Dans le cadre d’actions de lutte contre le changement climatique, le numérique a un rôle important à jouer (IT for Green), cependant, la société civile a aujourd’hui un regard critique sur cette contribution à la transition. En effet le numérique génère des impacts environnementaux non négligeables, avec une croissance de sa consommation d’énergie qui serait de l’ordre de +9%/an). Malgré les actions pour une meilleur efficacité énergétique, une part non négligeable de cet impact est liée aux infrastructures comme les réseaux & les data centers. La modélisation de la consommation d’énergie des réseaux est maitrisée, par contre, l’architecture des services est sur une trajectoire de complexification avec les infrastructures Cloud, aussi estimer avec précision la consommation d’énergie d’un service dans un environnement cloudifié est complexe.

- Objectif scientifique
L’objectif de la prestation post doc est de développer un modèle de consommation énergétique d’un service hébergé dans un Cloud, basé sur les indicateurs de performances (KPI) d’’utilisation des ressources serveur (CPU, mémoire, énergie, etc.).
Ce modèle sera basé sur des travaux existant à l’INRIA (IRISA Rennes)[1]. Il sera complété et paramétré en se basant sur les KPI fournis par l’infrastructure (CPU, RAM …) et des mesures de la consommation énergétiques des infrastructures.

- Les principaux verrous scientifiques et techniques à traiter :
- Scientifique : Consolidation d’un modèle mathématique développé par l’INRIA [1] pour connaitre la consommation d’énergie en phase d’usage d’un service à partir des KPI du service installé sur le cloud…
- Technique : Développer un protocole de mesure fiable et représentatif de la consommation d’énergie en phase d’usage d’un service sur cloud, pour paramétrer et valider le modèle

• Formation demandée (master, diplôme d’ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique …) :
  
  
  - Thèse en informatique.
  
  - Expériences souhaitées (stages, …) :
  
  - En informatique, virtualisation…
  - Compétences (scientifiques & techniques) et qualités personnelles souhaitées par le poste :
  
  Très bonne connaissances des infrastructures Cloud, environnements virtualisés, kubernetes, architectures serveurs.
  Expérience en traitement de données et modélisation (RO/Math appliquées).
  
  Forte sensibilité environnementale pour une bonne compréhension de la modélisation à réaliser.
  
  Forte autonomie demandée pour travailler au développement d’un outil de modélisation s’appuyant sur des données provenant de différents environnements.