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Algebraic geometry offers fresh solution to data center energy inefficiency
La géométrie algébrique offre une solution innovante à l'inefficacité énergétique des centres de données
par Kelly Izlar, Virginia Tech
Les centres de stockage de données augmentent la consommation d'énergie et menacent les objectifs climatiques. Les mathématiciens de Virginia Tech utilisent des structures géométriques pour développer une manière plus intelligente de stocker et de récupérer des données. Crédit : Kathy Acosta pour Virginia Tech
Le rythme effréné du partage, du stockage, de la sécurisation et de la diffusion des données a un prix effréné : la consommation d'énergie. Pour y remédier, les mathématiciens de Virginia Tech exploitent la géométrie algébrique pour cibler les inefficacités des centres de données.
« En tant qu'individus, nous générons des tonnes de données en permanence, sans parler de ce que produisent les grandes entreprises », a déclaré Gretchen Matthews, professeur de mathématiques et directrice du nœud de la Commonwealth Cyber Initiative pour le sud-ouest de la Virginie. « La sauvegarde de ces données peut signifier la réplication et le stockage de deux ou trois fois plus d'informations si nous n'envisageons pas d'alternatives intelligentes. »
Au lieu de dupliquer les données, une opération gourmande en énergie, Matthews et Hiram Lopez, professeur adjoint de mathématiques, ont étudié l'utilisation de certaines structures algébriques pour décomposer les informations en morceaux et les répartir sur des serveurs proches les uns des autres. Lorsqu'un serveur tombe en panne, l'algorithme peut interroger les serveurs voisins jusqu'à ce qu'il récupère les données manquantes.
Les mathématiciens savent depuis les années 1960 que les polynômes peuvent être utilisés pour stocker des informations. Mais au cours de la dernière décennie, les chercheurs ont découvert comment construire des polynômes spéciaux qui peuvent stocker des données dans des configurations pratiques pour des applications telles que la récupération locale d'informations manquantes.
"Il s'avère que certaines belles structures mathématiques ont été développées au fil des ans et peuvent fournir un meilleur moyen de stocker des données et de répondre à des demandes supplémentaires", a déclaré Matthews.
La présentation d'une nouvelle méthode de stockage et de diffusion des données a été présentée dans un article de synthèse invité dans IEEE BITS.
Les travaux de Matthews et Lopez interviennent à un moment où la demande d'électricité est en plein essor dans tout le pays : les planificateurs du réseau prévoient que la demande de pointe augmentera de 38 gigawatts d'ici 2028. L'augmentation prévue est en grande partie due à la construction de nouveaux centres de données, dont beaucoup sont en cours de construction ou prévus en Virginie.
En plus de cibler les inefficacités dans la façon dont les fermes de serveurs stockent les données, la méthode s'attaque également à la consommation d'énergie associée à la façon dont les algorithmes des centres de données recherchent les informations demandées.
"Toutes ces structures sont liées au monde physique et elles sont soumises à l'espace et au temps", a déclaré Lopez. "Il faut de l'énergie pour trouver et récupérer des informations".
Si trop de personnes tentent d'accéder aux mêmes informations en même temps, le système échouera et entraînera ce que l'on appelle familièrement "la rupture d'Internet". Lorsqu'un selfie ou une vidéo devient viral, chaque demande de visualisation ou de partage du contenu envoie un ping à certains des serveurs qui stockent les sauvegardes. À un moment donné, il n'y a plus de copies disponibles pour être visualisées et le serveur tombe en panne.
La technique de Matthews et Lopez, qui utilise un code correcteur d'erreurs, améliore l'accès aux données et leur stockage de deux manières principales :
Les serveurs n'ont pas besoin de stocker des doublons complets d'informations, ce qui signifie qu'ils disposent désormais de plus d'espace de stockage.
En cas de panne de serveur ou d'effacement de données, l'algorithme n'a pas besoin de dépenser de l'énergie pour rechercher l'ensemble du réseau afin de récupérer les informations manquantes : il doit simplement voir ce que les serveurs voisins ont en réserve.
Dans un projet de recherche ultérieur et une publication pour Designs, Codes and Cryptography, Matthews et ses collaborateurs ont noté que la structure sous-jacente d'une classe particulièrement célèbre de codes correcteurs d'erreurs, appelés codes Reed Muller, permet de récupérer naturellement les informations manquantes.
Ce type d'application démontre à quel point les mathématiques profondes peuvent être pertinentes et avoir un impact sur les problèmes auxquels notre société est confrontée, non seulement ici dans le Commonwealth, mais en tant que nation et en tant que communauté mondiale, a déclaré Matthews.
« L'amélioration des systèmes et des processus que nous avons déjà en place peut nous aider à atteindre nos objectifs de croissance durable », a déclaré Matthews.
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COMMENTAIRES
Cet article n 'apporte de soltion que pour un petit bout du problème ! Certes;puisque le rythme effréné du partage, du stockage, de la sécurisation et de la diffusion des données augmentent et
a un prix exorbitant ,pour y remédier, ce type de s mathématiciens peut etre utile ........Mais le développement de l 'I A et des clouds va devenir vertigineux !!
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Raisonnons :pourquoi le cloud consomme tant d'énergie ?
Le stockage de données sur le Cloud est relativement peu onéreux. Ce qui en fait un outil de consommation utilisé de façon intensive. On appelle cela l'effet rebond. On stocke de toutet on accumule alors qu'on n'en aura peut-être jamais besoin ultérieurement!! Le complexe de Gargantua !!!
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More information: Kathryn Haymaker et al, Mathematical LoRE: Local Recovery of Erasures Using Polynomials, Curves, Surfaces, and Liftings, IEEE BITS the Information Theory Magazine (2024). DOI: 10.1109/MBITS.2024.3359988
Kathryn Haymaker et al, Algebraic hierarchical locally recoverable codes with nested affine subspace recovery, Designs, Codes and Cryptography (2024). DOI: 10.1007/s10623-024-01510-x
Provided by Virginia Tech
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