Skip to content

Commit 844d724

Browse files
ribalbaribalba
authored
adds recent papers (#125)
1 parent 69c80a3 commit 844d724

10 files changed

Lines changed: 90 additions & 0 deletions

‎content/newsroom/publications/2025-09-ICT4S-Green-Coding-Germany.de.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Sustainable Software Development - The State of Green Coding in Germany"
3+
link: "https://2025.ict4s.org/"
4+
date: 2025-09-15
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "ICT4S 2025"
8+
---
9+
Deutschlands Verpflichtung zur Klimaneutralität bis 2045 rückt den schnell wachsenden IKT-Sektor in den Fokus. Auf Basis einer Umfrage mit 141 Teilnehmenden sowie gezielten Interviews mit Fachleuten aus Wissenschaft, Industrie und Politik untersucht dieses Paper den aktuellen Stand, die Herausforderungen und die Hürden für eine breite Umsetzung von Green Coding in der deutschen Softwareentwicklung. Unsere Ergebnisse zeigen anhaltende Unklarheiten bei standardisierten Definitionen, Messmethoden und Best Practices, während Hürden wie unzureichende Weiterbildung, begrenzte wirtschaftliche Anreize und organisatorische Zwänge eine breite Einführung erschweren.

‎content/newsroom/publications/2025-09-ICT4S-Green-Coding-Germany.en.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Sustainable Software Development - The State of Green Coding in Germany"
3+
link: "https://2025.ict4s.org/"
4+
date: 2025-09-15
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "ICT4S 2025"
8+
---
9+
Germany's commitment to climate neutrality by 2045 is driving scrutiny of the rapidly expanding ICT sector. Based on a survey of 141 participants and targeted interviews with professionals from academia, industry, and politics, this paper investigates the current state, challenges, and barriers to broadly implementing Green Coding in the German software development landscape. Our findings reveal persistent ambiguity around standardized definitions, measurement methodologies, and best practices, while barriers such as insufficient training, limited economic incentives, and organizational constraints impede mainstream adoption.

‎content/newsroom/publications/2026-04-CAIN-MLOX.de.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "MLOX: Open-Source MLOps for the Rest of Us"
3+
link: "https://doi.org/10.1145/3793653.3793795"
4+
date: 2026-04-12
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "CAIN 2026"
8+
---
9+
MLOps bleibt eine große Herausforderung für Einzelpersonen und kleine Teams, denen Budget, Expertise oder Infrastruktur für Systeme auf Unternehmensniveau fehlen. MLOX (MLOps-in-a-Box) schließt diese Lücke mit einem einfach zu bedienenden, sicheren und vollständig quelloffenen Framework, das gewöhnliche virtuelle oder On-Premise-Server in zusammenhängende, beobachtbare und nachhaltige MLOps-Umgebungen verwandelt. Mit einer service-zentrierten, backend-agnostischen Architektur, die Docker, Kubernetes, native und hybride Connectors unterstützt, integriert es den gesamten KI-Workflow—Tracking, Orchestrierung, Serving, Monitoring, Registry-Verwaltung und Secret-Handling—auf kostengünstiger Hardware und legt dabei Wert auf Transparenz, Energieeffizienz und Reproduzierbarkeit.

‎content/newsroom/publications/2026-04-CAIN-MLOX.en.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "MLOX: Open-Source MLOps for the Rest of Us"
3+
link: "https://doi.org/10.1145/3793653.3793795"
4+
date: 2026-04-12
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "CAIN 2026"
8+
---
9+
MLOps remains a major challenge for individuals and small teams that lack the budget, expertise, or infrastructure to run enterprise-grade systems. MLOX (MLOps-in-a-Box) addresses this gap with an easy-to-use, secure, and fully open-source framework that transforms ordinary virtual or on-premise servers into cohesive, observable, and sustainable MLOps environments. With a service-centric, backend-agnostic architecture supporting Docker, Kubernetes, native, and hybrid connectors, it integrates the full AI workflow—tracking, orchestration, serving, monitoring, registry management, and secret handling—on low-cost hardware while emphasizing transparency, energy efficiency, and reproducibility.

‎content/newsroom/publications/2026-04-SusTech-RESI.de.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Resource Efficiency Software Index (RESI): Towards Software Product Comparability"
3+
link: ""
4+
date: 2026-04-20
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "SusTech 2026"
8+
---
9+
Es fehlt eine standardisierte, reproduzierbare Methode, um die Ressourceneffizienz von Softwareprodukten mit ähnlicher Funktionalität zu vergleichen. Wir stellen den Resource Efficiency Software Index (RESI) vor, ein messbasiertes Framework, das Produkten innerhalb einer durch gemeinsame Kern-Use-Cases definierten Softwarekategorie eine interpretierbare Effizienzklasse (A–E) zuweist. RESI bewertet den operativen Ressourcenverbrauch über vier Lebenszyklusphasen (INSTALL, IDLE, RUN, UNINSTALL) mittels einer fünfstufigen Pipeline. Wir instanziieren RESI für zehn weit verbreitete Webbrowser, führen die Pipeline in einem kontrollierten Setup aus und untersuchen Plattformeffekte durch erneute Ausführung auf einem Consumer-Laptop.

‎content/newsroom/publications/2026-04-SusTech-RESI.en.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Resource Efficiency Software Index (RESI): Towards Software Product Comparability"
3+
link: ""
4+
date: 2026-04-20
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "SusTech 2026"
8+
---
9+
Stakeholders lack a standardized, reproducible way to compare the resource efficiency of software products with similar functionality. We present the Resource Efficiency Software Index (RESI), a measurement-based framework that assigns an interpretable efficiency class (A–E) to products within a software category defined by shared core use cases. RESI evaluates operational resource consumption across four lifecycle phases (INSTALL, IDLE, RUN, UNINSTALL) through a five-step pipeline. We instantiate RESI for ten widely used web browsers, execute the pipeline under a controlled setup, and probe platform effects by rerunning it on a consumer laptop.

‎content/newsroom/publications/2026-05-IC4S-Workload-Shifting.de.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Sustainability-Aware Workload Shifting Beyond Carbon Intensity"
3+
link: ""
4+
date: 2026-05-01
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "IC4S 2026"
8+
---
9+
Das zeitliche und räumliche Verschieben von Rechenlasten wird häufig vorgeschlagen, um Emissionen von Rechenzentren durch Ausnutzung der schwankenden CO2-Intensität von Strom zu senken. Eine rein auf CO2 ausgerichtete Optimierung kann jedoch Belastungen dorthin verlagern, wo Auswirkungen lokal spürbar sind—etwa Wasserentnahmen in wasserarmen Regionen, erhöhte Luftschadstoffbelastung und stärkere Belastung angespannter Stromnetze. Wir stellen Orca vor, ein nachhaltigkeitsbewusstes Workload-Shifting-Framework, das globale Klimaauswirkungen und heterogene lokale Kriterien gemeinsam berücksichtigt und die Planung als Mehrziel-Optimierungsproblem formuliert. Eine Fallstudie mit drei Regionen zeigt, dass CO2-optimales Verschieben lokale Ergebnisse verschlechtern kann, während Orca kontextsensitive Pläne erzeugt, die globale und lokale Nachhaltigkeitsziele besser ausbalancieren.

‎content/newsroom/publications/2026-05-IC4S-Workload-Shifting.en.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Sustainability-Aware Workload Shifting Beyond Carbon Intensity"
3+
link: ""
4+
date: 2026-05-01
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "IC4S 2026"
8+
---
9+
Time- and location-shifting of computational workloads is widely proposed to reduce data-centre emissions by exploiting variation in electricity carbon intensity. However, CO2-only optimization can shift burdens to places where impacts are experienced locally, such as water withdrawals in stressed basins, worsened air-pollution exposure, and increased stress on constrained grids. We present Orca, a sustainability-aware workload shifting framework that jointly considers global climate impacts and heterogeneous local criteria, formulating scheduling as a multi-objective optimization problem. A three-region case study shows that CO2-optimal shifting can worsen local outcomes, while Orca produces context-sensitive schedules that better balance global and local sustainability objectives.

‎content/newsroom/publications/2026-06-LIMITS-Per-Request-HTTP.de.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Measure Once, Model Everywhere: Model-Based Per-Request Resource Consumption for HTTP"
3+
link: ""
4+
date: 2026-06-23
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "LIMITS 2026"
8+
---
9+
Jüngste Vorschläge zur nachhaltigkeitsbezogenen Offenlegung über HTTP konzentrieren sich darauf, welche Umweltinformationen an der Protokollgrenze übertragen werden sollen, lassen aber offen, wie sich solche Werte pro Anfrage in realen Deployments erzeugen lassen. Wir stellen einen modellbasierten Ansatz vor, der Ressourcenverbrauch und CO2e pro HTTP-Anfrage schätzt, ohne feingranulare Energiemessung im Produktivbetrieb zu erfordern. Endpunkte werden offline unter kontrollierten Bedingungen vermessen, um kompakte Energiemodelle abzuleiten, die online an der HTTP-Servergrenze ausgewertet werden. Wir implementieren dies als nginx-Erweiterung, die eine JSON-Modell-Registry lädt und pro Anfrage Metadaten zu Energie, Netz-Intensität, eingebetteten Emissionen und Gesamtwirkung ausgibt—bei nur geringem Laufzeit-Overhead.

‎content/newsroom/publications/2026-06-LIMITS-Per-Request-HTTP.en.md‎

Lines changed: 9 additions & 0 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,9 @@
1+
---
2+
title: "Measure Once, Model Everywhere: Model-Based Per-Request Resource Consumption for HTTP"
3+
link: ""
4+
date: 2026-06-23
5+
draft: false
6+
type: "publication"
7+
magazine: "LIMITS 2026"
8+
---
9+
Recent proposals for HTTP-based sustainability disclosure focus on what environmental information should be transmitted at the protocol boundary, but leave open how such per-request values can be generated in realistic deployments. We present a model-based approach for estimating resource consumption and CO2e per HTTP request without requiring fine-grained production power telemetry. Endpoints are benchmarked offline under controlled conditions to derive compact energy models that are evaluated online at the HTTP server boundary. We implement this as an nginx extension that loads a JSON model registry and emits per-request metadata for energy, grid intensity, embodied emissions, and total request-level impact, with only low runtime overhead.

0 commit comments

Comments
 (0)