Le document traite de l'éco-conception logicielle et de l'impact environnemental des technologies, présentant des retours d'expérience de grandes entreprises et des pratiques pour réduire l'empreinte carbone. Des études de cas montrent comment des améliorations dans le développement logiciel peuvent mener à des économies significatives d'énergie et de ressources. Enfin, il souligne l'importance de mesurer les performances et de mettre en œuvre des bonnes pratiques pour promouvoir un développement plus durable.

1. Donnez votre avis !
Depuis votre smartphone, sur :
http://notes.mstechdays.fr
De nombreux lots à gagner toutes les heures !!!
Claviers, souris et jeux Microsoft…
Merci de nous aider à améliorer les TechDays
http://notes.mstechdays.fr

2. Eco Conception logicielle :
Jean-Philippe Gouigoux jp.gouigoux@free.fr
Olivier Philippot ophilippot@kaliterre.fr
Eric Mittelette ericmitt@microsoft.com
Green IT

3. Agenda
• Définition et vision / Etat de l’art
• Des exemples concrets pour le Web
• Des exemples concrets pour .Net
Green

4. Présentation
Groupe d'utilisateurs qui souhaite rendre le développement logiciel plus
durable et plus vertueux http://greencodelab.fr/
Jean-Philippe GOUIGOUX jp.gouigoux@free.fr
Responsable Architecture / Formation / Innovation
Olivier PHILIPPOT ophilippot@kaliterre.fr 06 63 09 06 90
Consultant éco-conception
Eric MITTELETTE ericmitt@microsoft.com
Relation Technique Développeur & IT

5. L’innocent Chat potté
– 70 Millions d’heure de calcul, 25 TJoules
– http://dwave.wordpress.com/2011/11/20/fun-with-puss-n-boots/
If you could eat 500 bananas per day,
23 minutes
it would take you 327 years

6. Analyse du cycle de vie du matériel
Source

7. Constat sur l’empreinte des technologies
Source ADEME

8. L’éco-conception des logiciels ?
Limiter l’empreinte
environnementale et
sociale tout au long du
cycle de vie du logiciel
Source KALITERRE

9. Un peu de lecture

10. Des travaux de R&D en cours
• Projet Code Vert
– Mise en place d’un référentiel JAVA et WEB
– Outil de détection de « dirty » pattern
• Reflexion de normalisation
– AFNOR / ISO
• Green Software Engineering
– Mesure du web
• Travaux des ‘major’
– Microsoft Google FaceBook..

11. Des retours d’expériences des « grands »
• Facebook
– Hip Hop for PHP
– passage d'une technologie PHP vers C++ côté serveur
• Linked In
– Changement d’architecture
– Réduction de 30 à 3 serveurs

12. Des retours d’expériences des « plus petits »
• Banque cantonale de Fribourg
– Mise en place d’un référentiel WEB
• Audits de sites web
– Nombreuses améliorations identifiées
Des actions simples à la porté
de tous les acteurs
Un ROI probant

13. Exemple d’un pattern sur le besoin
A-t-on besoin de tout cela ?

14. Comment mesure t’on l’impact du logiciel ?
« Ce qui ne peut pas être mesuré ne peut pas être géré».
Peter Drucker
• Mesure physique
– Wattmètre nécessaire mais pas suffisant
– Green Plugwise
• Mesure logicielle
– Intel Energy Checker
– INRIA Power API

15. Exemple d’un pattern qui peut rapporter
+1W !

16. Impact des bonnes pratiques de développement
RÉDUIRE L’IMPACT DU WEB

17. Méthodologie de mesure
Informations
plateforme
Modélisation
énergétique

18. Démo – 1: Power API
Sera réalisé
en live

19. Démo – 1: WEB Energy Archive
Sera réalisé
en live

20. Version 1 : Images un peu lourde

21. Version 2 : Images et CSS optimisées
Réduction de la taille des images
Compression avec Yahoo SmushIT
Minification du CSS

22. Version 1 et 2 : Comparaison
Même rendu
30% de gain sur l’énergie
15% de gain sur la mémoire

23. Version 3 : Page statique
Passade de Drupal à une page
statique

24. Version 1 et 3 : Comparaison
Même rendu
45% de gain sur l’énergie
44% de gain sur la mémoire

25. Analyse d’une page lourde

26. Analyse d’une page lourde
1 000 000 pages par jours
Soit pour la partie client sur 1 an
200 MWh
Ou 30 teq CO²
154 000 kM voiture

27. Suppression des images
• Suppression des images
• Suppression des publicités
• Avec (sur Chrome et Firefox)
– 56 Wh pour 1000 pages
vues
• Sans
– 30 Wh pour 1000 pages
vues

28. Au final sur 60 sites mesuré par WEA
• Meilleur site mesuré : 5Wh pour 1000p
• Pire site mesuré : 250 Wh pour 1000p
• Une marge de manœuvre importante
• Un gain d’échelle énorme

29. Save the date !
Sortie de Web Energy Archive imminente !
Pour vous tenir, informé allez sur
http://webenergyarchive.com/

30. Impact des bonnes pratiques de développement
SUIVI DE LA CONSOMMATION

31. Démo – 0: Le matériel… simplissime
Sera réalisé
en live

32. Démo – 1: Plugwize et l’enregistreur shell
Sera réalisé
en live

33. Démo – 2: Wizard KST
Sera réalisé
en live

34. Démo – 3: Attendre le point idle
Sera réalisé
en live

35. Démo – 4: Application PROFI - Personnes
Sera réalisé
en live

36. Démo – 5: Application PROFI - Contrats
Sera réalisé
en live

37. Démo – 6: Résultats dans KST
Sera réalisé
en live

38. Démo – 7: Rejeu de test du pauvre
Sera réalisé
en live

39. Portabilité… et efficience énergétique !

40. On passe à l’arme lourde…

41. L’heure de vérité
Avant profilage Après profilage

42. Effet de temps
Avant profilage Après profilage
11 secondes 6 secondes

43. Effet de puissance
Avant profilage Après profilage
20 W 6W

44. Un peu de calcul intégral
• 45% gain de temps
• 70% gain de puissance
• En tout, 83% gain de consommation
– (1 – 0.45) x (1 – 0.70) = 0.165
• Calcul automatique

45. Un peu de calcul
• Economie de 0.051 Wh
– 14 W sur 6 secondes
– 20 W sur les 5 secondes non utilisées
• Electricité à 0.1211 € le KWh
• Scénario répété
– 100 fois par jour
– 200 jours ouvrés
– par ~100 gestionnaires
– par ~50 clients
• 5100 KWh/an, soit 618 €/an

46. Et ça vaut le coup ?
• Durée de vie applicative de 5 ans
• ~3000 € gagnés
• Inutile s’il faut une semaine de formation
• Mais…

47. Différences de code – 1: gestion des chaînes
Concaténation de chaînes Utilisation du StringBuilder

48. Différences de code – 2: services web / BD
Appels multiples (chatty) Appels regroupés (chunky)

49. Différences de code – 3: gestion des boucles
• Early break
Appels multiples (chatty)

50. Différences de code – 4: seulement si besoin
• Lazy execution
Appels multiples (chatty)

51. Différences de code – 5: exceptions
• Une exception porte bien son nom !
Appels multiples (chatty)

52. Au final
• Pareto sur les pratiques
– 5 bonnes pratiques montrées
– 97% de l’amélioration constatée
• Suivi simplissime
• Performance²  Consommation !

53. Remarque sur l’efficience énergétique
Moustique Gorille
• Pic de conso : 13.5 W • Pic de conso : 250 W
• Durée du scénario : 9 s • Durée du scénario : 6 s
• Coût énergétique : 121 W.s • Coût énergétique : 1500 W.s

54. Synthèse/ouverture
Prendre du recul Pourquoi le code
• ACV globale • Le code permet d’agir sur tout
• Rapport entre construction fin la chaine
de vie et conso endurant sa vie – Clim
• 80% – Conso
• Facteur d’échelle des – Nb machine
datacenter ou des parcs – (PUE)
machines • Corrélation Perf et Green

55. En conclusion, l’éco-conception
Est simple
Apporte des gains immédiats sur l’énergie
et l’obésiciel
Permet d’agir sur toute la chaine (Clim, serveur…)
Est applicable pour tout type de logiciel ou
site web