Enerji verimli mimari

1) Temel prensipler

1. Birinci Sınıf Metrik Olarak Enerji. Joules/request, W/core, kWh/TB-month - p95 ve maliyet ile aynı KPI'lar.
2. Karbon-/Enerjiye Duyarlı Orkestrasyon. Yük çizelgesi ve görevlerin yerleştirilmesi, ağın ve veri merkezlerinin CO₂ yoğunluğunu dikkate alır.
3. Veri Minimizasyonu. Daha az veri - daha az CPU/IO - daha az güç ve soğutma.
4. Sağ boyutlandırma ve Sağ yerleştirme. Kaynağın doğru türünü ve boyutunu seçer ve kullanıcıya/verilere daha yakın yerleştiririz.
5. Basitlik kazanır. Ekstra soyutlama ve gevezelik = ekstra enerji.

2) Metrikler ve modeller

2. 1 Altyapı

PUE (Güç Kullanım Verimliliği): 'PUE = Toplam Veri Merkezi Enerjisi/BT Yük Enerjisi' (1'e ne kadar yakınsa o kadar iyidir).
CUE (Karbon Kullanım Etkinliği): 'CUE = CO₂e/Energy IT'.
WUE (Su UE): kWh başına litre su - su kıtlığı olan bölgeler için önemlidir.

2. 2 Uygulanan

J/req: 'E _ req = ∫ P (t) dt/ N_req'.
kWh/ETL işi, kWh/milyon mesaj, kWh/model eğitimi.
SO₂e/ficha veya SO₂e/polzovatel: 'CO₂e = kWh × grid_factor (zaman, bölge)'.

2. 3 Karbon modeli

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

Nerede 'grid _ emission _ factor' saat ve bölgeye göre değişir (karbon duyarlı zamanlama).

3) Enstrümantasyon ve yürütme seviyesi

CPU mimarileri: ARM/Graviton/RISC-V genellikle ağ ve Java/Go yükleri için en iyi "W/perf" değerini verir; x86, yüksek barlar ve bazı SIMD'ler için güçlü kalır.
GPU/TPU/diğer hızlandırıcılar: ML/vektör analitiğinde, toplu halde kullanıldığında ve yüksek kullanım tutarsa genellikle en iyi "J/işlemi" verirler.
DVFS ve güç sınırı: kritik olmayan görevler için dinamik frekans azaltma ve TDP sınırlaması.
Uyku modu/otomatik boşaltma: çalışanlar ve arka planlar için agresif 'boşta' politikalar.
Bellek: NUMA yerelliği ve azaltılmış sayfa özlülüğü veri yolu ve önbellek enerji tüketimini azaltır.

4) Mimari desenler

4. 1 Sohbet etmeden mikro hizmetler

RPC şerbetçiotu sayısını azaltın: toplama ağ geçitleri, bileşik uç noktalar.
gRPC/HTTP/2/3 yerine sohbet REST.
Batch + Async: Küçük işlemleri yapıştırın.

4. 2 "Sıcak've" soğuk "yollar

Nadir, ağır istekler için - ihtiyaç duyulan altyapı (isteğe bağlı, işlevler/sunucusuz).
Sıcak yollar - uzun ömürlü bağlantılar ve havuzlar.

4. 3 Birleştirme ile önbelleğe alma

Birleştirme istekleri önbellek özledim fırtınalarını önler.
Bayat-while-revalidate: Biz eski vazgeçmek, kaynağa bir gezi kaydedin.

4. 4 Depolama yorucu

Sıcak/Sıcak/Soğuk/Arşiv: NVMe ^ SSD ^ nesne tabanlı gecikmeli ^ glacier.
Otomatik ILM/TTL: daha az spin/IO - daha az güç.

4. 5 Karbon Bilinçli Planlayıcı

Zaman aktarılabilir jablar (ETL, analitik, eğitim) - yeşil saatlere/bölgelere.
KWh ve CO₂ ile bölgesel çıkış yolları - yerel olarak toplanır.

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 Veri Tekilleştirme ve Sıkıştırma Daha Akıllı

Sıkıştırma ağ/disk tasarrufu sağlar, ancak CPU'ya mal olur. Uyarlamalı olarak uygulayın: büyük yükler, düşük CPU döngüsü.

5) Kod ve veri verimliliği

Algoritmalar: asimptotikleri azalt> ayarlama. Profil noktaları.
Bellek tahsisleri: ara bellek kiralama, nesne havuzları - daha az GC/enerji.
Formatlar: Ikili protokoller, analizler için sütun formatları (Parquet/ORC), zipf anahtar dağılımı önbelleğe alırken dikkate alınmalıdır.
I/O: paketleme, vektörleştirme, asenkron I/O.
Akış vs tam taramalar: Veri kaynağına aşağı itme filtreleri.
Kenar işlevleri: ön toplama, gürültü olaylarını atma.

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 ve veri: enerji modelleri

Model mimarisi: küçük/özel modeller, damıtma, niceleme (int8/4-bit), seyreklik.
Eğitim: parti boyutu ↗ imha, karışık hassasiyet (FP16/BF16), kontrol noktaları, erken durdurma.
Çıkarım: batch + microbatch, derleme (TensorRT/ONNX Runtime), dinam newt sunucusu. butching.
Özellik ve özellik hikayesi: Sık kullanılan özelliklerin önbelleğe alınması, kaynağın aşırı yüklenmesi yerine kalitenin düşürülmesi.

7) Ağ ve protokoller

Canlı tutun, HTTP/3, QUIC, el sıkışmasını en aza indirir.
CDN + kenar önbellekleri: daha kısa rotalar - kWh'den daha az.
Profil ile sıkıştırma: Büyük kaynaklar için zstd/brotley, küçük/CPU pahalı yollar için sıkıştırma yok.
Çok bölgeli çoğaltma - yalnızca RTO/RPO'ya gerçekten ihtiyaç duyulduğunda.

8) Telemetri ve enerji gözlemlenebilirliği

8. 1 Koleksiyon

Güç/güç sayaçları (IPMI/RAPL/Node Exporter gücü), GPU/TPU telemetri.
Uygulama düzeyinde: J/req atıf - CPU/IO zaman örneklemesi ve kalibrasyon faktörleri aracılığıyla.
İzlerle korelasyon: 'energy _ j', 'carbon _ g', 'grid _ factor', 'region'.

8. 2 Metrikler ve uyarılar

SLI başına enerji: 'J/p95', 'J/txn'.
Karbon bütçesi: Ürüne göre aylık CO₂e limitleri.
Sürüklenme: 'J/req' büyümesi> taban çizgisinin % X'i.

9) CI/CD, kapılar ve testler

Perf-duman + PR Enerji-duman: kısa komut dosyası, 'J/req' toplamak ve kapı geriletmek.
Enerji taban çizgileri: referansı depolar (CPU/GPU, J/req flamegraphs).
Kod Olarak Politika: 'Δ J/req> %10'ise, onaylanmış istisna olmaksızın dağıtımın yasaklanması.
Kaos + enerji modelleri: bağımlılık bozulması J/req'yi sınırların ötesine yükseltmemelidir (yeniden fırtına fırtınaları yerine gölgeleme/bozunma).

10) Yük ve zaman yönetimi

Zaman kayması (yük kaydırma): etkileşimli olmayan görevler -'yeşil "saatlerde.
Dinamik SLO: Arka planlar için, enerji tasarrufu sağlamak için gecikmeyi artırabilirsiniz.
Önceliklendirme: kritik talepler "enerji kotaları" alır, düşük öncelik - ertelenir.

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

11) Güvenlik, gizlilik ve uyumluluk

Donanım hızlandırmalı şifreleme (AES-NI/ARMv8 Crypto) - daha az CPU/W

PII minimizasyonu depolama/analiz yükünü azaltır.
Günlükler: örnekleme, maskeleme ve TTL - toplama/depolama enerjisinden tasarruf sağlar.

12) Anti-desenler

Hizmetler arasında aşırı mikro hizmet ve "sohbetler".
Global replikasyon'her ihtimale karşı ".
Sıfır önbellek TTLs ve bayat yasağı.
Filtreler/indeksler/gruplar olmadan tam taramalar.
Titremesiz sürekli geri çekilmeler - ağ fırtınaları.
Sezgisel analizlerin yeterli olduğu "büyük modeli" kullanmak.
Ağır günlük formatları ve'her şeyi sonsuza dek günlüğe kaydet ".

13) Mini tarifler ve örnekler

13. 1 Uyarlamalı yanıt sıkıştırması

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 Çıkarsama Butching Sezgisel

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

13. Etkinlikler için 3 ILM/TTL

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

13. 4 Karbona duyarlı 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) Mimar kontrol listesi

1. Enerji (J/req, kWh/job) ve karbon (gCO₂e/req) SLI'ları belirlendi mi?
2. Enerjiyi hizmetlere/özelliklere/kiracılara göre atfetmek için bir model var mı?
3. Uygulanan taşınabilir görevler için karbon duyarlı zamanlayıcı?
4. Mikro hizmetler sohbeti en aza indirir (toplama, gruplar, gRPC/HTTP3)?
5. Birleştirici ve bayat while-revalidate içeren önbellekler yapılandırılmış mı?
6. Mağazalar tonlu, ILM/TTL etkin, veri formatları optimum mu?
7. ML: damıtma/niceleme/butching/çıkarım derlemesi kullanılır mı?
8. CI/CD'nin J/req Δ enerji dumanı, taban çizgileri ve kapıları var mı?
9. Kenar/CDN/bölgesel yerleşim çıkış ve rotaları en aza indirir mi?
10. DVFS/power-capping/idle for workers etkin mi?
11. Günlükler/metrikler/izler örnekleniyor ve önemi yeniden belirleniyor mu?
12. Yeşil runbook belgelendi: Enerji kıt olduğunda ne kapatılır/bozulur?

Sonuç

Enerji verimli mimari "son optimizasyon'değil, stratejik bir kalite katmanıdır: algoritmalar ve formatlardan'yeşil" bölgeye yerleştirmeye ve CI/CD'deki kapılara kadar. Joule'ları ölçün, karbonu göz önünde bulundurarak planlayın, etkileşimleri basitleştirin, verileri çözün ve "J/op'u azalttığı yerde hızlandırıcılar kullanın. Böylece ürün değerinden ödün vermeden daha hızlı, daha ucuz ve daha yeşil bir platform elde edersiniz.