In 2016 German data centers consumed 12.4 terawatt-hours of electrical energy, which accounts for about 2% of Germany’s total energy consumption in that year. In 2020 this rose to 16 terawatt-hours or 2.9% of Germany’s total energy consumption in that year. The ever-increasing energy consumption of computers consequently leads to considerations to reduce it to save energy, money and to protect the environment. This thesis aims to answer fundamental questions about the energy consumption of software, e. g. how and how precise can a measurement be taken or if CPU load and energy consumption are correlated. An overview of measurement methods and the related software tooling was created. The most promising approach using software called 'Scaphandre' was chosen as the main basis and further developed. Different sorting algorithms were benchmarked to study their behavior regarding energy consumption. The resulting dataset was also used to answer the fundamental questions stated in the beginning. A replication and reproduction package was provided to enable the reproducibility of the results. / Im Jahr 2016 verbrauchten deutsche Rechenzentren 12,4 Terawattstunden elektrische Energie, was etwa 2 % des gesamten Energieverbrauchs in Deutschland in diesem Jahr ausmacht. Im Jahr 2020 stieg dieser Wert auf 16 Terawattstunden bzw. 2,9 % des Gesamtenergieverbrauchs in Deutschland. Der stetig steigende Energieverbrauch von Computern führt folglich zu Überlegungen, diesen zu reduzieren, um Energie und Geld zu sparen und die Umwelt zu schützen. Ziel dieser Arbeit ist es, grundlegende Fragen zum Energieverbrauch von Software zu beantworten, z. B. wie und mit welcher Genauigkeit gemessen werden kann oder ob CPU-Last und Energieverbrauch korrelieren. Es wurde eine Übersicht über Messmethoden und die dazugehörigen Softwaretools erstellt. Der vielversprechendste Ansatz mit der Software 'Scaphandre' wurde als Hauptgrundlage ausgewählt und weiterentwickelt. Verschiedene Sortieralgorithmen wurden einem Benchmarking unterzogen, um ihr Verhalten hinsichtlich des Energieverbrauchs zu untersuchen. Der resultierende Datensatz wurde auch zur Beantwortung der eingangs gestellten grundlegenden Fragen verwendet. Ein Replikations- und Reproduktionspaket wurde bereitgestellt, um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu ermöglichen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:77194 |
| Date | 03 January 2022 |
| Creators | Strempel, Tom |
| Contributors | Eisenecker, Ulrich, Siegmund, Norbert, Universität Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:masterThesis, info:eu-repo/semantics/masterThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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