Энергоэффективность и парниковый эффектПриглашенных редакторов этого номера пятеро: Кашик Чоудхари (Kaushik Chowdhury), Дейв Кавальканти (Dave Cavalcanti), Мустафа Эль Саид (Mostafa El-Said), Томмасо Маза (Tommaso Mazza) и Читабрата Гхош (Chittabrata Ghosh). Название их вступительной заметки совпадает с темой номера: “Modeling and Simulation of Smart and Green Computing Systems”. Экологичное и эффективное использование энергоресурсов — фундаментальная проблема XXI века, академические и производственные сообщества прилагают значительные усилия для разработки новых решений, позволяющих достигать энергоэффективности в таких областях, как телекоммуникации, создание экологически чистых строений и городов, интеллектуальные энергосистемы и т. д.

Развитые методологии моделирования и имитации являются важным аспектом оценки энергоэффективности, предшествующим дорогостоящему прототипированию сложных крупномасштабных вычислительных, управляющих и коммуникационных систем. Сегодня наблюдается рост интереса к многоаспектному подходу при поиске решений задачи эффективного использования энергоресурсов, включая альтернативные и возобновляемые источники энергии, коммуникационные и управляющие системы, опирающиеся на концепции экологичных и не потребляющих энергию из внешних источников строений и городов, энергоэффективные ЦОД, экологичные и основанные на использовании побочных источников энергии устройства, новые архитектуры и приложения интеллектуальных энергосистем и т. д.

Первая статья тематической подборки называется «На пути к беспрерывно функционирующим сенсорным сетям» (“Toward Uninterrupted Operation of Wireless Sensor Networks”) и написана Свейдсом Де (Swades De) и Рией Сингхал (Riya Singhal). Быстрое развитие микроэлектроники с низким энергопотреблением побуждает сообщество исследователей новых сетевых технологий к активному поиску подходов к интеграции реального мира на основе сенсорных сетей. К потенциальным приложениям этих сетей относятся мониторинг устойчивости наземных конструкций, развития сельскохозяйственных растений, погоды, загрязнения окружающей среды, здоровья населения и т. д. Однако широкому использованию подобных приложений препятствует высокая стоимость поддержки узлов сенсорных сетей, обусловленная ограниченным временем жизни аккумуляторных батарей. Хотя протоколы поддержки энергоэффективных коммуникаций позволяют увеличить время жизни батарей, основной проблемой остается потеря связности сети из-за их разрядки.

Во многих приложениях замена разрядившихся батарей без прерывания функционирования сети экономически нецелесообразна из-за трудности доступа к громадному числу сенсорных устройств. Одно из решений — беспроводная зарядка батарей от специально выделенных источников или других узлов.

Другим перспективным подходом к продлению времени жизни батарей является получение энергии от побочных внешних источников (energy harvesting): вибрации, ветер, перепад температуры, солнечное излучение и т. д. Однако, поскольку подобные источники могут стать недоступны, такой подход не обеспечивает надежного беспрерывного функционирования сети.

Бесперебойной работы сенсорной сети можно добиться, если для подзарядки батарей использовать энергию из внешних источников. Такую энергию мог бы поставлять мобильный робот, который выполняет функции интеграции данных, а заодно служит «перевозчиком» энергии. Хотя в принципе все узлы сети могли бы посещаться роботом индивидуально, более практично использовать многоуровневый подход и поставлять энергию в узлы в «многоскачковом» (multihop) режиме.

Статью «Моделирование графа связей для беспроводных сенсорных сетей с получением энергии от побочных внешних источников» (“Bond Graph Modeling for Energy-Harvesting Wireless Sensor Networks”) представили Прабхакар Венката (Prabhakar Venkata), Акшай Уттама Намби (Akshay Uttama Nambi), Венкатеша Прасад (Venkatesha Prasad) и Игнас Ниемегерс (Ignas Niemegeers). Из-за роста стоимости поддержки функционирования, а также в связи с расширением рынка микроэлектроники с исключительно низким уровнем энергопотребления, все меньше встраиваемых сетевых систем опирается на питание от батарей. Эти системы могут черпать энергию из окружающей среды и эффективно сохранять ее в конденсаторах большой емкости. Например, в беспроводных сенсорных сетях теперь используются различные источники энергии, включая солнечные фотоэлементы, ветер, пьезоэлектрические элементы, реагирующие на вибрацию и дрожание, радиочастотные излучения и т. д. Встраиваемые системы могут переводить энергию из одной формы в другую до ее окончательного преобразования в электрическую энергию (например, солнечная энергия сначала может преобразовываться в тепловую энергию). Таким образом, одновременно могут использоваться источники энергии разных видов.

Поскольку энергия, доступная из окружающей среды, может изменяться во времени, программные и аппаратные компоненты сети должны адаптироваться к этим изменениям, чтобы обеспечить бесперебойное функционирование сети. Для разработки таких компонентов необходимо осуществить моделирование беспроводных сенсорных сетей с питанием от побочных внешних источников, которое даст ответы на следующие вопросы:

  • каковы минимальные требования к снабжению внешней энергией;
  • какой запас энергии требуется в узлах, чтобы обеспечить нужную производительность приложений;
  • какие компоненты системы потребляют больше всего энергии;
  • какие стратегии обеспечивают наиболее надежное функционирование системы.

Для ответов на эти вопросы авторы статьи предлагают использовать моделирование на основе графов связей (bond graph, BG). BG-модель состоит из ориентированного графа с объектно-ориентированным описанием и иерархически структурированной подсистемы поддержки моделирования. Графы связей являются непрерывными и позволяют моделировать источники энергии, буферы и коммуникационные связи. BG-моделирование можно использовать для введения ограничений на энергопотребление и исследования возможности их соблюдения в различных прикладных сценариях. Можно также использовать автоматически генерируемые уравнения в пространстве состояний для более глубокого изучения областей стабильности системы, что позволяет получить дополнительные данные об операционных требованиях, не связанных с энергопотреблением.

Авторами статьи «Принципы экологичных коммуникаций и компьютинга: моделирование и имитация» (“Fundamentals of Green Communications and Computing: Modeling and Simulation”) являются Мурат Коджаоглу (Murat Kocaoglu), Дерья Малак (Derya Malak) и Озгур Акан (Ozgur Akan). Поскольку человечество все более беспокоит влияние выбросов парниковых газов на окружающую среду, специалисты в области информационно-коммуникационных технологий пытаются найти способы снижения энергопитания коммуникационных систем и уменьшения за счет этого объема выбросов парниковых газов. В частности, исследователи разрабатывают новые методы сокращения уровня рассеяния энергии сквозных коммуникационных каналов и компьютерных сетей. Хотя модификация существующих информационно-коммуникационных систем может привести к постепенному сокращению энергопотребления, основной целью снижения уровня рассеяния энергии является снижение объема выбросов парниковых газов. Связь между этими идеями более сложна, чем многие представляют, — долгое время считалось, что снижение уровня энергопотребления приведет к сокращению объема выбросов парниковых газов, однако эти величины не находятся в линейной зависимости. В некоторых сценариях оптимальный объем выбросов достигается не при минимальном потреблении энергии. Минимизация общего энергопотребления каналов по всем возможным сетевым маршрутам не минимизирует объема выбросов парниковых газов, поскольку для разных компонентов используются разные источники энергии.

Нисходящий подход к минимизации рассеяния энергии начинается с установки нормы уровня рассеяния. Это позволяет увидеть разрыв между имеющимся и оптимальным значениями энергопотребления и может служить плацдармом для разработки методов, позволяющих добиться желаемого уровня рассеяния энергии. К сожалению, в сквозных коммуникациях этот подход применим только в некоторых сценариях. В качестве альтернативного способа нахождения минимального объема энергопотребления в крупных сетях авторы статьи предлагают архитектуру сети, в которой на верхних уровнях используются протоколы Сети, а физический уровень функционирует при минимуме возможного энергопотребления. Тогда можно представлять энергопотребление как минимально необходимую потребляемую энергию в расчете на один бит информации. Авторы исследовали этот подход и обнаружили несколько новых проблем — например, необходимость учета на верхних уровнях ограничений, происходящих из требования минимального энергопотребления на физическом уровне.

Сангкап Е (Sungkap Yeo) и Хсень-Хсинь Ли (Hsien-Hsin Lee) представили статью «SimWare: комплексный симулятор компьютеров масштаба хранилища» (“SimWare: A Holistic Warehouse-Scale Computer Simulator”). Облака стали рентабельным подходом, позволяющим удовлетворить потребности как корпоративных клиентов, так и индивидуальных пользователей. Для поддержки этой парадигмы создается все больше крупных компьютерных хранилищ (Warehouse-Scale Computer), однако построение и поддержка таких систем обходятся недешево — высоки инфраструктурные затраты и, кроме того, центры данных потребляют много энергии, большая часть которой идет на охлаждение серверов. Современные ЦОД могут функционировать при высокой температуре, что позволяет тратить на охлаждение менее 10% от общего объема потребляемой энергии, но экономия энергии может быть обманчивой. Исследователи предлагают различные способы измерения эффективности ЦОД. Распространенной метрикой является расчет показателя эффективности энергопотребления (Power Usage Effectiveness, PUE) — отношения общего количества потребляемой энергии к объему энергии, затрачиваемой на питание компьютерного оборудования, но в PUE игнорируются расходы на питание вентиляторов. Снижение уровня энергии, потребляемой кондиционерами машинных залов, приводит к повышению температуры в этих залах. Это, в свою очередь, заставляет интенсивнее работать вентиляторы серверов, которые потребляют больше энергии, что приводит к ошибочно низкому показателю PUE. В действительности расходы на ускорение вращения лопастей вентиляторов могут перевесить доходы, получаемые за счет снижения энергозатрат на кондиционирование. Для решения этой проблемы в 2009 году была предложена исправленная метрика total PUE, в которой энергопотребление вентиляторов вычленяется из полезного энергопотребления серверов. В целом для точной количественной оценки эффективности энергопотребления в центрах данных важно учитывать энергию, потребляемую всеми компонентами.

Имеется множество программных средств, имитирующих работу центров данных, но в них не учитывается ряд важных параметров. Например, в системах CloudSim и DCSim не берутся в расчет влияние возрастающего энергопотребления вентиляторов и рециркуляция тепла, а в других системах почти игнорируется время движения воздуха от кондиционеров к серверам. С целью преодоления этих недостатков авторы статьи разработали систему SimWare — симулятор компьютерных хранилищ с детальными моделями температуры, энергопитания и производительности серверов и кондиционеров. В SimWare также моделируется влияние рециркуляции тепла и времени движения охлажденного воздуха. На рисунке показана общая схема системы SimWare, в которой на входе принимаются различные типы трасс использования, а на выходе генерируются статистические данные, касающиеся температуры, энергопотребления и производительности.

 

Схема системы SimWare
Схема системы SimWare

 

Последнюю статью тематической подборки — «Использование симуляции центров данных для оценки степени интеграции источников электроэнергии, получаемой экологически чистыми методами» (“Using Datacenter Simulation to Evaluate Green Energy Integration”) — написали Барис Аксанли (Baris Aksanli), Джаганатан Венкатеш (Jagannathan Venkatesh) и Таяна Шимунич Розинг (Tajana Simunic Rosing). Достижения в области компьютерных и сетевых архитектур привели к исключительной популярности интернет-приложений и систем, основанных на облачной инфраструктуре. У таких компаний, как Google, Amazon, Facebook и Microsoft, имеются центры данных с миллионами географически распределенных серверов. Серверы потребляют большую часть энергии, затрачиваемой на поддержку функционирования ЦОД. Относительно небольшой объем энергии уходит на питание сетевой инфраструктуры. Кроме того, очень высоки энергозатраты на жизнеобеспечение компонентов ЦОД, не относящихся к ИТ (распределительных щитов питания, источников бесперебойного питания, кондиционеров).

Исследования показывают, что общее потребление энергии всех ЦОД с 2005 по 2010 год возросло на 56%. Обеспечение эффективности энергопотребления является основной целью проектировщиков, поскольку стоимость энергии, получаемой от традиционных источников, загрязняющих окружающую среду, будет возрастать в результате введения дополнительных сборов для компенсации эффекта выбросов парниковых газов. Поскольку в ЦОД трудно внедрить новый энергоэффективный механизм и оценивать его эффективность управляемым и воспроизводимым способом, исследователи часто прибегают к имитационному моделированию подобных механизмов. Симуляция позволяет сократить временные затраты и усилия, необходимые для создания реальной среды тестирования. Существует много платформ имитационного моделирования, позволяющих оценивать энергоэффективность центров данных. В статье приводится обзор существующих платформ симуляции и описываются эксперименты по использованию собственного симулятора GENSim для разработки и оценки эффективности разных методов интеграции энергии, получаемой экологически чистыми способами. Эти методы включают использование всех видов экологически чистой энергии для сокращения общей потребности в традиционных источниках энергии.

Вне тематической подборки опубликованы две крупные статьи. Статья «Выявление вредоносных программ на практике» (“Detection of Mobile Malware in the Wild”) представлена Махинтаном Чандрамоханом (Mahinthan Chandramohan) и Хи Бенг Куан Таном (Hee Beng Kuan Tan). Сверхпортативность и простота использования смартфонов позволяют успешно применять их для решения многих повседневных задач. По данным компании Gartner, во втором квартале 2011 года во всем мире было продано более 428 млн мобильных устройств, из которых 25% — смартфоны. IBM Research предсказывает, что к концу 2016 года ежегодно будет продаваться более миллиарда смартфонов.

Пользователи все более зависят от своих мобильных телефонов, и огромные объемы персональной информации, хранимой в этих устройствах, делают их одной из основных целей атак вредоносных программ. После обнаружения в 2004 году исследователями лаборатории Касперского первого сетевого вируса Cabir, поражающего мобильные телефоны, количество вредоносных программ растет одновременно с ростом популярности смартфонов. Обзоры вредоносных программных кодов и методов их выявления, подобные тому, который приводится в данной статье, помогают лучше понять побуждения разработчиков вредоносных программ. Эта информация, в свою очередь, может помочь исследователям в области информационной безопасности разрабатывать новые методы защиты смартфонов от угроз безопасности. Ограниченность ресурсов смартфонов стимулирует усилия по разработке методов обеспечения безопасности с использованием облачных и распределенных вычислений.

Последнюю крупную статью сентябрьского номера написали Юлиан Орт (Julian Ohrt) и Фолкер Турау (Volker Turau), и называется она «Кросс-платформные средства разработки приложений для смартфонов» (“Cross-Platform Development Tools for Smartphone Applications”). Быстрое развитие аппаратно-программных платформ, используемых в смартфонах, способствует появлению мобильных операционных систем. Сегодня на рынке доминируют четыре такие системы — Symbian, Android, BlackBerry OS и iOS, но по крайней мере еще у пяти менее крупных систем — Windows Mobile WinMob, Windows Phone 7, bada, webOS и MeeGo — имеется свой контингент пользователей. Кроме того, рынок мобильных ОС очень динамичен. Например, компания Research In Motion переходит от BlackBerry OS к основанной на QNX BlackBerry системе Tablet OS, Nokia собирается отказаться от Symbian в пользу WP7, а MeeGo будет заменена новой системой, базирующейся на Linux.

Разноликий и постоянно изменяющийся ландшафт мобильных ОС создает проблему для разработчиков приложений. В отличие от рынка десктопов, где более 90% пользователей применяют Windows, разработчики, чтобы набрать желаемое число пользователей, должны ориентироваться одновременно на несколько платформ. Однако для каждой мобильной ОС имеется свой набор инструментальных средств со своим языком программирования и интерфейсом, что усложняет жизнь разработчиков, перед которыми встает дилемма: либо потратить значительные ресурсы на создание одного и того же приложения для всех платформ, либо отказаться от поддержки некоторых платформ и смириться с возможной потерей части пользователей.

Такие сервисы, как Andromo App Maker, iBuildApp и AppMakr, позволяют создавать приложения для смартфонов в диалоговом режиме без API, однако возможности этих сервисов ограничены ресурсами, связанными с Интернетом (например, встраивание каналов RSS). Другие функциональные возможности, например доступ к локальной базе данных, как правило, недоступны. Кроме того, эти сервисы не поддерживают несколько платформ с использованием одной и той же конфигурации. Энтони Вассерман предложил два подхода к сокращению усилий на разработку мобильных приложений с сохранением возможности поддержки нескольких платформ — Web-браузер для создания платформно-независимых приложений и кросс-платформные инструментальные средства разработки. В статье приводится обзор существующих решений.

До новой встречи, с уважением, Сергей Кузнецов (kuzloc@ispras.ru).

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF