Fraunhofer IIS – Dieser Tech-Blog untersucht vernetzte Prozessorsysteme, die eine ähnliche Leistungsfähigkeit wie ein Raspberry Pi haben und in 5G-Mobilfunknetzwerken sowie industriellen Automatisierungssystemen eingesetzt werden. Der Fokus liegt auf der Energieeinsparung durch dynamische Platzierung und Abschaltung von Softwarekomponenten in Form von Containern. Ziel ist es, die Energieeffizienz dieser Systeme zu maximieren, indem die Energieaufnahme optimiert wird.
In diesem Tech-Blog werden als »Verteilte Systeme« miteinander vernetzte Prozessorsysteme definiert, die eine vergleichbare Leistungsfähigkeit und Ressourcenanforderung wie ein Raspberry Pi besitzen. Solche Systeme finden Anwendung im Radio Access Netzwerk des 5G-Mobilfunkstandards sowie in verteilten Steuerungen der industriellen Automatisierungstechnik.
Die zentrale Frage ist, wie man mit dieser Art von vernetzten Embedded Systemen Energie sparen kann. Das Sparpotenzial zeigt sich, wenn eine dieser vernetzten Komponenten nicht im Volllastbetrieb, sondern im Teillastbetrieb arbeitet. In diesem Fall besitzt sie einen schlechteren Wirkungsgrad bei der Energieaufnahme. Dies liegt daran, dass sich die Energieaufnahme dieser Komponente aus einem statischen Anteil und einem dynamischen Teil je nach aktueller Leistung zusammensetzt. Unter Volllast sieht man zwar eine maximale Leistungsaufnahme, aber das Verhältnis von Nutzleistung zur statischen Leistung ist deutlich besser als bei einem Betrieb mit halber Prozessorlast. Das Ziel einer energieeffizienten Verteilung ist es, durch eine geschickte dynamische Platzierung von Containern auf verschiedenen vernetzten Knoten und die Möglichkeit einer Abschaltung Energie einzusparen.
Nachfolgende Abbildung zeigt das Grundprinzip der Energieeinsparung durch Nutzung von Containern und einer energieeffizienten Orchestrierung. Dabei wird darauf geachtet, dass alle Systeme möglichst nahe an der Volllast arbeiten. Software auf Systemen in Teillast wird verschoben, um das System zu entlasten. Systeme im Leerlauf werden abgeschaltet.
Im oberen Teil der Abbildung ist die Energieaufnahme des Systems bei unterschiedlichen Auslastungsstufen dargestellt. Die Bestimmung der Auslastung erfolgt in Milli-CPU (mCPU). 1000 mCPU bedeuten, dass ein Prozessorkern von vier möglichen vollständig ausgelastet ist; bei 4000 mCPU sind alle Kerne komplett in Nutzung. Der untere Bereich der Abbildung zeigt zwei verschiedene Verteilungsszenarien bei zwei Raspberry PIs. Links sind beide Komponenten jeweils mit einer Applikation zur Hälfte ausgelastet. Jede Komponente nimmt eine Leistung von 5,45 Watt auf, insgesamt also 10,9 Watt. Rechts sind beide Applikationen auf einem Raspberry PI im Betrieb, während das zweite ungenutzte Embedded System abgeschaltet ist. In dieser Konstellation werden 6,45 Watt Leistung aufgenommen. Die Ersparnis beträgt 4,45 Watt.