???? Sujet : Consommation énergétique des conteneurs Docker et de leurs processus internes   ???? Contexte : Les systèmes logiciels modernes s’appuient de plus en plus sur les conteneurs Docker pour assurer portabilité, évolutivité et efficacité, devenant un élément central des pipelines CI/CD, architectures microservices et plateformes cloud-native. Malgré leurs avantages, la consommation énergétique des workloads conteneurisés reste peu étudiée, ce qui limite les démarches d’éco-conception et empêche de comprendre l’empreinte environnementale réelle des applications. Les outils actuels de mesure énergétique fournissent surtout des valeurs globales au niveau de l’hôte, sans permettre une décomposition précise par conteneur ou par processus interne. Cette limite empêche de répondre à des questions essentielles : quels conteneurs consomment le plus, comment leurs configurations influencent cette consommation, et quelle est l’empreinte énergétique des tâches internes qu’ils exécutent. Une compréhension détaillée de ces comportements est donc nécessaire pour guider les pratiques d’ingénierie logicielle durable au sein de Berger-Levrault. ???? Objectif : Ce stage consiste à concevoir et implémenter un cadre de mesure capable de capturer la consommation énergétique des conteneurs Docker et des processus qu’ils exécutent. Le stagiaire instrumentera des applications conteneurisées afin de collecter des données précises sur l’énergie, les performances et l’usage des ressources, puis analysera l’impact des workloads, configurations et paramètres des conteneurs sur leur empreinte énergétique. L’enjeu final est de dégager des enseignements empiriques et des recommandations pratiques permettant à Berger-Levrault d’optimiser ses déploiements conteneurisés, de réduire leur consommation et de favoriser des pratiques d’ingénierie logicielle plus durables. ????️ Missions : Concevoir et développer un cadre de mesure pour capturer la consommation énergétique des conteneurs Docker et de leurs processus internes. Instrumenter des applications conteneurisées afin de collecter des métriques fines (CPU, mémoire, I/O, réseau, énergie). Mener des expérimentations en variant charges de travail et configurations Docker pour analyser leur impact énergétique. Analyser et modéliser les données collectées afin d’identifier les facteurs qui influencent la consommation énergétique. Proposer des recommandations Green-IT pour optimiser les déploiements conteneurisés et réduire leur empreinte énergétique.