Green Configuration: Verstehen des Einflusses von Software-Konfigurationen auf den Energieverbrauch

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Norbert Siegmund
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 380077267

Die Senkung des Energieverbrauchs von IT-Systemen ist von grundlegender Bedeutung für die Einsparung von Kosten und CO2-Emissionen. Ein weitgehend ungenutztes Potenzial ergibt sich aus den Konfigurationsmöglichkeiten, die ein Softwaresystem bietet, um es an das Anwendungsszenario, die Arbeitslast und die zugrunde liegenden Hardware anzupassen. Während in der ersten Phase von Green Configuration das Hauptaugenmerk auf ein bereits ausgeliefertes Softwaresystem gerichtet war (z.B. das Finden von energieoptimalen Konfigurationen oder das Messen von Energie und das Lernen eines Modells für eine bereits entwickelte Anwendung), werden wir in der zweiten Phase den Fokus auf den eigentlichen Entwicklungsprozess legen. Das Ziel der zweiten Phase von Green Configuration ist es, die Grundlagen für energiebewusste Softwareentwicklung zu schaffen, so dass Energieermittlung und -optimierung zu nahtlosen, integrierten Aktivitäten im Entwicklungsprozess werden. Konkret wollen wir den Energieverbrauch einer Softwarekonfiguration für heterogene, möglicherweise virtualisierte Umgebungen vorhersagen können, und zwar hauptsächlich auf der Grundlage von Daten, die im Rahmen von bestehenden Tests gesammelt wurden, wodurch schwergewichtige Messverfahren unnötig und die Hürde für die Einführung gesenkt werden. Gleichzeitig wollen wir praxisnahe Energiemessungen von konfigurierbaren Softwaresystemen unterstützen und damit Entwicklern helfen, Verschlechterungen des Energieverbrauchs mit bereits bestehender Testmethodik zu erkennen. Beide Ziele sind miteinander verwoben, so dass neue Methoden, Werkzeuge und Konzepte entwickelt werden müssen, um den komplexen und hochsensiblen Messprozess nahtlos in den normalen Entwicklungsprozess zu integrieren. Dazu erforschen wir, wie sich Änderungen der Arbeitslast, der Hardware und der Umgebung (z.B. durch Staging bei CI/CD und Virtualisierung) auf den Energieverbrauch im Detail auswirken. Da diese Variationen oft eine kombinatorische Explosion im Energieverbrauch verursachen, werden wir neuartige Ansätze entwickeln, die auf probabilistischer Programmierung basieren und die Wahrscheinlichkeit und den Fehlerbereich des Energieverbrauchs bewerten, so dass entsprechende Testfälle priorisiert werden können. Durch die Integration von Unsicherheit (d.h., hinsichtlich der Messungenauigkeit, des Modellierungsansatzes, des Lernverfahrens und der Unschärfe bzgl. variierender Hardware und Arbeitslast) als wesentliches Element können Implementierungen, Energieverbesserungen, Rekonfigurationen und zusätzliche Testläufe auf der Grundlage Unsicherheits-basierten Energiemodelle begründet werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: USA
• Mitverantwortlich: Professor Dr.-Ing. Sven Apel
• Kooperationspartner: Professor Dr.-Ing. Christian Kästner