Contributions to a Green IT project: definition of use cases and first steps towards a power model for routers
Notice bibliographique
Résumé
One of the current research hot topics on IP networks is how to minimize energy-related communications. Currently, network technologies are responsible for 2% of global emissions of CO2 and its reduction would mean a significant improvement of environmental conditions and a reduction in the rate of global warming.\nThere are several efforts related to Green IT such as the migration and consolidation of virtual machines, the impact of virtualization and cloud computing, and energy efficiency metrics. The proposed master thesis focuses on an exploration, in the sense of reviewing the state of the art (what other authors have done), to identify areas where contributions can be made, and\nsuggest some sort of improvement.\nIn this context, the i2CAT Foundation is taking part in the Canadian project GSN, an innovative project focusing on the relationship between networks and green datacenters, powered by renewable energies and following the “follow the sun/follow the wind approach”, in order to migrate Green ICT services and therefore reducing the carbon footprint. This first part of this thesis describes some contributions to the GSN project, such as helping in the installation of a solar-powered node, and the definition of the GSN Use Case. The second part focuses on a specific task not included in GSN but of vital importance and of great interest: the development of a power model for routers, specifically for\nvirtual routers as those that can be migrated in the GSN Project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».