Нелегко быть зеленым, просто спроси Кермита.
Но, к счастью, мы уже далеко позади 1970-х годов и скептиков, которые смеялись над тогдашним принцем Чарльзом (теперь наш курс – наш милостивый король) и его миссией подчеркнуть растущие экологические проблемы, которые в конечном итоге проявятся как «глобальное потепление» и современное представление об изменении климата и марше к нулевым выбросам.
Какими бы физическими ни были многие элементы зеленого движения, казалось бы поверхностным предполагать, что индустрия программного обеспечения и данных может оказать какое-либо существенное влияние на проблемы, с которыми мы сейчас сталкиваемся, не так ли?
Ну, очевидно, это не правильно.
Мы знаем, что облачные центры обработки данных уже давно уделяют особое внимание эффективности использования энергии (PUE) как показателю, используемому для определения энергоэффективности. Как TechTarget напоминает В США PUE определяется путем деления общего количества энергии, поступающей в центр обработки данных, на мощность, используемую для работы ИТ-оборудования внутри него.
Зеленое кодирование
Каким бы важным ни был анализ PUE с более высокой точки зрения, мы также должны смотреть вниз, прямо вниз, на код разработки программного обеспечения и командную строку.
Когда мы думаем о «зеленом кодировании», нам необходимо проанализировать все, что могут сделать разработчики, чтобы их код работал как можно более «зелено». В этой текущей серии статей Сеть разработчиков Computer Weekly постарается ответить на такие вопросы, как:
- Каковы основные виновники неэффективного кода?
- Как код вообще раздувается?
- Является ли «простой» процесс рефакторинга кода ответом?
- Должны ли мы искать более эффективные современные языки (например, Python), чтобы модернизировать наши унаследованные массивы неуклюжего кода?
- Почему неэффективный код приводит к чрезмерным загрузкам процессора/графического процессора и неэффективности хранилища/сети (например, при перемещении данных обратно в общедоступные облака и обратно) в современных корпоративных средах?
- Как может помочь наблюдаемость – особенно в сфере поиска развертываний Kubernetes с избыточным обеспечением, а также и в других местах?
- Повышает ли хранение всего в одном месте (т. е. за счет использования методов PaaS и IaaS) ситуацию с точки зрения эффективности?
- Какие меры и инструменты оценки следует использовать для определения «чистоты» зеленого кода сегодня?
- Должен ли это быть процесс самоконтроля или должен быть установлен внешний проверяемый стандарт, которого должны придерживаться разработчики кодов?
ПРИМЕЧАНИЕ. Эта серия НЕ построена как вопросы и ответы на основе приведенных выше вопросов. Эти пункты представлены просто для того, чтобы нарисовать (надеюсь, зеленую) картину и проиллюстрировать редакционную тему, которую мы хотим здесь развивать. Другие проблемы могут включать следующее:
- Должны ли ИТ-отделы предприятия задуматься о рефакторинге кода на другой язык, если это на самом деле более эффективно?
- Должны ли мы внимательно следить за тем, чтобы выявлять все раздувания, возникающие из кода, сгенерированного ИИ, на этой все еще зарождающейся стадии развития ИИ?
Недавний анализ представлено в сети Computer Weekly Developer Network в этом году рассматривалась инициатива по зеленому кодированию Земли. Этот набор процессов рассматривает функции оптимизации затрат на облако, чтобы найти недостаточно используемые машины и помогает организациям сократить выбросы углекислого газа.
Центр обработки данных, хост, контейнер… код
Эта работа была проведена с банковской группой Lloyd на уровне центра обработки данных, уровне хоста и контейнера… а также на уровне «зеленого кодирования», т.е. работы по оптимизации исходного кода приложений для снижения рабочей нагрузки на процессоры путем обеспечения его разработан и написан на самом эффективном языке программирования.
Долгосрочная инициатива с самого начала (давайте избегать копирования и замены), инициативы по экологическому кодированию могут быть направлены на простой рефакторинг и оптимизацию одного API, давайте возьмем дзен-подобный подход «по кирпичику за раз».
Изображение в Википедии: Национальный музей американской истории, добросовестное использование.
![Введение в NestJS [+6 Learning Resources]](https://alltechreviews.ru/wp-content/uploads/2023/03/1678750116_Введение-в-NestJS-6-Learning-Resources-150x150.png)
![Введение в ExpressJS [+6 Learning Resources]](https://alltechreviews.ru/wp-content/uploads/2023/03/1678756443_Введение-в-ExpressJS-6-Learning-Resources-150x150.png)