Modélisation conséquentielle de la consommation d'énergie d'un groupe de serveurs générant un nuage informatique et attributionnelle des bénéfices de la virtualisation

L'électricité est actuellement un élément essentiel des sociétés modernes, utilisée dans la vie de tous les jours par l'ensemble de la population. Cependant, sa production contribue à certains dégâts environnementaux, dont le dégagement de gaz à effet de serre (GES), reconnu par une très grande majorité de la communauté scientifique comme étant à l'origine du réchauffement climatique. Les centres de données, pouvant être considérés comme des superordinateurs, représentent 1,3 % de la consommation mondiale d'électricité, ce qui est très impressionnant, en considérant la jeunesse de cette technologie. Pour diminuer leur consommation, différentes stratégies d'optimisation existent, il est notamment possible de citer la virtualisation. Celle-ci permet la création de machines virtuelles (VM), c'est-à-dire l'équivalent virtuel d'un système d'opération possédant toutes les fonctionnalités d'un serveur physique. Les serveurs, pouvant héberger plusieurs VM, sont dès lors capables de répondre simultanément aux demandes de plusieurs clients, permettant ainsi une augmentation de l'utilisation des ressources (par rapport à un serveur par client). Cependant, la virtualisation a un coût lié à l'utilisation d'un « hypervisor », c'est-à-dire d'un programme liant les VM au matériel physique des serveurs. Pour pouvoir choisir adéquatement quelle stratégie d'optimisation à mettre en oeuvre, il est nécessaire de posséder des outils d'évaluation environnementale permettant une comparaison équitable des différentes approches d'optimisation, pour ainsi permettre la quantification de leurs impacts et de leurs bénéfices environnementaux. L'analyse du cycle de vie (ACV) semble satisfaire l'ensemble de ces critères, car c'est une méthodologie permettant de quantifier les impacts environnementaux potentiels de l'ensemble du cycle de vie d'un produit, d'un procédé ou d'un service. Néanmoins, l'ACV est encore une approche en développement, car de nombreux aspects méthodologiques doivent être améliorés. Le cadre de ce mémoire est la quantification des impacts environnementaux liés à l'installation de centres de données, au Canada, ainsi que l'évaluation des bénéfices environnementaux de la virtualisation. La problématique se divise ainsi en deux parties : premièrement, comment modéliser la consommation électrique future de centres de données implantés au Canada, et deuxièmement, comment quantifier les bénéfices environnementaux de la virtualisation? Deux objectifs principaux ont ainsi été fixés pour répondre aux deux parties de la problématique développée ci-dessus : modéliser, en combinant l'ACV conséquentielle à un modèle vii économique, les impacts environnementaux de la consommation d'énergie de la phase d'utilisation d'un groupe de serveurs implanté au Canada et réaliser une ACV permettant l'évaluation des bénéfices environnementaux potentiels de la virtualisation. Deux méthodologies sont utilisées pour remplir les deux objectifs du mémoire. La première, pour évaluer l'impact de l'implantation de centres de données au Canada sur le système énergétique nord-américain, développe une approche conséquentielle et prospective combinant l'ACV et le modèle économique, E3MC (celui-ci décrit le système énergétique nord-américain). Une ACV est dite prospective et conséquentielle lorsqu'elle étudie respectivement des systèmes futurs et des impacts environnementaux liés à des changements dans un système. Cette analyse est réalisée en 5 étapes. Premièrement, des scénarios, décrivant l'évolution de la consommation des centres de données au cours du temps, sont développés avec un scénario de référence dans lequel aucun centre de données n'est implanté. Deuxièmement, les scénarios sont implémentés dans le modèle E3MC. Troisièmement, les technologies marginales, c'est-à-dire les technologies répondant à la demande électrique supplémentaire des nouveaux centres de données, sont identifiées à partir des résultats obtenus avec le modèle E3MC. Quatrièmement, les impacts environnementaux de chaque scénario sont calculés en utilisant le mix de technologies marginales fourni à l'étape précédente, la base de données ACV ecoinvent et la méthode d'impact « IMPACT2002+ ». Finalement, les résultats obtenus sont interprétés et comparés à ceux obtenus à partir d'une approche attributionnelle. La deuxième méthodologie est une ACV préliminaire, c'est-à-dire utilisant des données approximatives, d'un service de vidéoconférences. Le système étudié est ainsi composé de quatre éléments principaux : les ordinateurs et les équipements d'accès à internet des clients utilisant le service de vidéoconférences, la consommation d'énergie des infrastructures permettant le transfert de l'information et le système de serveurs contenant le serveur lame hébergeant le service de vidéoconférences. Un serveur lame contient tous les équipements électroniques d'un serveur, mais arrangés de manière compacte pour minimiser l'espace nécessaire. Une étude plus approfondie du cycle de vie du système de serveurs est réalisée pour permettre une meilleure description des bénéfices environnementaux que peut réaliser l'opérateur du centre de données. L'évaluation de la virtualisation se fait à l'aide de trois scénarios d'utilisation du serveur lame : dans le premier, le serveur lame hébergeant le service de vidéoconférences n'utilise pas la virtualisation. Dans le second scénario, la virtualisation est utilisée par le serveur lame. Finalement dans le troisième scénario, deux serveurs lames ayant recours à la virtualisation sont utilisés pour héberger le service viii de vidéoconférences, pour ainsi améliorer sa fiabilité. Finalement, pour tester la robustesse des conclusions, différentes analyses de sensibilité sont réalisées. Les résultats obtenus à partir de l'approche combinant l'ACV au modèle E3MC indiquent que les principales sources futures d'électricité marginales sont le gaz naturel et le charbon avec une légère participation de l'hydroélectricité. De plus, la demande électrique des nouveaux centres de données induit une diminution marginale importante des exportations du Canada vers les États-Unis. Cette diminution marginale des exportations provoque une production marginale compensatoire aux États-Unis à base de combustible fossile. Enfin, l'augmentation de la demande électrique des nouveaux centres de données provoque une augmentation de la proportion d'hydroélectricité et une diminution de celle du charbon dans le grid mix marginal. Cependant, bien que l'utilisation du modèle E3MC augmente le nombre de critères considérés à travers l'utilisation de nombreux paramètres économiques, technologiques, démographiques, environnementaux…, elle augmente également les incertitudes et diminue la transparence de l'étude. Effectivement, l'utilisation du modèle E3MC, de par sa complexité, a nécessité la participation d'experts de chez Environnement Canada. Par ailleurs, le modèle et les données utilisées pour le calibrer n'ont pas pu être obtenus pour des raisons de confidentialité. Ainsi, pour développer l'utilisation de modèles économiques en ACV, car ceux-ci permettent de prendre en considération de nombreux phénomènes, il serait nécessaire de faire appel à différents experts pour réaliser un travail multidisciplinaire incluant à la fois la science de l'ACV et de l'économie. Les résultats obtenus à partir de l'ACV préliminaire indiquent clairement des bénéfices non négligeables au niveau des serveurs lorsque la virtualisation est utilisée, mais les bénéfices sont mitigés par la faible participation du système de serveurs aux impacts totaux d'une vidéoconférence. Effectivement, l'ACV préliminaire indique que les impacts d'une vidéoconférence sont majoritairement provoqués par la production de l'ordinateur portable et par la consommation d'électricité du transfert de données et de l'ordinateur portable. Néanmoins, l'application d'une stratégie de virtualisation à plus grande échelle, pour des applications nécessitant une plus grande capacité de calcul, pourrait apporter des gains environnementaux globaux plus importants. Par ailleurs, la virtualisation permet d'augmenter l'utilisation des serveurs existants, évitant ainsi la construction de nouveaux centres de données. Ainsi, l'ACV préliminaire a permis d'apporter une vision plus globale à ce type d'évaluation environnementale, en considérant à la fois l'entièreté du cycle de vie et un grand nombre de critères environnementaux. Cependant, les incertitudes entourant les résultats sont importantes et il serait nécessaire pour améliorer les ACV touchant au secteur des TIC d'augmenter la coopération avec les industries utilisant et produisant les TIC, pour ainsi combler l'important manque de données présent dans la description des TIC en ACV.

Abstract

Nowadays, electricity is an essential element of our modern society, people use it every day in their daily activities. However, its production is responsible for numerous environmental damages accounting for 30% of the global greenhouse gas (GHG) emissions, recognized by the majority of the scientific community to be the origin of the climatic changes. Data center can be considered as supercomputers and represent already 1,3 % of the global electricity consumption. It is a very high portion considering the youth of this technology. To decrease their consumption, different strategies of optimization exist, for example the virtualization, which makes it possible to install several operating systems known as virtual machines (VM) on a single server, increasing its utilization. But virtualization has a cost due to the utilisation of a programme, named “hypervisor”, which connects the VM to the hardware. To choose adequately the strategy to apply, it is necessary to possess an environmental evaluation tool, allowing the quantification of the environmental gains and costs of each optimization approaches. Life cycle assessment (LCA) seems to satisfy these conditions because it is a methodology that quantifies the potential environmental impacts of the entire life cycle of a product or service. However, LCA is a methodological tool still in development and many issues are in discussion. This master thesis aims to quantify the environmental impacts induced by the installation of data centers in Canada and to evaluate the environmental benefits of using virtualization. The problematic is divided in two parts: first, how to model the environmental impacts of new data centers installed in Canada, and second, how to quantify the benefits of virtualization? Two objectives are fixed to solve the two parts of the problematic: evaluate, by combining consequential LCA with an economic model, the environmental impacts of energy consumption of data centers implanted in Canada and evaluate with a LCA approach the environmental benefits of virtualization. The first part of the methodology develops a consequential and prospective approach, combining LCA with the economic model E3MC (which describe the North American energy sector and the Canadian economy), to evaluate the impact on the North American energy sector of datacenters implantation in Canada. A LCA is prospective when a future system is evaluated and it is consequential when impacts from a change due to a decision are evaluated. This analysis is xi divided in five steps. Firstly, scenarios are developed describing the evolution of datacenters consumption between 2015 and 2030, with a reference scenario where no datacenters are installed. Secondly, the scenarios are modeled in the E3MC model. Thirdly, the marginal technologies, those which supply the new datacenters, are identified with the results of the E3MC model. Fourthly, the environmental impacts are calculated with the marginal technologies, the impact method “IMPACT2002+” and the LCA data base ecoinvent. Finally the results are interpreted and compared with those obtained with an attributional approach. The second part of the methodology is a screening-LCA study where approximated data are used to draw a preliminary picture of the environmental impact of a videoconference service with call management servers relying on virtualization. The studied system is composed of four processes: the laptop and the internet access device of the customer, the energy consumption needed for the data transfer and the server hosting the videoconference. A more accurate study of the server impact is done to obtain a better description of the benefits of virtualization. Three scenarios of server utilization are modeled: in the first one the server does not use virtualisation, in the second scenario the virtualisation is used by the server and in the third scenario two servers, using the virtualisation, share the videoconferencing management to increase the reliability of the service. Finely, different sensitivity analysis are performed to test the conclusion strength. The results from the combination of LCA with the E3MC model indicate three major conclusions: first, the marginal technologies are mainly the natural gas and coal with a small participation of hydroelectricity at the end of the simulation. Second, the perturbation induced an important compensatory production from the United-States. Third, an increase of the perturbation induces an increase of the marginal production in Canada resulting in an increase of hydroelectricity and a decrease of the coal in the marginal technologies share. The model allows the consideration of a high number of parameters but increases also the uncertainties and decreases the results transparency. Indeed, the complexity of recent economic models increases the need for economists to create, use and understand them. We recommend to increase the cooperation between economists and LCA analysts in the future when economic models are used to determine marginal technologies. The screening LCA of the videoconferencing service indicates clearly a high decrease of server environmental impacts when virtualization is used, but the importance of these benefits is xii mitigated by the small participation of server to the videoconferencing service total impacts. Indeed, the total impacts are mainly caused by the customer's laptop and the data transfer. But, the application of virtualization to a bigger scale and for applications requiring a higher computing capacity would bring more important environmental benefits. Thus the screening-LCA brought a more global vision to these types of problem by considering the entire life cycle and numerous environmental impacts. However, the uncertainties on the results are high and we recommend to involve industries producing and using ICT for future LCA on the subject to decrease the existing data gap in this sector in LCA.