FR3010552A1 - Gestion de la consommation energetique d'un parc de calculateurs - Google Patents

Abstract

Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs, caractérisé en ce qu'il met en œuvre les étapes suivantes : - Une étape (E1) de mémorisation des données représentant les futures tâches informatiques à exécuter par le parc de calculateurs ; - Une étape de calcul (E4) par un module d'optimisation (12) pour déterminer sur quel calculateur et/ou à quel instant chaque tâche doit être exécutée, à partir d'une condition d'optimisation énergétique imposée.

Description

Gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs L'invention concerne un procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs. Elle porte aussi sur un système de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs mettant en oeuvre un tel procédé. L'informatique occupe une place de plus en plus importante dans le monde. Il est noté une augmentation significative de la demande en calculs et traitements numériques. Pour répondre à ce besoin, de nombreux centres de données, appelés généralement par leur dénomination anglo-saxonne de « data center », sont créés partout dans le monde. Chaque centre de données regroupe un nombre important de calculateurs dans un même bâtiment qui garantit des services indispensables pour leur bon fonctionnement, comme la climatisation et la ventilation, la communication de données à haut-débit avec l'extérieur, la sécurité des données et des accès, etc. Ce développement de l'activité informatique induit une consommation énergétique mondiale importante, qui représente déjà près de 2% des émissions de CO2 de l'ensemble de l'activité humaine. Une simple recherche sur Internet par l'intermédiaire d'un moteur de recherche consomme par exemple une énergie de l'ordre de celle consommée par une ampoule à économie d'énergie qui fonctionnerait pendant une heure. Un centre de données consomme à lui seul en moyenne l'équivalent énergétique de près de 3000 foyers, de l'ordre de 4 mégawatts par heure. Ainsi, il existe un besoin d'une solution de gestion intelligente du fonctionnement d'un parc de calculateurs permettant d'optimiser la consommation énergétique globale du parc.30 A cet effet, l'invention repose sur un procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre les étapes suivantes : une étape de mémorisation des données représentant les futures tâches informatiques à exécuter par le parc de calculateurs ; une étape de calcul par un module d'optimisation pour déterminer sur quel calculateur et/ou à quel instant chaque tâche doit être exécutée, à partir d'une condition d'optimisation énergétique imposée. Le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs peut mettre en oeuvre les étapes supplémentaires suivantes : - une étape de détermination de l'état des calculateurs du parc ; une étape de prédiction des futures ressources énergétiques et/ou du coût des ressources énergétiques disponibles pour le parc de calculateurs.

L'étape de mémorisation des données représentant les futures tâches informatiques à exécuter peut comprendre la mémorisation, pour chaque tâche informatique, de l'instant d'arrivée de la tâche informatique dans le parc de calculateurs et de la durée estimée pour l'exécution de la tâche informatique.

Le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs peut comprendre une étape préalable de définition de la condition d'optimisation énergétique à partir de critères d'optimisation de la consommation énergétique du parc parmi : - la maximisation de l'utilisation de la production d'énergie renouvelable, notamment photovoltaïque ; - la minimisation du coût de l'énergie globale consommée.

Le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs peut comprendre une étape de calcul d'une prédiction de production d'énergie renouvelable par au moins une source d'énergie renouvelable photovoltaïque ou éolienne liée à au moins un centre de données du parc de calculateurs sur une période considérée.

L'étape de calcul peut consister en une résolution de conditions et équations mathématiques utilisant comme inconnues une première variable booléenne X,',, (k) qui prend une première valeur si une tâche n est mise en oeuvre sur un calculateur m sur une période k, et une seconde valeur dans le cas contraire, et une seconde variable booléenne 11,,, qui prend une première valeur si une certaine tâche n est réalisée par un certain calculateur m, et une seconde valeur dans le cas contraire. L'étape de calcul peut permettre de décider de privilégier l'exécution 20 d'une tâche informatique dans un centre de données localisé dans une partie du globe terrestre en période estivale, et/ou en période diurne, et/ou en période ensoleillée par rapport à un autre centre de données distant. Le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de 25 calculateurs peut comprendre une étape de séparation d'une même tâche informatique en plusieurs sous-tâches informatiques pour leur exécution à différents instants par différents centres de données. Le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de 30 calculateurs peut comprendre une étape de transmission de commandes du système de gestion aux calculateurs du parc de calculateurs pour initier l'exécution des tâches aux instants prévus par l'étape de calcul. Le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs peut être mis en oeuvre lors d'une entrée d'une nouvelle tâche informatique à exécuter par le parc de calculateurs, et/ou lorsqu'un calculateur a terminé l'exécution d'une tâche informatique et/ou lorsqu'une nouvelle prédiction des futures ressources énergétiques et/ou du coût des ressources énergétiques disponibles pour le parc de calculateurs est réalisée et/ou périodiquement. L'invention porte aussi sur un système de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs comprenant au moins un centre de données alimenté électriquement à partir d'au moins une source de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend un module d'optimisation qui met en oeuvre le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs tel que décrit précédemment pour définir les instants et les lieux d'exécution des tâches informatiques confiées au parc de calculateurs.

Le système de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs peut être lié à plusieurs centres de données répartis de manière distante sur le globe terrestre pour mettre en oeuvre le pilotage optimisé de ces centres de données.

L'invention porte aussi sur un support informatique comprenant un programme informatique mettant en oeuvre les étapes du procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs tel que décrit précédemment.30 Ces objets, caractéristiques et avantages de la présente invention seront exposés en détail dans la description suivante d'un mode d'exécution particulier fait à titre non-limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : La figure 1 représente schématiquement un système de gestion d'un parc de calculateurs mettant en oeuvre le procédé de gestion d'énergie selon un mode de réalisation de l'invention.

La figure 2 représente un algorithme d'un procédé de gestion d'un parc de calculateurs selon le mode de réalisation de l'invention. La figure 3 représente schématiquement une variante d'un système de gestion d'un parc de calculateurs mettant en oeuvre le procédé de gestion d'énergie selon le mode de réalisation de l'invention. Les figures 4 et 5 représentent schématiquement la répartition géographique d'un parc de calculateurs selon des modes de réalisation de l'invention.

L'invention consiste à optimiser la consommation énergétique d'un système comprenant un ou plusieurs centre(s) de données en planifiant de manière intelligente l'exécution des différentes tâches informatiques, en choisissant notamment le lieu et l'instant optimal pour leur exécution, en fonction d'un critère d'optimisation énergétique, qui peut prendre en compte à titre d'exemple le coût de l'énergie, la maximisation de l'utilisation d'énergie renouvelable, etc. La solution optimale retenue doit de plus répondre à la demande, c'est-à-dire réaliser une tâche demandée dans un délai attendu.30 La figure 1 illustre schématiquement un système de gestion 10 d'un centre de données 1. Ce centre de données 1 comprend deux pôles importants de consommation énergétique : un ensemble de calculateurs 2 et un système de climatisation 3. Le centre de données 1 est de plus relié à une ou plusieurs sources de production d'énergie électrique par une liaison électrique 4, ces sources pouvant être des sources d'énergie renouvelables 5 et intermittentes, comme de type photovoltaïque ou éolien, et/ou un réseau électrique 6 traditionnel. Naturellement, toute source de production d'énergie peut être utilisée.

Le système de gestion 10 se présente sous la forme de moyens logiciels (software) et matériels (hardware) pour le pilotage du centre de données 1, de sorte à mettre en oeuvre le procédé de gestion qui sera détaillé ci-après. Ce système de gestion 10 forme ainsi l'intelligence du centre de données, le dispositif de pilotage de ce centre de données. Au niveau matériel, il se présente sous la forme de tout type de calculateur : en remarque, ce dernier peut lui-même être l'un des calculateurs du centre de données, ou plusieurs calculateurs du centre de données qui se partagent la fonction de gestion, qui peut être considérée comme une tâche à réaliser parmi les autres, ou un calculateur externe indépendant. Le système de gestion 10 comprend notamment un module de prédiction 11, qui met en oeuvre un calcul de prédiction de plusieurs événements, comme la production d'électricité pour tout ou partie des unités de production d'énergie liée(s) au centre de gestion, notamment celle disponible à partir des sources d'énergie renouvelable 5. Il met aussi en oeuvre un calcul de prédiction de l'évolution du prix de l'électricité provenant du réseau 6 ou d'autres sources permanentes. Ce module de prédiction peut fonctionner de manière locale et autonome et/ou à partir d'informations échangées avec les systèmes de production d'énergie par un moyen de communication 15 et/ou à partir de données météorologiques. Le système de gestion 10 comprend de plus un module d'optimisation 12 qui comprend les moyens de calcul permettant de calculer le fonctionnement optimisé du centre de données 1, en tenant compte des informations transmises par le module de prédiction 11. Le système de gestion est pour cela relié au centre de données 1 par un moyen de communication 14. Nous allons maintenant décrire, en relation avec la figure 2, un mode de réalisation d'un procédé de gestion du centre de données, mis en oeuvre par le système de gestion décrit ci-dessus. Ce procédé est plus généralement un procédé de gestion de la consommation énergétique du centre de données. L'objectif est de déterminer une planification des tâches informatiques à exécuter par chaque calculateur, avec une consommation énergétique optimisée. Naturellement, ce procédé est apte à une mise en oeuvre automatique et rapide pour ne pas ralentir le fonctionnement du centre de données et pouvoir en temps réel ou quasi-réel piloter automatiquement son fonctionnement. Une définition préalable de critères d'optimisation est réalisée lors d'une étape préalable E0 du procédé. A titre d'exemple, le procédé de gestion de la consommation énergétique du centre de données peut avantageusement utiliser comme critère d'optimisation la maximisation de l'utilisation de la production photovoltaïque. En variante choisie dans ce mode de réalisation, le critère d'optimisation est la minimisation du coût de l'énergie globale consommée. Ce choix des critères d'optimisation peut être prédéterminé à l'initialisation du système de gestion, ou peut être saisi par un opérateur par l'intermédiaire d'une interface homme machine, pour lui permettre une modification si nécessaire. Naturellement, le procédé décrit ci-après peut être mis en oeuvre avec tout critère d'optimisation imposé, l'invention ne se limite pas à une condition d'optimisation particulière. Le procédé comprend une première étape El consistant à recenser, à un instant initial ko choisi, l'ensemble des tâches informatiques qui doivent être exécutées par les calculateurs du centre de données. Nous entendons par tâche informatique tout calcul et/ou traitement de données, toute action nécessitant les ressources informatiques d'un calculateur du centre de données. Cette étape permet d'obtenir une liste de tâches à réaliser. Pour chacune de ces tâches informatiques, les informations suivantes associées sont considérées : - La date d'arrivée dans le système de la tâche ; - La date de rendu de la tâche, c'est-à-dire l'instant au plus tard pour lequel la tâche doit être terminée ; - La durée nécessaire pour exécuter la tâche. Pour la mise en oeuvre de cette étape, tous les ordres de calcul et donc toutes les tâches à exécuter par le centre de données sont transmises depuis l'extérieur au système de gestion 10, qui mémorisent les informations explicitées ci-dessus dans une mémoire électronique associée. Dans une seconde étape E2, le système de gestion 10 examine l'état du centre de données 1, notamment par diverses communications avec les différents calculateurs du centre de données 1. Cette étape permet au système de gestion d'obtenir les informations suivantes : - Les calculateurs disponibles à un certain instant ; - La puissance ou l'énergie nécessaire au centre de données pour réaliser chaque tâche informatique recensée à l'étape précédente E1.30 Une troisième étape E3, mise en oeuvre par le module de prédiction 11 du système de gestion 10, comprend d'abord une sous-étape d'estimation de l'énergie Pp (k) que peut produire et/ou fournir une source d'énergie p reliée au centre de données à un instant k futur. Pour cela, cette étape peut utiliser une sous-étape de calcul d'une prédiction de production d'énergie, notamment une production par une source d'énergie renouvelable 5, par exemple de type photovoltaïque ou éolienne, sur une période considérée. Cette prédiction peut se faire par tout modèle et/ou données empiriques, peut par exemple prendre en compte des prévisions météorologiques transmises par un serveur distant. Elle peut être mise en oeuvre par chaque unité de production puis transmise par le moyen de communication 15 au système de gestion 10, ou mise en oeuvre directement au niveau du système de gestion 10 à partir de données de fonctionnement transmises par l'unité de production.

En remarque, cette étape peut être décorrélée ou non des autres étapes, être réalisée de manière indépendante, ou être réalisée moins souvent. Outre l'estimation de la prédiction de la production d'énergie, cette étape peut mettre en oeuvre une sous-étape d'estimation du coût de l'énergie produite.

Cette étape peut aussi être simplifiée dans le cas où le coût de l'énergie disponible est considéré comme connu avec une précision suffisante, comme par exemple dans le cas où le centre de données utilise uniquement l'énergie fournie par le réseau électrique. Dans un tel cas, le coût est simplement une donnée mémorisée et prise en compte par le système, sans nécessiter de calculs prédictifs complexes à cette étape. Ensuite, une quatrième étape E4 consiste en une mise en équations du fonctionnement du centre de données en vue de déterminer la solution de fonctionnement optimal. Les inconnues du système d'équations à déterminer sont, pour chaque tâche n à effectuer, l'instant k pour lequel elle doit être effectuée, et sur quel calculateur m, plus généralement dans quel lieu. Cette seconde inconnue deviendra plus pertinente dans une configuration d'un parc de calculateurs comprenant plusieurs centres de données distants, comme cela sera illustré plus loin, et pourrait être négligée ou simplifiée dans le cas d'un seul centre de données. D'autre part, comme cela apparaît, le temps est discrétisé en périodes k sur une période future considérée pour la planification des tâches à exécuter. Le mode de réalisation choisi utilise une première variable booléenne Xm,n (k) qui permet de déterminer si sur une période k, une tâche n sera mise en oeuvre par un calculateur m ou pas. Si c'est le cas, cette variable prend la valeur 1, sinon 0, selon une convention choisie. Cette variable booléenne représente ainsi l'information de l'instant de démarrage de l'exécution de chaque tâche.

Une seconde variable booléenne Ym,n permet de définir si une certaine tâche n est réalisée par un certain calculateur m ou pas. Cette variable prend la valeur 1 si c'est le cas, 0 sinon, selon une convention choisie. Le choix de ces variables booléennes permet une mise en équation avantageuse dont la résolution est simplifiée et compatible avec les contraintes de rapidité. Naturellement, l'invention ne se limite pas à ce choix et toute autre approche de modélisation pourrait être choisie. Le critère d'optimisation énergétique imposé dans ce mode de réalisation est la minimisation du coût énergétique. Il faut donc choisir la solution à moindre coût pour exécuter toutes les tâches informatiques en utilisant les différentes sources de production d'énergie p. Cette exigence s'écrit mathématiquement par la condition suivante : Minimisation Ym,n x Pm,p (k) Cm,p (k) K MN P Où 13,,p (k) représente l'énergie utilisée par un calculateur m à un instant k et provenant d'une source de production d'énergie p, Cm,p (k) représente le coût énergétique de cette énergie provenant de la source de production d'énergie p utilisée par un calculateur m à un instant k. Cette condition d'optimisation énergétique est issue de la mémoire électronique du système de gestion, est associée au critère d'optimisation choisi. Naturellement, pour chaque autre critère d'optimisation qui pourrait être choisi correspond une formulation mathématique associée, de préférence mémorisée dans une base de données du système de gestion, pour lui permettre une modification automatique de la mise en équations en cas de changement des critères.

A cette condition énergétique s'ajoutent des contraintes supplémentaires, parmi lesquelles : 1[x (k) - x mn(k - Ln)]x (k) P max p(k)VkE [1,4 p e [1, P] Où Ln représente la durée de la tâche n, 13,,, (k) est l'énergie nécessaire pour réaliser une tâche n sur un calculateur m à un instant k, Pmaxm,p représente l'énergie maximale que peut déployer un calculateur m à un instant k. Cette condition permet de prendre en compte que l'exécution de toutes les tâches ne peut pas utiliser une énergie supérieure à la puissance maximale disponible au niveau d'un calculateur, puis du centre de données dans son ensemble. D'autre part, les contraintes logiques suivantes sont aussi considérées :30 xmn(k) x,,, ,i (k +1), V n e {1,..,N}, V me {1,..,M}Vk e {Rn ,.D n + 0, xm'(k) =0 , bine {1,..,N},Vk Rn; xm,,(k) =1 , V ne 11,..,N1, Vk Rn + Ln Où Rn est l'instant d'arrivée d'une tâche à calculer.

Ces conditions permettent de considérer que la variable booléenne X,',, explicitée précédemment est d'abord initialisée à 0, puis prend la valeur 1 à l'instant où il est déterminé que l'exécution de la tâche n considérée va débuter.

Le procédé met alors en oeuvre la résolution des équations et conditions mathématique précédentes, avantageusement par une méthode de programmation linéaire mixte. Cette résolution permet de déterminer les variables booléennes X et Y, ce qui permet de déterminer quand et où chaque tâche doit être exécutée.

Enfin, une cinquième étape (E5) consiste en la mise en exécution de la solution optimisée calculée à l'étape précédente. Pour cela, le système de gestion 10 transmet des commandes au centre de données 1, par le biais du moyen de communication 15, pour l'exécution des tâches selon la solution optimale calculée. Ce procédé peut être mis en oeuvre en considérant une période future limitée, par exemple de 24H. Il peut être réinitialisé régulièrement, pour recalculer l'optimisation et redéfinir une nouvelle solution tenant compte de certains changements, notamment des futures tâches informatiques à exécuter, voire toute mise à jour des autres données. Ainsi, le procédé peut être exécuté périodiquement, selon une période prédéfinie, par exemple de quelques millisecondes, et/ou en fonction d'événements prédéfinis, notamment comme l'arrivée d'une nouvelle tâche informatique ou d'une certaine quantité de nouvelles tâches à considérer, et/ou de nouvelles estimations de production d'énergie, etc.

La description précédente a été décrite pour la gestion optimale d'un centre de données, en référence avec la figure 1. Naturellement, le même procédé peut être mis en oeuvre pour la gestion de plusieurs centres de données, comme représenté par la figure 3. Dans une telle configuration, les ressources énergétiques peuvent être très différentes d'un centre de données à un autre, d'autant plus si ces centres de données sont distants, comme cela sera illustré par les figures 4 et 5. Ainsi, dans une telle configuration, la recherche précise du calculateur qui doit exécuter une certaine tâche, qui pouvait être de moindre importance voire négligeable dans la configuration précédente à un seul centre de données, devient un élément d'optimisation de plus grande importance. Pour généraliser le procédé de gestion décrit précédemment, nous considérons finalement qu'il est appliqué à la gestion d'un parc de calculateurs, ces calculateurs pouvant appartenir à un même centre de données ou à plusieurs centres de données. D'autre part, la recherche du calculateur qui doit exécuter une certaine tâche peut être complétée, voire remplacée, par la recherche du centre de données qui doit exécuter une certaine tâche.

Les figures 4 et 5 illustrent les effets techniques qui sont obtenus par le mode de réalisation de l'invention dans le cas d'un parc de calculateurs comprenant plusieurs centres de données 1i, répartis de manière distante les uns des autres autour du globe terrestre et reliés entre eux et à un système de gestion 10 par un réseau de communication 16. Comme illustré par la figure 4, à tout instant, les centres de données présenteront une orientation propre par rapport au soleil, certains pouvant se trouver en période de nuit et d'autres en période de jour.

30 Dans l'hypothèse où l'utilisation de l'énergie photovoltaïque serait choisie comme un ou une partie des critères d'optimisation, la solution calculée à l'étape E4 du procédé va permettre de privilégier les centres de données recevant l'énergie solaire sur la période considérée par rapport aux autres. Cela va se traduire par le fait qu'à chaque instant, les demandes en ressources informatiques par les entités localisées sur la face nocturne du globe se traduiront par des tâches informatiques qui seront exécutées par des centres de données positionnés sur la face diurne du globe terrestre. De même, sur la face diurne, un centre de données localisé dans une zone très ensoleillée sera privilégié à un centre de données localisé dans une zone moins ensoleillée du fait d'une météorologie défavorable par exemple. La figure 5 illustre un parc de calculateurs comprenant deux centres de données I a, 1 b disposés sur chaque hémisphère du globe terrestre, de sorte que l'un se trouve en période estivale pendant que l'autre se trouve en période hivernale. Dans une telle configuration, le procédé de gestion va privilégier l'exécution de tâches informatiques par le centre de données se trouvant en période estivale, où l'énergie photovoltaïque est disponible en plus grande quantité, et/ou l'énergie est globalement plus disponible puisqu'elle n'est pas utilisée pour le chauffage des bâtiments. En variante, si un centre de données positionné dans une zone très chaude présente un besoin de refroidissement qui dépasse un certain seuil, le procédé de gestion peut alors automatiquement diriger l'exécution de nouvelles tâches informatiques vers un centre de données positionné dans une zone plus froide, pour pallier à la consommation d'énergie du système de climatisation du centre de données de la zone chaude qui deviendrait très élevé. D'autre part, dans tous les cas, une même tâche informatique, notamment lorsqu'elle représente un volume de calcul important, peut être partagée en plusieurs parties qui peuvent être exécutées séparément par des calculateurs différents du parc de calculateurs. Cela permet par exemple de commencer une tâche dans un premier centre de données se trouvent dans une zone ensoleillée, puis de la poursuivre dans un autre centre de données sous le soleil à la tombée de la nuit au niveau du premier centre de données, pour continuer à bénéficier de l'énergie photovoltaïque. Dans une telle approche, une même tâche informatique est alors traitée comme l'équivalent de plusieurs tâches informatiques.10

Claims (13)

1. REVENDICATIONS1. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre les étapes suivantes : Une étape (El ) de mémorisation des données représentant les futures tâches informatiques à exécuter par le parc de calculateurs ; Une étape de calcul (E4) par un module d'optimisation (12) pour déterminer sur quel calculateur et/ou à quel instant chaque tâche doit être exécutée, à partir d'une condition d'optimisation énergétique imposée.
2. 2. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre les étapes supplémentaires suivantes : une étape (E2) de détermination de l'état des calculateurs du parc ; une étape (E3) de prédiction des futures ressources énergétiques et/ou du coût des ressources énergétiques disponibles pour le parc de calculateurs.
3. 3. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape (El ) de mémorisation des données représentant les futures tâches informatiques à exécuter comprend la mémorisation, pour chaque tâche informatique, de l'instant d'arrivée de la tâche informatique dans le parc de calculateurs et de la durée estimée pour l'exécution de la tâche informatique.30
4. 4. 10
5. 5. 15
6. 6. 20 25
7. 7. 30 17 Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape préalable (EO) de définition de la condition d'optimisation énergétique à partir de critères d'optimisation de la consommation énergétique du parc parmi : - la maximisation de l'utilisation de la production d'énergie renouvelable, notamment photovoltaïque ; - la minimisation du coût de l'énergie globale consommée. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de calcul d'une prédiction de production d'énergie renouvelable par au moins une source d'énergie renouvelable photovoltaïque ou éolienne liée à au moins un centre de données du parc de calculateurs sur une période considérée. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de calcul (E4) consiste en une résolution de conditions et équations mathématiques utilisant comme inconnues une première variable booléenne Xm,n (k) qui prend une première valeur si une tâche n est mise en oeuvre sur un calculateur m sur une période k, et une seconde valeur dans le cas contraire, et une seconde variable booléenne Ym,n qui prend une première valeur si une certaine tâche n est réalisée par un certain calculateur m, et une seconde valeur dans le cas contraire. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape de calcul (E4) permet de décider deprivilégier l'exécution d'une tâche informatique dans un centre de données localisé dans une partie du globe terrestre en période estivale, et/ou en période diurne, et/ou en période ensoleillée par rapport à un autre centre de données distant.
8. 8. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de séparation d'une même tâche informatique en plusieurs sous-tâches informatiques pour leur exécution à différents instants par différents centres de données.
9. 9. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une étape (E5) de transmission de commandes du système de gestion (10) aux calculateurs du parc de calculateurs pour initier l'exécution des tâches aux instants prévus par l'étape de calcul (E4).
10. 10. Procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il est mis en oeuvre lors d'une entrée d'une nouvelle tâche informatique à exécuter par le parc de calculateurs, et/ou lorsqu'un calculateur a terminé l'exécution d'une tâche informatique et/ou lorsqu'une nouvelle prédiction des futures ressources énergétiques et/ou du coût des ressources énergétiques disponibles pour le parc de calculateurs est réalisée et/ou périodiquement.
11. 11. Système de gestion (10) de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs comprenant au moins un centre de données (1)alimenté électriquement à partir d'au moins une source (5, 6) de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend un module d'optimisation (12) qui met en oeuvre le procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications précédentes pour définir les instants et les lieux d'exécution des tâches informatiques confiées au parc de calculateurs.
12. 12. Système de gestion (10) de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il est lié à plusieurs centres de données (1) répartis de manière distante sur le globe terrestre pour mettre en oeuvre le pilotage optimisé de ces centres de données (1).
13. 13. Support informatique comprenant un programme informatique mettant en oeuvre les étapes du procédé de gestion de la consommation énergétique d'un parc de calculateurs selon l'une des revendications 1 à 10.