de carbão informado (Carbon-Aware)

Os jobs portáveis no tempo (ETL, análise, treinamento) são para o relógio verde/região.
Estrada regional egress kWh e CO₂ - Agregue 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 Deduplicação e compressão «com inteligência»

A compressão economiza rede/disco, mas vale CPU. Aplique adaptativamente: grandes cargas úteis, baixo contorno CPU.

5) Eficiência de código e dados

Algoritmo: reduzir asimptotica> sintonizar. Perfil «pontos quentes».
Edições de memória: aluguel de buffers, pool de objetos - menos GC/energia.
Formatos: protocolos binários, formatos invertebrados (Parquet/ORC) para analistas, e a distribuição zipf das chaves seja levada em consideração durante o cachê.
I/O: empacotamento, vetorização, entrada/saída assíncrona.
Streaming vs completa scan: filtros push-down para a origem de dados.
Funções de borda (edge): pré-agregação, remoção de eventos de ruído.

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 e dados: eergo-pattern

Arquitetura de modelos: modelos pequenos/especializados, destilação, quantificação (int8/4-bit), sparsity.
Treinamento: tamanho batch ↗ reciclagem, mixed precision (FP16/BF16), checkpoint, paragem precoce.
Infernal: batch + microatchi, compilação (TensorRT/ONNX runtime), servidor tritão com dínus. batching.
Fichos e fich-store: armazenamento em dinheiro do fique usado com frequência, degradação da qualidade em vez de sobrecarga da origem.

7) Rede e protocolos

Keep-alive, HTTP/3, QUIC, minimizar handshake.

CDN + edge-cajis: menos rotas → menos kWh

Compactação com perfil: zstd/brotly para grandes recursos, sem compressão para caminhos pequenos/CPU caros.
Duplicação multiregional - somente se for realmente necessário RTO/RPO.

8) Telemetria e «energo»

8. 1 Coleta

Contadores de energia/potência (IPMI/RAPL/Node Exporter Power), telemetria GPU/TPU.
Ao nível da aplicação: atribuição J/req - através de semíplica de tempo CPU/IO e coeficientes de calibração.
Correlação com traçados: 'energy _ j', 'carbon _ g', 'grid _ factor', 'region'.

8. 2 Métricas e alertas

Energy per SLI: `J/p95`, `J/txn`.
Carbon budet: limites mensais de CO₂e por produto.
Draft: altura de 'J/req'> X% do basline.

9) CI/CD, gates e testes

Perf-smoke + Energy-smoke em PR: cenário curto, coleta 'J/req' e regresso-gate.
Baslines de energia: armazenamos um referencial (flaymógrafos CPU/GPU, J/req).
Policy as Code: Proíbe o deploy se 'Se J/req> 10%', sem exceção aprovada.
Caos + modelo energo: a degradação das dependências não deve aumentar o J/req além dos limites (shading/degradação em vez de tempestades de retais).

10) Gerenciamento de carga e tempo

Mudança de tempo (load shifting): tarefas não interativas para relógios verdes.
SLO dinâmico: Para os fundos é possível aumentar a latência para economizar energia.
Priorização: As solicitações críticas recebem «quotas energo» e a prioridade baixa é adiada.

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

11) Segurança, privacidade e complacência

Criptografia com aceleração de hardware (AES-NI/ARMv8 Crypto) - menor que CPU/W.
PII Minimização reduz a carga de armazenamento/análise.
Logi: semente, camuflagem e TTL - economiza energia de coleta/armazenamento.

12) Anti-pattern

Microsserviabilidade excessiva e «bate-papos» entre os serviços.
Replicação global «por precaução».
TTL zero e proibição stale.
Raias completas sem filtros/índices/partições.
Retraias constantes sem jitter → tempestades de rede.
O uso do «grande modelo» é onde a eurística é suficiente.
Formatos pesados de logs e «tudo para sempre».

13) Mini-receitas e exemplos

13. 1 Compressão de resposta 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 Evristic batching de inferência

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 de carbono-conhecimento

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) Folha de cheque do arquiteto

1. O SLI em energia (J/req, kWh/jobs) e carbono (gCO₂e/req)?
2. Há um modelo de atribuição de energia para serviços/fichas/tenantes?
3. O programador de carbão informado para tarefas transportáveis foi implementado?
4. Os microsserviços minimizam o chatinho (agregação, batch, gRPC/HTTP3)?
5. Cash com coalescing e modo stale-while-revalidate configurados?
6. Armazéns tados, ILM/TTL incluídos, formatos de dados perfeitos?
7. ML: Destilação/quantificação/batching/compilação de inferência são usados?
8. O CI/CD tem um energo-smoke, basline e gates em Se J/req?
9. Edge/CDN/acomodação regional minimiza egress e rotas?
10. Está ativado o DVD/power-capping/idle para os workers?
11. Logs/métricas/trailers são sementes e têm retensas de importância?
12. Documentado «verde» runbook: o que desabilitar/degradar com falta de energia?

Conclusão

A arquitetura com eficiência energética não é uma «última otimização», mas sim uma camada estratégica de qualidade, desde algoritmos e formatos até colocações na região verde e gates em CI/CD. Mede os joelis, planeje com base em carbono, simplifique as interações, torne os dados e use aceleradores onde isso reduz «J/operação». Assim, você terá uma plataforma mais rápida, mais barata e mais ecológica - sem comprometimento de valor alimentar.