節能架構

1）基本原則

1.Energy as a First-Class Metric.喬利/查詢，W/內核，kWh/TB月-與p95和成本相同的KPI。
2.Carbon-/Energy-Aware Orchestration.負載圖和任務放置考慮了網絡和數據中心的CO₂強度。
3.Data Minimization.數據更少→ CPU/IO更少→能耗和冷卻更少。
4.Right-sizing & Right-placing.選擇正確的資源類型和大小,並放置更接近用戶/數據。
5.Simplicity Wins.多余的抽象和誠實=額外的能量。

2）度量標準與模型

2.1個基礎設施

PUE（電源使用效率）：「PUE=總數據中心/IT負載能量」（越接近1-越好）。
CUE（碳使用效率）：「CUE=CO₂e/能源 IT」。
WUE （Water UE）：每千瓦時一升水--對缺水地區很重要。

2.2應用程序

J/req（查詢中的喬利）：'E_req=∫ P（t）dt/ N_req'。
kWh/ETL-jobu，kWh/million消息，kWh/模型培訓。
SO₂e/ficha或SO₂e/polzovatel：「CO₂e=kWh × grid_factor（時間，地區）」。

2.3碳模型

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

其中「grid_emission_factor」按小時和區域（碳意識調度）變化。

3）設備和執行水平

CPU體系結構：ARM/Graviton/RISC-V通常為網絡和Java/Go負載提供最好的「W/perf」。x 86對於高節奏和某些SIMD仍然很強。
GPU/TPU/其他加速器：在ML/矢量分析中，如果進行戰鬥並保持高報廢，通常會產生最好的「J/操作」。
DVFS和Power Capping：動態頻率降低和TDP限制到非關鍵任務。
休眠模式/自動消退：針對竊賊和背景的激進的「愚蠢」政策。
內存：NUMA的本地性和頁數失誤的減少減少了輪胎和腰果的能源消耗。

4）建築模式

4.1微服務沒有「誠實」

減少RPC漏鬥：聚合網關，復合端點。
gRPC/HTTP/2/3而不是粗糙的REST。
Batch+Async：粘貼小手術。

4.2「溫暖」和「寒冷」路徑

對於罕見的繁重查詢-需要的基礎架構（按需、功能/服務器）。
熱線是長期存在的連接和池。

4.3同步緩存

Coalescing查詢可防止風暴緩存錯誤。
Stale-wile-revalidate：我們放棄過時，節省了去源頭。

4.4個Tiring存儲

Hot/Warm/Cold/Archive：NVMe → SSD →延遲對象→冰川。
自動ILM/TTL： 更少的自旋/IO →更少的能量。

4.5碳意識規劃師（Carbon-Aware）

時移喬巴（ETL，分析，培訓）-在「綠色」時鐘/地區。
KWh和CO₂的區域高速公路-在本地匯總。

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重復數據消除和智能壓縮"

壓縮可節省網絡/磁盤,但成本為CPU。自適應應用：大負載、低CPU回路。

5）代碼和數據效率

算法：降低漸近性>調諧。分析熱點。
內存分配：租用緩沖區,物件池-少於GC/能量。
格式：二進制協議,柱形格式（Parquet/ORC）,用於分析,在緩存時考慮鍵的zipf分配。
I/O：批處理、矢量化、異步輸入/輸出。
流媒體與完整的掃描：推送過濾器到數據源。
邊緣功能（edge）：提前聚合,丟棄噪聲事件。

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和數據： 能源模式

模型體系結構：小型/專業模型,蒸餾,量化（int8/4-bit）, sparsity。
培訓：戰鬥尺寸↗報廢，混合precision（FP 16/BF 16），checkpoint，提前停止。
地獄：batch+microbatchi，編譯（TensorRT/ONNX Runtime），帶有dinam的new服務器。戰鬥。
Fichi和Fich-stor：緩存常用的Fich，質量降級而不是源過載。

7）網絡和協議

保持活力，HTTP/3，QUIC，最大限度地減少握手。
CDN+edge-keshi：路線較短→小於kWh。
配置式壓縮：zstd/brotli用於大型資源,小型/CPU昂貴的路徑無需壓縮。
多區域重復-僅在實際需要RTO/RPO的情況下。

8）遙測和「能源觀測可用性」

8.1個聚會

電力/功率計數器（IPMI/RAPL/電源輸出器），GPU/TPU遙測。
在應用級別：J/req歸因-通過CPU/IO時間采樣和校準系數。
與跟蹤的相關性：'energy_j'，'carbon_g'，'grid_factor'，'region'。

8.2度量標準和Alertes

Energy per SLI: `J/p95`, `J/txn`.

Carbon預算：按產品CO₂e每月限額。
Drift： 「J/req」>基線的X%增長。

9） CI/CD、門和測試

公關上的Perf-smoke+Energy-smoke：短劇本，收集「J/req」和倒車門。
能量基線：儲存基準（CPU/GPU長笛，J/req）。
Policy as Code：如果'Δ J/req> 10%'沒有批準的例外,則禁止派遣。
混亂+能源模型：依賴性降解不應將J/req升高到極限以上（著色/降解而不是後臺風暴）。

10）負載和時間管理

時間轉移（load shifting）：非互動任務-在綠色時鐘。
動態SLO：對於背景，可以增加潛伏期以節省能源。
優先級：關鍵請求獲得「能源配額」，低優先級-延遲。

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

11）安全、隱私和合規性

硬件加速加密（AES-NI/ARMv8加密）-小於CPU/W。
PII最小化可減少存儲/分析負擔。
Logs：采樣、掩蔽和TTL-節省收集/存儲能量。

12）反模式

服務之間的微服務過多和「聊天」。
全局復制「以防萬一」。
零緩存TTL和禁止樣式。
沒有過濾器/索引/批次的完整掃描。
不受擠壓的永久性撤退→網絡風暴。
在啟發式方法足夠的地方使用「大模型」。
繁重的Logs格式和「我們永遠的邏輯」。

13）迷你食譜和示例

13.1自適應響應壓縮

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地獄戰鬥啟發式方法

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

13.3 ILM/TTL for Event

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

13.4碳意識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）建築師支票清單

1.SLI是按能量（J/req，kWh/jobu）和碳（gCO₂e/req）定義的？

2.是否存在按服務/ficham/tenant分類的能量歸因模型?

3.是否引入了可移植任務的碳意識調度程序?

4.微服務可最大程度地減少雜交（聚合、蹦床、gRPC/HTTP3）?

5.是否配置了具有滑動和靜態旋轉模式的緩存？

6.電子倉庫已打字,ILM/TTL已啟用,數據格式是否最佳?

7.ML：是否使用蒸餾、量化/烘烤/地獄編譯？
8.CI/CD在J/req Δ上是否具有能量煙霧，基線和網關？

9.Edge/CDN/區域位置是否能最大程度地減少 egress和路線?

10.DVFS/power-capping/Idle是否包含用於竊聽者?

11.Logi/Metrics/Traces是否被采樣並具有重要意義？

12.「綠色」運行手冊已記錄在案： 在能源短缺的情況下,如何關閉/降解?

二.結論

節能體系結構不是「最新優化」，而是戰略質量層：從算法和格式到放置在「綠色」區域以及CI/CD中的門。測量焦耳,以碳為單位進行規劃,簡化交互,整理數據,並在減少「J/操作」的地方使用加速器。所以你會得到一個更快，更便宜，更環保的平臺-不妥協產品價值。