Yeşil Yazılım. Gülfem Işıklar Alptekin. Galatasaray Üniversitesi, İstanbul Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Transkript

1 Yeşil Yazılım Gülfem Işıklar Alptekin Galatasaray Üniversitesi, İstanbul Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

2 Bilgi ve İletişim Sistemlerinde Sürdürülebilirlik 2012 Global e-sustainability Initiative teknik raporuna göre: : ICT nin neden olduğu sera gazı salınımının 2020 yılında toplam CO 2 salınımın %2.3 ü olması bekleniyor. Bu da 2011 e kıyasla %3.8 lik bir artış demek. En büyük pay: Veri merkezleri. Yılda %7.1 lik bir ivme yılında, veri merkezlerinde kullanılan elektriğin global CO 2 salınımına etkisini yaklaşık %1.1-%1.5 olduğu belirlenmiş [2]. [1] John A. Laitner and Mike Berners-Lee. Gesi smarter 2020: The role of ICT in driving a sustainable future. Technical report, Global e-sustainability Initiative, [2] Jonathan Koomey. Growth in data center electricity use 2005 to Oakland, CA: Analytics Press. August, 1:2010, 2011.

3

4 Bilgi ve İletişim Sistemlerinde Sürdürülebilirlik Çevresel sürdürülebilirliğin yanında, ekonomik sürdürülebilirlik. Bilgi ve iletişim teknolojilerinin enerji verimliliğinin arttırılması gerek. Bugüne kadarki iyileştirmeler hep donanım ağırlıklıydı. Ama artık yazılım da enerji bakımından en iyilenmeye çalışılıyor. Yazılım enerji verimliliği, yazılım mühendisliğinin alt dalı.

5 Yeşil Yazılım ile İlgili Araştırma 1995, Niklaus Wirth, Wirth s Kuralı: Software is getting slower more rapidly than hardware becomes faster. Donanım kaynakları ucuzladıkça, yazılım tasarımcıları ve geliştiricileri bu kaynakları daha iyi kullanmak için ekstra çaba harcamıyorlar.

6

7 Yeşil Yazılım ile İlgili Araştırma - Motivasyon Donanım cihazları işlem başına daha az enerji harcar hale gelseler bile, yine de toplam ICT nin harcadığı elektrik artmaktadır. Bunun da sebebi, toplam cihaz sayısındaki artıştır: Daha enerji verimli cihazlar ürettikçe, bir taraftan da cihazların fiyatı düşmekte ve bu da talebi arttırmaktadır-> rebound effect Diğer sebep: Fazladan enerji yönetimi araçları (örneğin güç modları, uyuma modları, hibernation, vs.)

8 Yeşil Yazılım Tanımı Yeşil ve sürdürülebilir yazılım kavramı akademik yazında ilk defa 2011 yılında Neumann et al. tarafından şu şekilde yapılmıştır: Yeşil ve sürdürülebilir yazılım, yazılımı geliştirme, piyasaya sürme ve kullanma aşamalarında ekonomiye, sosyal hayata, insanoğluna ve çevreye doğrudan ve dolaylı olarak en az şekilde olumsuz etkisi olan ve/veya sürdürülebilir kalkınmaya olumlu katkıda bulunan yazılımdır. Naumann, S., Dick, M., Kern, E., Johann, T. (2011): The GREENSOFT Model: A reference model for green and sustainable software and its engineering, in: Sustainable Computing: Informatics and Systems, 1, pp

9 Yeşil Yazılım ile İlgili Bazı Araştırma Soruları 1. Enerji verimliliği yüksek bir yazılım nasıl tasarlanır? Yazılım özellikleriyle, donanım enerji harcaması arasındaki korelasyon nedir? 1.a. Yazılımın çalışması sırasındaki enerji harcaması ile donanım kaynak kullanımı arasında bir korelasyon var mıdır? 1.b. Yazılım özellikleri, donanım enerji harcaması için bir yol gösterici olabilir mi?

10 Yeşil Yazılım ile İlgili Bazı Araştırma Soruları 2. Yazılım enerji verimliliğinde üstün yöntemleri (best practices) kullanmanın etkisi nedir? 3. Yazılım mimarisi çözümleriyle enerji verimliliğini sağlayabilir miyiz? 4. Enerji verimliliğini iyileştirmek için kendi stratejilerimizi geliştirebilir miyiz?

11 Araştırma Yöntemleri Donanım ve yazılım arasındaki ilişki oldukça karmaşıklaşmakta -> Dağıtık sistemler, sanallaştırma, mobil işleme, bulut bilişim, vs. Varsayım: Yazılım enerji verimliliği gelişmekte olan (emergent) bir özelliktir. Dolayısıyla, deneysel kanıtlar toplanıp bir araya getirilmek suretiyle konuyla ilgili bilgi oluşturulmaktadır -> tümevarımsal yaklaşım (inductive approach)

12 Akademik Yazın Yazılımın Enerji Tüketimini Ölçmek: Ölçümler ikiye ayrılabilir: 1. Doğrudan (direct) ölçümler: Cihaz üzerine yerleştirilen bir ölçüm cihazıyla, doğrudan ölçüm yapmak. 2. Dolaylı (indirect) ölçümler: İkincil ölçütlere (voltaj, akım, ısı, vs.) bakarak enerji tüketimini belirlemek. Bu değerler de, cihaz içine gömülen sensörler vasıtasıyla ölçülüp, yazılım tarafından okunuyor. Doğrudan ölçümler, genelde, daha kesin olsa da, ölçüm cihazının maliyeti, ölçüm cihazının kendisinin enerji tüketimi ve bazı ölçüm cihazlarının teknik bilgi gerektirmesinden kaynaklanan bazı maliyetleri var. Dolaylı ölçümler, genelde, daha ucuz, çünkü zaten donanımda halihazırda varolan bilgileri alıyor. Ancak, onun da kesinliği donanımın ne kadar çeşitli ve doğru bilgi ürettiğine bağlı. Genelde, donanım üreticileri her sensöre ulaşılmasına izin vermiyorlar. Ayrıca, donanım üzerine bir çok yazılım katmanı bindirildiğinde (ör: bulut bilişim), yazılımla enerji tüketimini izlemek, son derece zor oluyor.

13 Akademik Yazın Yazılımın Enerji Tüketimini Ölçmek: Yazılımın enerji tüketiminin ölçülmesi konusunda Capra ve grubunun çok sayıda çalışması vardır: [1] Capra, E., Formenti, G., Francalanci, C., and Gallazzi, S The Impact of MIS Software on IT Energy Consumption. 18th European Conference on Information Systems. [2] Capra, E., Francalanci, C., and Slaughter, S. A Is software green? Application development environments and energy efficiency in open source applications. Information and Software Technology 54, Sonuçlar: 1. Yazılımın güç tüketimini etkileyen şeyler: - İşletim sisteminin kullanım biçimi, - Runtime ortamı, - Yazılımın kendisi. 2. Uygulamayı geliştirme ortamı küçük uygulamalardan ziyade büyük yazılım uygulamalarında çok daha belirleyicidir.

14 Akademik Yazın Yazılımın Enerji Tüketimini Ölçmek: Gerçek veri tabanı sunucularının kullanımının, genelde benchmark modeli olarak alınan TPC den çok farklı olduğunu savunan Schall ve grubu, yeni bir benchmarking bakış açısı önerdiler. Sisemin test edilirken ölçüldüğü, daha gerçekçi olduklarını düşündükleri bir modeldi. [3] Schall, D., Hoefner, V., and Kern, M Towards an Enhanced Benchmark Advocating Energy-Efficient Systems. In Performance Evaluation and Benchmarking. Third TPC Technology Conference, TPCTC 2011, Seattle, WA, USA, Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg.

15 Akademik Yazın Yazılımın Enerji Tüketimini Ölçmek: Genel yaklaşım Jwo ve arkadaşları tarafından da takip edildi, ama farklı bir bakış açısı ile gittiler. Kurumsal uygulamaların enerji harcamasının ölçülmesi için bir model önerdiler. [4] Jwo, J.-S., Wang, J.-Y., Huang, C.-H., Two, S.-J., and Hsu, H.-C An Energy Consumption Model for Enterprise Applications. In 2011 IEEE/ACM International Conference on Green Computing and Communications. IEEE Publishing Services,

16 Akademik Yazın Yazılımın Enerji Tüketimini Ölçmek: Chen ve grubu bulut bilişimdeki enerji harcaması için bir model geliştirdiler. [5] Chen, F. F., Schneider, J., Yang, Y., Grundy, J., and He, Q An energy consumption model and analysis tool for Cloud computing environments. In Proceedings of the First International Workshop on Green and Sustainable Software held in conjunction with The International Conference on Software Engineering, IEEE, Ed. IEEE Computer Society,

17 Akademik Yazın Yazılımın Enerji Tüketimini Ölçmek: Kaynak kodla enerji tüketiminin ilişkisini inceleyen Wand ve grubu, SPAN isimli bir güç inceleme aracı ürettiler. Çalışma anında, kodun hangi kısımlarının daha fazla enerji tükettiğini belirtiyor. [6] Wang, S., Chen, H., and Shi, W SPAN: A software power analyzer for multicore computer systems. SUSCOM 1, Mar. 2011, doi:/ /j.suscom

18 Akademik Yazın Enerji Verimli Yazılım ve Öneriler: Intel den Steigerwald, yazılımın enerji verimliliğini arttırmak için gereken metodolojiler, tasarım yöntemleri, yazılım geliştirme araçlarını anlattığı bir çalışma yapmıştır. Bunun yanında uygulamanın performansını ve uygulama içinde verinin hareketini en aza indirgeyen yöntemlerden bahsetmiştir. [7] Steigerwald, B., Chabukswar, R., Karthik, K., and Jun, D. V Creating Energy-Efficient Software. Accessed 19 January 2011.

19 Akademik Yazın Yeşil Yazılım ve Yeşil Yazılım Mühendisliği: Hilty, Software Bloat adını verdiği kavramda, gitgide daha güçlü donanımlar üretmenin, yazılım geliştiriciler enerji verimliliği konusunda tembel olmaya teşvik ettiğini söylemektedir. Çünkü, yeni donanım çok hızlı biçimde uyarlanabilmekte, ucuz olmakta ve verimli olmayan bir yazılımı büyük ihtimalle telafi edecektir. [8] Hilty, L.M Information technology and sustainability. Essays on the relationship between ICT and sustainable development. Books on Demand, Norderstedt.

20 Akademik Yazın GREENSOFT MODEL: [9] S. Naumann, M. Dick, E. Kern, T. Johann, The GREENSOFT Model: A Reference model for green and sustainable software and its engineering, Sustainable Computing: Informatics and Systems 1(4),

21 Akademik Yazın GREENSOFT MODEL:

22 Akademik Yazın GREENSOFT MODEL: Green and Sustainable Software Engineering is the art of developing green and sustainable software with a green and sustainable software engineering process.

23 Akademik Yazın Bulut Yazılım Mimarilerinde Enerji Verimliliği: - Günümüzde enerji verimliliği bir SLO (Service Level Objective) olarak kabul edilmektedir. Yani, bir SLA (Service Level Agreement) içinde ulaşılması hedeflenen ölçülebilir bir değer. Ör: Müşterinin elektrik faturası 1 sene içinde %20 düşürülecek.

24 Yazılım Özelliklerinin Enerji Tüketimi Üzerine Etkileri Sedef Akınlı Koçak 1, Gülfem Işıklar Alptekin 2, Ayşe Başar Bener 3, Andriy Miranskyy 4 1 Ryerson University, Environmental Applied Science and Management 2 Galatasaray Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 3 Ryerson University, Mechanical and Industrial Engineering 4 IBM Toronto Lab

25 Özet DB2 Deneysel çalışmalar için DB2 üzerinde çalışan üç ayrı araç seçilmiştir : DB2 Adaptive Data Compression (C): Veri sıkıştırma eklentisi. DB2 Design Advisor: Indexes (I): Otomatik olarak sorguları analiz edip, yapılarına bakarak gerekli nesneleri (örneğin tablo indisleri) önerir. Bu araç genelde, fazladan saklama alanı ve işlemci gücü gerektirmektedir. DB2 Design Advisor: Indexes and Materialized Query Tables (I+MQT): Design advisor aracının alt araçlarından biridir. Çok işlem gerektiren bazı sorgu işlemlerinin (ör: join, sort) tekrar tekrar yapılmasını engelleyerek, sorgu performansını üssel seviyelerde iyileştirebilir. Bu araç da fazladan saklama alanı ve işlemci gücüne gereksinim duyar.

26 Özet Bu üç araç, aynı iş yükü üzerinde çalıştırılarak, 6 farklı senaryo yaratılmıştır. Deneyleri yapmak için, için TPC-H (Transaction Processing Council) dan alınan OLAP (online analytical processing) tipinde bir iş yükü kullanılmıştır. Veri tabanı içinde 8 bağımsız tablo içinde, 1 GB veri yer almaktadır. Bu veri, oldukça karmaşık 240 sorgudan oluşmaktadır. Veri sıkıştırma yok Veri sıkıştırma var Design Advisor (DA) Objects yok C- DA- (Senaryo 1) C+ DA- (Senaryo 4) Indexes suggested by DA var C- I+ (Senaryo 2) C+ I+ (Senaryo 5) Indexes & MQTs suggested by DA var C- I+ MQT (Senaryo 3) C+ I+ MQT (Senaryo 6)

27 Özet Senaryoların birbirleriyle kıyaslanması için, 3 grup yeşil ölçüt/kriter seçilmiştir: Seçilen Yeşil Ölçütler Birim IT Kaynak Kullanım CPU kullanım oranı % I/O kullanımı % Saklama birimi kullanımı % Yaşam Döngüsü Uygulama performansı (QoSL) Enerji Etkisi Sistem enerji tüketimi Uygulama enerji etkinliği Tamamlanan faydalı iş sayısı / kwh kwh W/tamamlanan komut sayısı

28 Sonuçlar Beklenen bir deney sonucu: Sadece veri sıkıştırması aracının, saklama alanı kullanımını %61 oranında, birim iş için tüketilen enerjiyi ise %34 oranında azalttığı görülmüştür. Ayrıca veri sıkıştırıldığında, saatte işlenen komut sayısında %97 lik bir artış olmuştur. Önemli bir deney sonucu: 3 araç bir arada çalıştırıldığında CPU kullanımının üssel şekilde arttığı görülmüştür. Önemli bir deney sonucu: 2. ve 3. araçlar bir arada çalıştırıldığında, CPU kullanımının azaldığı görülmüştür. Önemli bir deney sonucu: MQT aracının veriyi bir yerde tutup oradan türetebileceği yerde, gereksiz yere başka yerlerde de tuttuğunu ve bunun da fazladan saklama alanı israfı yarattığı görülmüştür.... Asıl sonuç: Yazılım araçlarının yazılım enerji etkinliği üzerine bireysel ve bileşik etkileri vardır ve bu etkilerin şaşırtıcı olabileceği görülmüştür. Bu sonuçların ödünleşim problemleri yaratabileceği öngörülmüştür.

29 Bir Yazılımın Çevre ve Kalite Açısından Değerlendirilmesi için Önerilmiş Karar Alma Modeli Sedef Akınlı Koçak 1, Gülfem Işıklar Alptekin 2, Ayşe Başar Bener 3 1 Ryerson University, Data Science Laboratory 2 Galatasaray Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 3 Ryerson University, Mechanical and Industrial Engineering, Data Science Laboratory

30 Giriş Kullanıcıların gereksinimlerini karşılayacak kalitede yeşil yazılım ürünü geliştirmek veya mevcut ürünleri çevresel etkilerini azaltacak şekilde yeniden düzenlemek karmaşık bir problem. Hep daha kaliteli, daha fazla ve daha üstün işlevsellik içeren ürünler... Ancak yazılımın kalite gereksinimleri (ör: performans, kullanılabilirlik, güvenlik, vb.) ve fonksiyonel özellikleri (ör: yapılan işlemler, veri işleme, girdiler-çıktılar, süreçler, hata yönetimi, vs.) çoğu zaman birbirleriyle çelişmektedir. Kalite ve fonksiyonel gereksinimler içinde bir öncelik sırası.

31 Giriş Buna ek olarak, bir de çevresel sürdürülebilirlik kaygıları ortaya çıkmıştır. Sözkonusu yeşil gereksinimler, kalite ve fonksiyonel gereksinimler arasında çoğu zaman uyuşmazlık yaratmaktadır. Dolayısıyla, tüm bu gereksinimler arasında (kalite-fonksiyonellik-çevresel etkiler) bir öncelik belirlemek önemlidir.

32 Giriş Yazılım mühendisliği karar verme süreçlerini destekleyen önemli yöntemlerin başında, G. Ruhe et al., 2003 tarafından geliştirilen yöntem gelir. Bu yöntemde: Gereksinim önceliklendirmesi müşteri memnuniyeti, kaynak dağılımı ve işin değeri/maliyeti gibi etmenlere göre bir algoritma oluşturulup eniyilenmektedir (optimize edilmektedir). Ruhe G, Greer, D. (2003), Quantitative studies in software release planning under risk and resource constraints. In Proceedings of International Symposium on Empirical Software Engineering (ISESE), IEEE, Los Alamitos CA, pp

33 Amaç Gereksinimleri bir öncelik sırasına koymak için, çok kriterli/ölçütlü karar verme yaklaşımlarından biri olan Analitik Ağ Süreci (ANP) kullanılmıştır.

34 Yazılım Kalite Modelleri Yazılım kalitesi, IEEE Standard Standard for a Software Quality Metrics Methodology standardına göre yazılımın istenilen kalite kriterlerinin kombinasyonlarına sahip olması olarak tanımlanmıştır.

35 Yazılım Kalite Modelleri (McCall, 1977) (Boehm et al., 1978) (Bowen et al., 1985) (Murine, 1983) Diğerleri Doğruluk Güvenilirlik Doğruluk Doğruluk Doğruluk Güvenilirlik Etkinlik Güvenilirlik Güvenilirlik Güvenilirlik Etkinlik Anlaşılabilirlik Etkinlik Etkinlik Etkinlik Kullanılabilirlik Değiştirilebilirlik Kullanılabilirlik Kullanılabilirlik Kullanılabilirlik Bütünlük Test edilebilirlik Bütünlük Bütünlük Bütünlük Değiştirilebilirlik Taşınabilirlik Değiştirilebilirli Değiştirilebilirlik Değiştirilebilirlik Esneklik k Esneklik Esneklik Test edilebilirlik Esneklik Test edilebilirlik Test edilebilirlik Taşınabilirlik Çeşitlilik Taşınabilirlik Taşınabilirlik Yeniden Taşınabilirlik Yeniden Yeniden kullanılabilirlik Yeniden kullanılabilirlik kullanılabilirlik Birlikte kullanılabilirlik Birlikte Birlikte çalışabilirlik çalışabilirlik Birlikte çalışabilirlik Kalımlılık çalışabilirlik Güvenlilik Kalımlılık Yönetilebilirlik Genişletilebilirl İşlevsellik ik Desteklenebilirlik

36 Yazılım Kalite Modelleri ISO Yazılım Kalite Kriterleri İçsel ve Dışsal Kalite İşlevsellik Güvenilirlik Kullanılabilirlik Etkinlik Bakım Yapılabilirlik Taşınabilirlik - Uygunluk - Kesinlik -Birlikte çalışılabilirlik - Güvenlik -Fonksiyonel uygunluk - Olgunluk -Hata dayanıklılığı -Geri kazanılabilirlik -Güvenilirlik uygunluğu - Anlaşılabilirlik - Öğrenebilirlik - İşletilebilirlik - Dikkat çekici olma -Kullanım uygunluğu - Süreye karşı davranış -Kaynak kullanımı -Etkinlik uygunluğu - İncelenebilirlik -Değiştirilebilirlik - Kararlılık -Test edilebilirlik -Bakım uygunluğu -Uyum sağlayabilirlik -Kurulabilirlik -Birlikte çalışabilirlik -Değiştirilebilirli -Taşıma uygunluğu

37 Analitik Ağ Süreci 1980 yılında Saaty tarafından önerilen Analitik Hiyerarşi Süreci nin genelleştirilmiş hali. ANP problemleri, kriterlerin aralarındaki ilişkileri ve bu ilişkilerin yönlerini tanımlayarak, problemi bir ağ şeklinde tasarlamayı sağlar.

38 Analitik Ağ Süreci Tablo 1. Yazılım kalite ve sürdürülebilirlik kriterleri Yazılım Kalite Kriterleri (QC) (ISO / , 2001) QC1 QC2 QC3 QC4 İşlevsellik Güvenilirlik Kullanılabilirlik Etkinlik Çevresel Sürdürülebilirlik Kriterleri (EC) (Mahmoud ve Ahmad, 2012) EC1 EC2 EC3 EC4 Enerji Tüketimi CO2 Salınımı Yeşil Enerji Kullanımı Yeşil Yatırımın Geri Dönüşü

39 Analitik Ağ Süreci Tablo 1. Değerlendirme yapılırken kullanılan ölçek (Saaty, 2004) Önem derecesi Tanım 1 Eşit önemde 3 Biraz daha önemli 5 Daha önemli 7 Çok daha önemli 9 Son derece önemli

40 (a) QC 1 QC 2 QC 3 QC 4 QC 1 1 1/3 1/2 1/2 QC QC 3 2 1/4 1 1/3 QC 4 2 1/3 3 1 (b) EC 1 EC 2 EC 3 EC 4 EC EC 2 1/ /2 EC 3 1/2 1/2 1 1 EC Analitik Ağ Süreci Tablo 1. İki ana kriter grubuna ait ikili karşılaştırma matrisi EC QC EC 1 6 QC 1/6 1 Tablo 2. (a) Kalite ile ilgili alt kriterlere ait ikili karşılaştırma matrisi (b) Çevreyle ilgili alt kriterlere ait ikili karşılaştırma matrisi

41 Analitik Ağ Süreci Tablo 1. Normalize edilmiş süpermatris EC CO2 GEU ROGI E F R U EC CO GEU ROGI E F R U

42 Analitik Ağ Süreci Tablo 1. Kriter ve alt kriterlerin ağırlıkları Kriter Ağırlık Alt Kriter Ağırlık İşlevsellik (F) 0.23 Kalite 0.14 Çevre 0.86 Güvenilirlik (R) 0.24 Kullanılabilirlik (U) 0.19 Etkinlik (E) 0.34 Enerji Tüketimi (EC) 0.35 CO2 Salınımı (CO2) 0.24 Yeşil Enerji Kullanımı (GEU) 0.18 Yeşil Yatırımın Geri Dönüşü (ROGI) 0.23

43 Sonuç Müşterilerin gereksinimleri arasında, çevreye duyarlı ürün de yerini almıştır. Bunun için, bazı kaynakların kullanımını düşürürken, bazılarınınkini arttırmak gerekebilir > Gereksinimleri önceliklendirmek Sonraki çalışma: Şirketlerin bütçe, kaynak ve süre kısıtları göz önünde bulundurularak, gereksinim ağırlıkları da kullanılarak bir hedef programlama tasarlanabilir.

44 Yeşil Ölçütlerle ilgili Akademik Yazın Araştırması Veri Kaynakları: IEEE Explore ACM Digital Library ISI Web of Knowledge SpringerLink ScienceDirect Wiley InterScience P. Bozzelli, Q. Gu, P. Lago, A systematic literature review on green software metrics.

45 Yeşil Ölçütlerle ilgili Akademik Yazın Araştırması Veri Kaynakları: IEEE Explore ACM Digital Library ISI Web of Knowledge SpringerLink ScienceDirect Wiley InterScience P. Bozzelli, Q. Gu, P. Lago, A systematic literature review on green software metrics.

46 Yeşil Ölçütlerle ilgili Akademik Yazın Araştırması P. Bozzelli, Q. Gu, P. Lago, A systematic literature review on green software metrics.

47 Yeşil Ölçütlerle ilgili Akademik Yazın Araştırması Son 10 yılda hangi ölçütler popüler? P. Bozzelli, Q. Gu, P. Lago, A systematic literature review on green software metrics.

48 İlgili Kitap First book to present a comprehensive overview of sustainability aspects in software engineering. Editors: Coral Calero, Mario Piattini 2015

49 İlgili Konferanslar ICSE konferansınına bağlı GREENS (Green and Sustainable Software) workshop u (2012 yılından beri) IEEE GreenCom (2010 dan beri) ICT4S (ICT for Sustainability) (2013 den beri) Enviroinfo (Environmental Informatics and Industrial Ecology)

50 Teşekkür ederim.