Hintergrund
Um den Energieverbrauch in einem Rechenzentrum zu reduzieren, muss man natürlich erst einmal den Energieeinsatz erfassen und zuordnen. Daraufhin können dann die Ressourcen optimiert werden und beispielsweise ein energieoptimiertes Job-Scheduling erfolgen. Das Monitorring kann dabei auch zur Anomalie-Detection verwendet werden, als auch in der Ausbildung, um Software energieoptimiert zu entwickeln.
Tools wie Kepler (Kubernetes EUicient Power Level Exporter) können über den ZugriU auf eine Hardware-API in einem Kubernetes- Cluster entsprechend die Energiewerte der Knoten und Prozesse abrufen. Weiterhin kann man Energiemessgeräte an den Steckdosen anschließen. Doch wie gut sind diese Messungen, stimmen die Werte der API mit den extra gemessen Energieverbrauch überein? Wie Feingranular kann man den Energieverbrauch einzelnen Services zuordnen? Und wie hoch ist der eigene Energieverbrauch dieses Monitoring-Systems?
Aufgabe
Die verschiedenen Fragestellungen sollen in einer Bachelorarbeit bearbeitet werden. Dazu soll ein Beispielsystem auf einem Kubernetes-Cluster installiert und in Betrieb genommen werden. Die Fragestellungen sollen dann in dem Beispiel System untersucht werden und weitere Teilkomponenten entwickelt werden, wie zum Beispiel ein Dashboard. Perspektivisch soll das System dann in der ICC eingesetzt werden.