Зеленое кодирование — PagerDuty: Механика осознанности, эффективная система кодирования — это «выключенная» система.

Зеленое кодирование — PagerDuty: Механика осознанности, эффективная система кодирования — это «выключенная» система.

Это гостевой пост для Computer Weekly Developer Network, написанный Стены Манди в качестве защитника DevOps, ПейджерДьюти – компания известна своей платформой, предназначенной для автоматизации критической работы с помощью операционной платформы на базе искусственного интеллекта.

Флагманская платформа операций в реальном времени (RTO) PagerDuty объединяет машинные данные и человеческий интеллект для улучшения прозрачности и гибкости в организациях.

Уоллс полностью пишет следующее:

Современные методы облачных вычислений позволили нашим технологическим командам забыть или игнорировать некоторые физические аспекты разработки программного обеспечения, а вместе с ними и потенциальные последствия плохого управления ресурсами.

Если вам никогда не приходилось физически находиться в центре обработки данных, слышать шум фанатов, чувствовать холод и видеть эти странные вещи захваты на присосках которые поднимают пол, возможно, труднее представить себе безграничный аппетит компьютеров к электричеству. Это выходит за рамки сервера: более интенсивное использование ИТ-оборудования напрямую влияет на второго, более крупного пользователя энергии, то есть на охлаждение, что вдвое увеличивает потребность в энергии.

Ресурсоемкие процессы

Хорошей новостью является то, что вычислительный цикл можно рассматривать как потребителя единицы электроэнергии: делайте меньше вычислений, используйте меньше энергии.

К сожалению, все более популярные продукты, предлагающие потребителям ИИ, потребляют много энергии. Мощные системы искусственного интеллекта помогают бороться с изменением климата различными способами, например, прогнозируя погоду и отслеживая вырубку лесов. Потребительские решения отдают энергоемкий искусственный интеллект в руки людей, которые хотят привести в порядок свои резюме, подвести итоги встреч или переписок по электронной почте. Нам следует задаться вопросом, стоят ли эти задачи того количества энергии, которое потребляют их вычисления.

По одной из оценок (на которую есть ссылка в новостях NBC), стоимость результата поиска, сгенерированного ИИ, в пять раз превышает стоимость традиционного поиска. Углеродный след и энергопотребление различных технологий блокчейна также подверглись тщательному анализу. Столкнувшись с вариантами проектирования, предусматривающими использование методов с высоким потреблением энергии, командам действительно следует учитывать углеродный след своего выбора, когда доступны другие варианты. Маркировка может помочь конечным пользователям понять, стоят ли затраты того, но, вероятно, могут потребоваться другие стимулы, такие как ценообразование для поддержки компенсации выбросов углерода.

Но, роль усовершенствования платформы может сыграть важную роль в мониторинге и правильном выборе размеров инфраструктуры на нескольких платформах и средах.

Затраты на удобство облака

Мэнди Уоллс, специалист по DevOps, PagerDuty.

Облачные вычисления удобны, но они скрывают внешние эффекты, связанные с работающими системами, такие как энергопотребление. Это особенно сложно сделать в крупных организациях со строгим разделением доступа или обязанностей в отношении облачных активов. У индивидуального разработчика программного обеспечения (IC) может не быть прямого или простого доступа к учетным записям, в которых в конечном итоге будут работать его службы, по соображениям безопасности или соответствия требованиям, поэтому он не обязательно будет знать, осталось ли что-то работающее, что больше не нужно.

Новые решения, связанные с практикой проектирования платформ, должны помочь командам легче управлять оставшимися, устаревшими, ненужными или устаревшими компонентами в своей облачной инфраструктуре, предоставляя упрощенные представления развернутых активов командам, которые лучше всего могут принимать решения по ним.

Runbook, созданный ИИ

Возможно, по иронии судьбы, некоторые решения искусственного интеллекта окажут поддержку команде инженеров. Мы видим, что книги задач, созданные с помощью искусственного интеллекта, помогают разработчикам быстро создавать автоматизацию для более быстрого решения эксплуатационных проблем. Чем быстрее инженеры смогут перекрыть кран, тем больше будет сэкономлено.

Расширение инструментов, ориентированных на разработчиков, может помочь управлять локализованным и облачным тестированием с целью повышения эффективности использования ресурсов.

Эффективная система – это выключенная система

Инструменты рабочего процесса разработчиков также позволяют командам лучше использовать ресурсы для локальной разработки и тестирования. Эфемерными средами, срок существования которых существует только до тех пор, пока выполняются тесты, управлять проще, чем когда-либо. Меньшему количеству команд приходится зависеть от долгоживущих, в основном простаивающих сред тестирования при создании своих сервисов. Наиболее энергоэффективными системами являются те, которые не работают. Упрощение процесса запуска и закрытия временных сред делает рабочие процессы разработки и тестирования более быстрыми и дешевыми, а также более энергоэффективными.

Делай то, что сказали тебе родители

Для команд, у которых нет детального контроля над тем, как добывается энергия, потребляемая их службами, лучший план — это то, что вам всегда говорили ваши родители: если вас нет в комнате, выключите свет.

Отключите ресурсы, которые не используются.

Современные инструменты помогут командам получить необходимую прозрачность для принятия правильных решений о развертывании инфраструктуры, но продуктовым группам необходимо критически подумать о том, действительно ли их решения требуют ресурсоемких компонентов, таких как искусственный интеллект.

Поделиться в соцсетях