Advances and new trends in environmental and energy informatics selected and extended contributions

Page 1


Advances

and New Trends in Environmental and Energy Informatics

Selected and Extended Contributions from the 28th International Conference on Informatics for Environmental Protection 1st Edition Jorge Marx Gomez

Visit to download the full and correct content document: https://textbookfull.com/product/advances-and-new-trends-in-environmental-and-ener gy-informatics-selected-and-extended-contributions-from-the-28th-international-confer ence-on-informatics-for-environmental-protection-1st-edition-jorge/

More products digital (pdf, epub, mobi) instant download maybe you interests ...

Advances and New Trends in Environmental Informatics

Stability Continuity Innovation 1st Edition Volker Wohlgemuth

https://textbookfull.com/product/advances-and-new-trends-inenvironmental-informatics-stability-continuity-innovation-1stedition-volker-wohlgemuth/

Information Technology in Environmental Engineering

Proceedings of the 7th International Conference on Information Technologies in Environmental Engineering ITEE 2015 1st Edition Jorge Marx Gómez

https://textbookfull.com/product/information-technology-inenvironmental-engineering-proceedings-of-the-7th-internationalconference-on-information-technologies-in-environmentalengineering-itee-2015-1st-edition-jorge-marx-gomez/

Multimedia Tools and Applications for Environmental Biodiversity Informatics Alexis Joly

https://textbookfull.com/product/multimedia-tools-andapplications-for-environmental-biodiversity-informatics-alexisjoly/

Advances in Neurotechnology Electronics and Informatics

Revised Selected Papers from the 2nd International Congress on Neurotechnology Electronics and Informatics

NEUROTECHNIX 2014 October 25 26 Rome Italy 1st Edition

Ana Rita Londral

https://textbookfull.com/product/advances-in-neurotechnologyelectronics-and-informatics-revised-selected-papers-from-the-2ndinternational-congress-on-neurotechnology-electronics-andinformatics-neurotechnix-2014-october-25-26-rome/

Advances in Energy and Environmental Materials Yafang Han

https://textbookfull.com/product/advances-in-energy-andenvironmental-materials-yafang-han/

Informatics in Schools Improvement of Informatics

Knowledge and Perception 9th International Conference on Informatics in Schools Situation Evolution and Perspectives ISSEP 2016 Münster Germany October 13 15 2016 Proceedings 1st Edition Andrej Brodnik https://textbookfull.com/product/informatics-in-schoolsimprovement-of-informatics-knowledge-and-perception-9thinternational-conference-on-informatics-in-schools-situationevolution-and-perspectives-issep-2016-munster-germany-octobe/

Advances in Visual Informatics 6th International Visual Informatics Conference IVIC 2019 Bangi Malaysia November 19 21 2019 Proceedings Halimah Badioze Zaman

https://textbookfull.com/product/advances-in-visualinformatics-6th-international-visual-informatics-conferenceivic-2019-bangi-malaysia-november-19-21-2019-proceedings-halimahbadioze-zaman/

International Conference on Mobile Computing and Sustainable Informatics : ICMCSI 2020 Jennifer S. Raj

https://textbookfull.com/product/international-conference-onmobile-computing-and-sustainable-informaticsicmcsi-2020-jennifer-s-raj/

Advances in Materials Science for Environmental and Energy Technologies VI 1st Edition Tatsuki Ohji

https://textbookfull.com/product/advances-in-materials-sciencefor-environmental-and-energy-technologies-vi-1st-edition-tatsukiohji/

Progress in IS

Jorge Marx Gómez

Michael Sonnenschein

Ute Vogel

Andreas Winter

Barbara Rapp Nils Giesen Editors

Advances and New Trends in Environmental and Energy Informatics

Selected and Extended Contributions from the 28th International Conference on Informatics for Environmental Protection

ProgressinIS

Moreinformationaboutthisseriesathttp://www.springer.com/series/10440

JorgeMarxGomez

Editors

AdvancesandNewTrends inEnvironmentalandEnergy Informatics

SelectedandExtendedContributionsfrom the28thInternationalConferenceon InformaticsforEnvironmentalProtection

Editors

JorgeMarxGomez UniversityofOldenburg Oldenburg,Germany

UteVogel UniversityofOldenburg Oldenburg,Germany

BarbaraRapp UniversityofOldenburg Oldenburg,Germany

MichaelSonnenschein UniversityofOldenburg Oldenburg,Germany

AndreasWinter UniversityofOldenburg Oldenburg,Germany

NilsGiesen UniversityofOldenburg Oldenburg,Germany

ISSN2196-8705ISSN2196-8713(electronic) ProgressinIS

ISBN978-3-319-23454-0ISBN978-3-319-23455-7(eBook) DOI10.1007/978-3-319-23455-7

LibraryofCongressControlNumber:2015957811

SpringerChamHeidelbergNewYorkDordrechtLondon © SpringerInternationalPublishingSwitzerland2016

Thisworkissubjecttocopyright.AllrightsarereservedbythePublisher,whetherthewholeorpartof thematerialisconcerned,specificallytherightsoftranslation,reprinting,reuseofillustrations, recitation,broadcasting,reproductiononmicrofilmsorinanyotherphysicalway,andtransmission orinformationstorageandretrieval,electronicadaptation,computersoftware,orbysimilaror dissimilarmethodologynowknownorhereafterdeveloped.

Theuseofgeneraldescriptivenames,registerednames,trademarks,servicemarks,etc.inthis publicationdoesnotimply,evenintheabsenceofaspecificstatement,thatsuchnamesareexempt fromtherelevantprotectivelawsandregulationsandthereforefreeforgeneraluse. Thepublisher,theauthorsandtheeditorsaresafetoassumethattheadviceandinformationinthis bookarebelievedtobetrueandaccurateatthedateofpublication.Neitherthepublishernorthe authorsortheeditorsgiveawarranty,expressorimplied,withrespecttothematerialcontained hereinorforanyerrorsoromissionsthatmayhavebeenmade.

Printedonacid-freepaper

SpringerInternationalPublishingAGSwitzerlandispartofSpringerScience+BusinessMedia (www.springer.com)

Wededicatethisbooktoallpeoplewhose livesweretakenandaffectedbyterror, repressionandviolenceinsideandoutside ofuniversitiesaroundtheworld.

Foreword

Thisbookisacollectionofselectedoutstandingscientificpapersbasedoncontributionstothe28thInternationalConferenceonInformaticsforEnvironmental Protection–EnviroInfo2014–whichtookplaceinSeptember2014atthe OldenburgUniversity(Germany).TheEnviroInfoconferenceseriesaimsat presentinganddiscussingthelateststate-of-the-artdevelopmentoninformation andcommunicationstechnology(ICT)inenvironmental-relatedfields.Selected papersoutoftheEnviroInfo2014conferencehavebeenextendedtofullbook chaptersbytheauthorsandwerereviewedeachbythreemembersofa37-person programcommitteetoimprovethecontributions.Thisbookoutlinessomeofthe majortopicsinthefieldofICTforenergyefficiencyandfurtherrelevantenvironmentaltopicsaddressedbytheEnviroInfo2014.Itincludesconcepts,methods, approaches,andapplicationsofemergingfieldsofresearchandpracticeinICT dedicatedtoenvironmentalandsustainabilitytopicsandproblems.

Thebookprovidesandcoversabroadrangeoftopics.Itisstructuredinsix application-orientedmainclusterscomprisingallchapters:

• GreenIT,aimingtodesign,implement,anduseICTinanenvironment-friendly andresource-preserving(efficient)wayconsideringtheirwholelifecycle

• FromSmartGridstoSmartHomes,providingtechnicalapproachesand systemswiththeaimofanefficientmanagementofpowergenerationfrom renewableenergysourcesaswellasanefficientpowerconsumption

• SmartTransportation,aimingtoprovideinnovativeservicestovariousmodes oftransportandtrafficmanagement

• SustainableEnterprisesandManagement,aimingtoprovidevariouselementsinvolvedinmanagingandorganization’soperations,withastrongemphasisonmaintainingsocio-environmentalintegrity

• EnvironmentalDecisionSupport,aimingtoinformenvironmentalandnatural resourcemanagementbasedontechniquesforobjectiveassessmentsofoptions andtheiroutcomes vii

SocialMediaforSustainability,becominganindispensabletoolforvalue creationineducationandsustainablebusinesswithcommunityengagement forsustainability

Crucialelementsinthebookclustersarethecriteriaenvironmentalprotection, sustainability,andenergyaswellasresourceefficiencywhicharespreadallover thebookchapters.

Chaptersallocatedinthe“GreenIT”clusterdealmainlywiththetopicsenergy awareness,resourceoptimization,energyefficiency,andcarbonfootprintimprovementaswellassimulationapproaches.Threechaptersarededicatedtoanoptimizedoperationofdatacenterswithrespecttoenergyconsumption.Modelingand simulationofdatacenter’soperationsareessentialtoolsforthispurpose.Two chaptersareorientedtowardstheenergyefficiencyofmobileandcontext-aware applications.

Thecluster“FromSmartGridstoSmartHomes”compriseschaptersconcerning themanagementofrenewablesinpowergrids,ITarchitectureanalysisforsmart grids,controlalgorithmsinsmartgrids,aswellasenergyefficiencyofbuildings andeco-supportfeaturesathome.First,anapproachforincreasingdistributiongrid capacityforconnectingrenewablegeneratorsispresented.Thenexttwochapters addressarchitecturesandcontrolalgorithmsforsmartgrids.Afterdealingwithan approachtourbanenergyplanningdemonstratedontheexampleofadistrictin Vienna,anewmethodforreducingenergyconsumptionathomeispresented.

Inthe“SmartTransportation”cluster,chapterspresentanddiscussthemeson sustainablemobilitysupportedbymobiletechnologiestoinformonairquality, saferbicyclingthroughspatialinformationonroadtraffic,andsystemdynamics modelingtounderstandreboundeffectsinairtraffic.

Authorsofchaptersallocatedto“SustainableEnterprisesandManagement” argueonweb-basedsoftwaretoolsforsustainabilitymanagementforsmallenterprises,whiletheothersfocusongreenbusinessprocessmanagementandITfor greenimprovementsforbridgingthegapfromstrategicplanningtoeverydaywork.

Contributionsofchaptersinthecluster“EnvironmentalDecisionSupport”are assignedtothethematicfieldsofsupportingenvironmentalpolicymakingby specificsoftwaretools,enrichmentofenvironmentaldatastreamsbyuseofsemanticwebtechnologies,andqualityimprovementofriverfloodpredictionbyenhancingfloodsimulation.

Theremaining“SocialMediaforSustainability”clusterincludesacontribution tosustainablepracticesineducationalenvironmentsbymeansofsocialmediaanda contributiononsustainabledevelopmentinruralareasbyneighborhoodeffects usingICT.Webtechnologiesarethekeyelementtoimproveenvironmental awarenessandcommunicationbetweendifferentstakeholders.

Westronglybelievethatthisbookwillcontributetotheincreasingawarenessof researchersandpractitionersinthefieldofICTandsustainability,andwehopethat itcanreachawideinternationalaudienceandreadership.

ReviewingCommittee

•Hans-KnudArndt,UniversityofMagdeburg,Germany

•JorgBremer,UniversityofOldenburg,Germany

•ThomasBrinkhoff,Jade-Hochschule,Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth, Germany

•ChristianBunse,FachhochschuleStralsund,Germany

•LuisRafaelCanali,NationalUniversityofTechnologyCordoba,Argentina

•LesterCowley,NelsonMandelaMetropolitanUniversity,PortElizabeth& George,SouthAfrica

•ClemensDu ¨ pmeier,KarlsruheInstituteofTechnology,Germany

•AmrEltaher,UniversityofDuisburg,Germany

•LuisFerreira,PolytechnicInstituteofCa ´ vadoandAve,Portugal

•WernerGeiger,KarlsruheInstituteofTechnology,Germany

•NilsGiesen,UniversityofOldenburg,Germany

•AlbrechtGnauck,HTWBerlin,Germany

•JohannesGobel,UniversityofHamburg,Germany

•PaulinaGolinska,UniversityofPoznan,Poland

•MarionGottschalk,OFFISInstituteforInformationTechnology, Oldenburg,Germany

•KlausGreve,UniversityofBonn,Germany

•AxelHahn,UniversityofOldenburg,Germany

•OliverKramer,UniversityofOldenburg,Germany

•NunoLopes,PolytechnicInstituteofCa ´ vadoandAve,Portugal

•SomayehMalakuti,UniversityofTechnology,Dresden,Germany

•JorgeMarxGomez,UniversityofOldenburg,Germany

•AmmarMemari,UniversityofOldenburg,Germany

•AndreasM€ oller,LeuphanaUniversity,Lu ¨ neburg,Germany

•StefanNaumann,HochschuleTrier,Germany

•AlexandraPehlken,UniversityofOldenburg,Germany

•JoachimPeinke,UniversityofOldenburg,Germany

•WernerPillmann,InternationalSocietyforEnvironmentalProtection,Vienna, Austria

•BarbaraRapp,UniversityofOldenburg,Germany

•Wolf-FritzRiekert,HDMStuttgart,Germany

•BrendaScholtz,NelsonMandelaMetropolitanUniversity,PortElizabeth& George,SouthAfrica

•Karl-HeinzSimon,UniversityofKassel,Germany

•MichaelSonnenschein,UniversityofOldenburg,Germany

•FrankTeuteberg,UniversityofOsnabruck,Germany

•UteVogel,UniversityofOldenburg,Germany

•BenjaminWagnervomBerg,UniversityofOldenburg,Germany

•AndreasWinter,UniversityofOldenburg,Germany

•VolkerWohlgemuth,HTWBerlin,Germany

Acknowledgments

Firstofall,wewouldliketothanktheauthorsforelaboratingandprovidingtheir bookchaptersintimeandinhighquality.Theeditorswouldliketoexpresstheir sinceregratitudetoallreviewerswhodevotedtheirvaluabletimeandexpertisein ordertoevaluateeachindividualchapter.Furthermore,wewouldliketoextendour gratitudetoallsponsorsoftheEnviroInfo2014conference.Withouttheirfinancial support,thisbookwouldnothavebeenpossible.Finally,ourthanksgotoSpringer PublishingHousefortheirconfidenceandtrustinourwork.

Oldenburg,May2015.

JorgeMarxGomez MichaelSonnenschein UteVogel

AndreasWinter

BarbaraRapp NilsGiesen

Contents

PartIGreenIT

1ExtendingEnergeticPotentialsofDataCentersbyResource OptimizationtoImproveCarbonFootprint ..................3 AlexanderBorgerdingandGunnarSchomaker

2ExpansionofDataCenters’ EnergeticDegreesofFreedomto EmployGreenEnergySources ............................21 StefanJanacekandWolfgangNebel

3ADataCenterSimulationFrameworkBasedonanOntological Foundation ...........................................39 AmmarMemari,JanVornberger,JorgeMarxGomez, andWolfgangNebel

4TheContextoFramework:LeveragingEnergyAwarenessinthe DevelopmentofContext-AwareApplications .................59 MaximilianSchirmer,SvenBertel,andJonasPencke

5RefactoringsforEnergy-Efficiency .........................77 MarionGottschalk,JanJelschen,andAndreasWinter

PartIIFromSmartGridstoSmartHomes

6The5%ApproachasBuildingBlockofanEnergySystem DominatedbyRenewables ...............................99 EnnoWieben,ThomasKumm,RiccardoTreydel,XinGuo,ElkeHohn, TillLuhmann,MatthiasRohr,andMichaelStadler

7AligningITArchitectureAnalysisandSecurityStandardsfor SmartGrids ..........................................115 MathiasUslar,ChristineRosinger,StefanieSchlegel, andRafaelSantodomingo-Berry

8Design,AnalysisandEvaluationofControlAlgorithmsfor ApplicationsinSmartGrids ..............................135 ChristianHinrichsandMichaelSonnenschein

9Multi-actorUrbanEnergyPlanningSupport:Building Refurbishment&Building-IntegratedSolarPV ...............157 NajdOuhajjou,WolfgangLoibl,StefanFenz,andA.MinTjoa

10BeyondEco-feedback:UsingRoomasaContexttoDesign NewEco-supportFeaturesatHome ........................177 NicoCastelli,GunnarStevens,TimoJakobi,andNikoSch€ onau

PartIIISmartTransportation

11SupportingSustainableMobilityUsingMobileTechnologiesand PersonalizedEnvironmentalInformation:TheCiti-Sense-MOB ApproachinOslo,Norway ...............................199 Nu ´ riaCastell,Hai-YingLiu,FranckR.Dauge,MikeKobernus, ArneJ.Berre,JosefNoll,ErolCagatay,andReidunGangdal

12SpatialInformationforSaferBicycling .....................219 MartinLoidl

13UsingSystemsThinkingandSystemDynamicsModelingto UnderstandReboundEffects .............................237 MohammadAhmadiAchachloueiandLorenzM.Hilty

PartIVSustainableEnterprisesandManagement

14SoftwareandWeb-BasedToolsforSustainabilityManagement inMicro-,Small-andMedium-SizedEnterprises ..............259 MatthewJohnson,JantjeHalberstadt,StefanSchaltegger, andTobiasViere

15TowardsCollaborativeGreenBusinessProcessManagement asaConceptualFramework ..............................275 TimoJakobi,NicoCastelli,AlexanderNolte,NikoSchonau, andGunnarStevens

PartVEnvironmentalDecisionSupport

16AGenericDecisionSupportSystemforEnvironmentalPolicy Making:Attributes,InitialFindingsandChallenges ...........297 AsmaaMourhir,TajjeeddineRachidi,andMohammedKarim

17TowardsanEnvironmentalDecision-MakingSystem: AVocabularytoEnrichStreamData .......................317 PeterWetz,Tuan-DatTrinh,Ba-LamDo,AminAnjomshoaa, ElmarKiesling,andAMinTjoa

18HowaComputationalMethodCanHelptoImprovetheQuality ofRiverFloodPredictionbySimulation .....................337

AdrianaGaudiani,EmilioLuque,PabloGarcı´a,MarianoRe, MarceloNaiouf,andArmandoDeGiusti

PartVISocialMediaforSustainability

19ASocialMediaEnvironmentalAwarenessCampaigntoPromote SustainablePracticesinEducationalEnvironments ............355 BrendaScholtz,ClaytonBurger,andMasiveZita

20SupportingSustainableDevelopmentinRuralAreasby EncouragingLocalCooperationandNeighborhoodEffects UsingICT ............................................371 AndreasFiller,EvaKern,andStefanNaumann

Chapter1

ExtendingEnergeticPotentialsofData CentersbyResourceOptimization toImproveCarbonFootprint

Abstract Theelectricpowerisoneofthemajoroperatingexpensesindatacenters. Risingandvaryingenergycostsinducetheneedoffurthersolutionstouseenergy efficiently.Thefirststepstoimproveefficiencyhavealreadybeenaccomplishedby applyingvirtualizationtechnologies.However,apracticalapproachfordatacenter powercontrolmechanismsisstillmissing.

Inthispaper,weaddresstheproblemofenergyefficiencyindatacenters. Efficientandscalablepowerusagefordatacentersisneeded.Wepresentdifferent approachestoimproveefficiencyandcarbonfootprintasbackgroundinformation. Weproposeanin-progressideatoextendthepossibilitiesofpowercontrolindata centersandtoimproveefficiency.Ourapproachisbasedonvirtualizationtechnologiesandlive-migrationtoimproveresourceutilizationbycomparingdifferent effectsonvirtualmachinepermutationonphysicalservers.ItdeliversanefficiencyawareVMplacementbyassessingdifferentvirtualmachinepermutation.Inour approach,theapplicationsareuntouchedandthetechnologyisnon-invasive regardingtheapplications.ThisisacrucialrequirementinthecontextofInfrastructure-as-a-Service(IaaS)environments.

Keywords Datacenter•VMplacement•Energyefficiency•Power-aware• Resourcemanagement•Servervirtualization

1Introduction

TheIPtrafficincreasesyearbyyearworldwide.NewInformationandCommunicationTechnology(ICT)servicesarecomingupandexistingservicesaremigrating toIPtechnology,forexample,VoIP,TV,radioandvideostreaming.Following

A.Borgerding(*) UniversityofOldenburg,26111Oldenburg,Germany

e-mail: alexander.borgerding@uni-oldenburg.de

G.Schomaker

SoftwareInnovationCampusPaderborn,Zukunftsmeile1,33102Paderborn,Germany

e-mail: schomaker@sicp.de

© SpringerInternationalPublishingSwitzerland2016

J.MarxGomezetal.(eds.), AdvancesandNewTrendsinEnvironmentaland EnergyInformatics,ProgressinIS,DOI10.1007/978-3-319-23455-7_1

thesetrends,thepowerconsumptionofICTobtainsamoreandmoresignificant value.Inthesameway,datacentersaregrowinginnumberandsizeinorderto complywiththeincreasingdemand.Asaresult,theirshareofelectricpower consumptionincreasestoo,e.g.ithasdoubledintheperiod2000–2006[16].In addition,energycostsrisecontinuouslyandthedatacenteroperatorsarefacedwith customerquestionsaboutsustainabilityandcarbonfootprintwhileeconomical operationisanall-overgoal.Theelectricpowerconsumptionhasbecomeoneof themajorexpensesindatacenters.

Ahighperformanceserverinidle-stateconsumesupto60%ofitspeakpower [11].Toreducethequantityofserversinidle-state,virtualizationtechnologiesare used.Virtualizationtechnologiesallowseveralvirtualmachines(VMs)tobe operatedononephysicalserverormachine(PM).Inthiswaythenumberofservers inidle-statecanbereducedtosaveenergy[6].However,therisingenergycosts leadtoarisingcostpressureandfurthersolutionsareneededastheywillbe proposedinthefollowing.

ThispaperextendsourcontributiontoEnviroInfo2014–28thInternational ConferenceonInformaticsforEnvironmentalProtection[3]andisorganizedas follows:Sect. 2 motivatesanddefinestheproblemofenergyefficiencyand integratingrenewableenergyindatacenters.Section 3 givesbackgroundon approachesrelevanttoenergyefficiency,virtualizationtechnologyandimproving thecarbonfootprint.InSect. 4,wepresenttheresource-efficientandenergyadaptiveapproach.Thepaperisconcludedbycommentsonourprogressingwork inSect. 5.

2ProblemDefinition

Theshareofvolatilerenewablepowersourcesisincreasing.Thisleadstovolatile energyavailabilityandlastlytovaryingenergypricemodels.Todealwiththe variableavailability,weneedanapproachthatensurescontrollablepowerconsumptionbeyondgeneralenergyefficiency.Thus,weneedtoimprovetheefficiencyofthedatacenterusinganintelligentandefficientVMplacementinorderto adapttovolatileenergyavailabilityandimprovecarbonfootprintwhilekeepingthe overallgoaltousetheinvestedenergyasefficientaspossible.

TheincreasingamountofITservicescombinedwithsteadilyraisingenergy costsplacegreatdemandsondatacenters.Theseconditionsinducetheneedto operateamaximumnumberofITserviceswithminimalemploymentofresources, sincetheaimisaneconomicalserviceoperation.Therefore,theeffectivenessofthe investedpowershouldbeatamaximumlevel.Inthispaper,wefocusonthe server’spowerconsumptionanddefinetheefficiencyofaserverastheworkdone perenergyunit[5].

Intherelatedworkpartofthispaper,weanalyzedifferentkindsofapproachesin thecontextofenergyconsumption,energyefficiencyandintegratingrenewable power.Inthisresearchapproach,wewanttoexplorewhichfurtheroptionsexistto

useenergyefficientandhowwecantakeeffectonthedatacenter’spower consumptionand,finally,toadaptittoavailablevolatilerenewableenergy.

Totakeadvantageofcurrentdevelopments,powerconsumptionshouldbe increasableintimesoflowenergypricesandreducibleotherwisewhilewestick toahighefficiencylevelinbothcases.InServiceLevelAgreements(SLAs)for instance,aspecificapplicationthroughputwithinatimeframeisdefined.Dueto theseagreements,wecanuseperiodsoflowenergypricestoproducethethroughputfarbeforethetimeframeexceeds.Inperiodsofhighenergyprices,ascheduled decreaseofthepreviouslybuiltbuffercanbeusedtosaveenergycosts.

Someapproaches[4, 10, 15]usegeographically-distributeddatacentersto scheduletheworkloadacrossdatacenterswithhighrenewableenergyavailability. Themethodologyisonlysuitableinbig,geographically-spreadscenariosandthe overallpowerconsumptionisnotaffected.Hence,wedonotpursuethese approaches.Ingeneral,manyapproachesarebasedonstrategieswithfocuson CPUutilizationbecauseCPUutilizationcorrelateswiththeserver’spowerconsumptiondirectly[5].Theutilizationofotherservercomponentsdoesnothave suchaneffectontheserver’spowerconsumption.However,theapplication’s performancedependsnotonlyonCPUusage,butallrequiredresourcesareneeded foroptimalapplicationperformance.Hence,theperformancereliesonothercomponentstooandwealsowanttofocusontheseothercomponentssuchasNetwork InterfaceCard(NIC),RandomAccessMemory(RAM)andHardDiskDrive (HDD)toimprovetheefficiency,especiallyiftheirutilizationdoesnothavean adverseeffectontheserver’spowerconsumption.Ourassumptionisthatthe optimizedutilizationoftheseresourcesisnotincreasingthepowerconsumption, butitcanbeusedtoimprovetheefficiencyandapplicationperformance.

Therearedifferenttypesofapplications;someapplicationsworkstand-alone whileothersrelyonseveralcomponentsrunningondifferentVMs.Componentsof thelattercommunicatevianetworkandthenetworkutilizationtakeseffectonsuch distributedapplications.Inourapproach,wewanttoincludethesecommunication topologytopics.However,theapplications’ requirementsarechangingduring operation,sometimesinlargescaleandinshortintervals.Therefore,weneedan onlinealgorithmthatactsatruntimetorespondtochangingvalues.Weneedto keepobstaclesatalowlevelbyactingagnostictotheapplications.Thecapable approachshouldbeapplicablewithouttheneedtochangetheoperatingapplications.ThisisacrucialrequirementinthecontextofInfrastructure-as-a-Service (IaaS)environments.

Beingagnostictoapplicationsmeanstoinfluencetheirperformancewithout theybecomeawareofourmethodology.Forexample,ifanapplicationintendsto writeafileontheharddisk,ithastowaituntilitgetsaccesstotheharddisk.Thisis ausualsituationanapplicationcanhandle.Inthewaitstate,theapplicationcannot distinguishwhetherthewaitwascausedbyanotherapplicationwritingonthehard diskorbyourmethodology.

TheproblemofdetermininganefficientVMplacementcanbeformulatedasan extendedbin-packingproblem,whereVMs(objects)mustbeallocatedtothePMs (bins).Inthebin-packingproblem,objectsofdifferentvolumesmustbefittedintoa

finitenumberofbins,eachofthesamevolume,inawaythatminimizesthenumber ofbinsused.Thebin-packingproblemhasanNP-hardcomplexity.Comparedto theVMallocatingproblem,wehaveamultidimensionalbinpackingproblem. Insteadoftheobjectsize,wehavetodealwithseveralresourcerequirements ofVMs.

Inadatacenterwith k PMsand n VMsoperatedonthePMs,thenumberof configurationpossibilitiesisdescribedbypartioningasetof n elementsinto k partitionswhilethe k setsaredisjointandnonempty.Thisisdescribedbythe Stirlingnumbersofthesecondkind:

Incaseofadatacenterwith10VMsand3PMs,wehave S10, 3 ¼ 9330differentand possibleVMallocationstothePMsthatarenamedasconfigurationsinthispaper. Hence,aglobalbin-packingsolverwillnotbeabletodeliveraVMplacement forafastactingonlineapproach.

TheformaldescriptionoftheVMplacingproblemrelatingtothebin-packing problemisasfollows:AsetofvirtualmachinesV ¼ VM1 , ... ,VMn fg andasetof physicalmachinesP ¼ PM1 , ... ,PMk fg isgiven.TheVMsarerepresentedby theirresourcedemandvectorsdi .ThePMsarerepresentedbytheirresource capacityvectorscs .TheresourcecapacityvectorofaPMdescribestheavailable resourcesthatcanberequestedbyVMs.Thegoalistofindaconfigurationsothat forallPMsinP:

while j isthetotalnumberofVMsonthePM.

TomeasurethequalityofanallocatedconfigurationC,theefficiency E defined by:

ECðÞ¼ workdone unitenergy

isasuitablemetric[5].TheaggregatedidletimesofthePMsmayalsoindicatethe qualityoftheconfiguration.

Tothebestofourknowledge,thisisthefirstapproachthatresearcheson agnosticmethodologies,withoutschedulingcomponents,tocontrolthedatacenters powerconsumptionwiththeaimofefficiencyandthepossibilitytoincreaseand decreasethepowerconsumptionaswell.

3RelatedWork

Powerconsumptionandenergyefficiencyindatacentersisatopic,onwhichalot ofworkhasalreadybeendone.Inthissection,wegiveanoverviewofdifferent approaches.

Theusageoflow-powercomponentsseemstooffersolutionsforlowerenergy consumption.Meisneretal.[12]handledthequestionwhetherlowpowerconsumptioncorrelateswithenergyefficiencyinthedatacentercontext.Theydiscoveredthattheusageoflowpowercomponentsisnotthesolution.Theycompared lowpowerserverswithhighpowerserversanddefinedtheenergyefficiencyofa systemastheworkdoneperenergyunit.Theyachievedbetterefficiencywiththe highpowerserversandfoundthatmodernserversareonlymaximallyefficientat 100%utilization.

AnotherpotentialforimprovementistoletITrequirementsfollowenergy availability.Therearesomeapproaches[4, 10, 14]thatuselocalenergyconditions. Theymigratetheserverworkloadtodatacenterdestinationswithavailablerenewablepower.Theseideasarefinallyonlysuitablefordistributedandwidespreaddata centers.Datacenterlocationsatclosequarterstypicallyhavethesameornot significantlydifferentenergyconditions.Inthelatterscenario,theconsumption ofrenewableenergycanbeincreased,buttheefficientpowerusageisnottakeninto consideration.

AdifferentideaismentionedbyKrioukovetal.[9].Inthiswork,aschedulerhas accesstoatasklist,wherethetaskwiththeearliestdeadlineisatthetop.Thisisan earliestdeadlinefirst(EDF)schedule.Ifrenewableenergyisavailable,theEDF schedulerstartstasksfromthetopofthetasklisttousetherenewableenergy.Ifless energyisavailable,taskswillbeterminated.Insuchapproaches,wehavetodeal withapplication-specifictopics.Tobuildagradedlistoftaskstoschedule,we determinethedurationataskneedstobeprocessedandweneedadeadlineforeach tasktobeprocessed.Terminatedtasksleadtoapplication-specificissuesthatneed toberesolvedafterwards.

TheapproachofHoyer[8]basesonpredictionmodelstocalculatetheneeded servercapacityinadvancetoreduceunusedservercapacity.Optimistic,pessimistic anddynamicresourcestrategieswerepresented.Thisapproachoffersmethodologiestoimproveefficiency,butcontrollingthedatacenterspowerconsumptionis notfocused.

Tangetal.[17]proposeathermal-awaretaskscheduling.Theambitionisto minimizecoolingrequirementsandtoimprovethedatacenterefficiencyinthis way.Theysetupacentraldatabasewithserverinformation,especiallyserverheat information.AnEDFschedulerisplacingtaskswiththeearliestdeadlineonthe coldestserver.Thus,theyavoidhotspotsandcoolingrequirementcanbedecreased toimproveefficiency.Theusageofagradedtasklistcomeswiththesame disadvantagesasdescribedbefore.Toavoiddealingwithapplication-specific topics,thevirtualmachineisausefulcontainertoplaceITloadsinsteadofexplicit applicationtasks.Inmanyapproaches,forexampleCorradietal.[6],power

consumptionisreducedbyconcentratingVMsonafewernumberofserversand poweringdownunusedonestosaveenergy.Chenetal.[5]describethepower consumptionofaserverasthesumofitsstaticpowerconsumptionanditsdynamic powerconsumption.Thestaticpowerconsumptionistheconsumptionoftheserver inpower-onstatewithoutworkload.Thisamountofpowercanbesavedwiththis approach.Thedynamicpartofserver’spowerconsumptioncorrelateswithitsCPU utilization,asdescribedbyPelleyetal.[13].Thus,mostmethodologiesareonly focusedonCPUutilization.

Dalvanadietal.[7]andVuetal.[18]pointedoutthatnetworkcommunication canalsoinfluencetheoverallperformanceofanITserviceandnetwork-awareVM placementisalsoanimportantandchallengingissue.Hence,theyembracenetwork traffictominimizepowerconsumption.

Asdescribed,manyapproaches[1, 15, 19]usevirtualizationtechnologiesto concentrateVMsonasmallnumberofPMs.WhilemigratingVMsontoaPM,the sizeoftheRAMisalimitingfactor.IftheRAM-sizeofthePMisexhausted,further VMscannotbemigratedontothisPM.Thiscanbeanadverseeffect,especiallyif resourcessuchasCPUsarestillunderutilizedorcompletelyidling.Thememory sharingtechnologyoffersthepossibilitytocondenseredundantmemorypagesona PMtoonepage.UnneededphysicalmemorycanbefreedtoimprovetheVMs memoryfootprint.TheVMsrunontopofahypervisor,whichisresponsiblefor allocatingthephysicalresourcestoindividualVMs.Thehypervisoridentifies identicalmemorypagesonthedifferentVMsonaPMandsharesthemamong theVMswithpointers.Thisfreesupmemoryfornewpages.IfaVM’sinformation onthatsharedpagechanges,thehypervisorwritesthememorytoanewpageand re-addressesapointer.ThecapacityofthePMcanbeincreasedtoconcentrate furtherVMsonthePMandtoachievehigherserverutilization.Woodetal.[19] presentamemorysharing-awareplacementapproachforvirtualmachinesthat includesamemoryfingerprintingsystemtodeterminethesharingpotential amongasetofVMs.Inaddition,itmakesuseoflivemigrationtooptimizethe VMplacement.

Insummary,thestateoftheartapproachesdeliverseveralsolutionsinthe contextofenergyefficiency,butanefficiency-awareapproachwithcombined datacenterpowercontrolmechanismsisstillmissing.

4Resource-EfficientandEnergy-AdaptiveVMPlacement Approach

Inthissectionthein-progressideaforresource-efficientandenergy-adaptiveVM placementindatacentersisproposed.Tooptimizetheserverutilization,manydata centeroperatorsalreadyuseservervirtualizationtechnologiesandoperateseveral virtualmachinesononephysicalserver.Thistechnologyisthebaseforourfurther optimizations.Inourapproach,weareatthepointthatthefirststepsof

optimizationshavealreadybeendone.Hence,wearerunningasetofVMs concentratedonasmallnumberofpotentialservers.Unusedserversarealready switchedoff.Asfurtherinput,wegetatargetpowerconsumptionvalue.

Itisgenerallyacceptedthatapplicationsoperateideallyiftheyhaveaccesstoall requiredserverresources.Withtheaimofimprovingthedatacenter’sefficiency, resource-competingVMsshouldnotbeoperatedonthesamephysicalserver together.OurapproachistocreateaVMallocationthatconcentratesVMswith suitableresourcerequirementsonthesamephysicalserverforidealapplication performanceandefficiency.Inthisconstellation,eachapplicationhasaccesstothe requiredserverresourcesandoperatesideally.Finally,theoverallserverresources aremoreutilizedthanbeforeandtheefficiencyrises.Besidetheincreasedefficiency,thissituationalsoleadstoahigherpowerconsumptionandapplication performance.Thisscenarioissuitablefortimesofhighenergyavailability.Followingtheideaofgreenenergyusage,thistechnologyisalsocapableofreducing thedatacenter’spowerconsumptioninsituationsoflessgreenpoweravailability. Therefore,themethodologycanbeusedtoexplicitlyreduceresourceutilizationby combiningresource-competingapplications,leadingtolowerpowerconsumption butalsotoapotentiallyreducedapplicationperformance.

Indatacenters,applicationsinducespecificpowerconsumptionsbytheirevoked serverload.Thisrequiredamountofpowerissofarunderstoodasafixedand restrictedvalue.Ourconceptistoletthisamountofpowerbecomeacontrollable valuebyapplyingacorrespondingVMallocation.

Thepowerconsumption PCdc ofadatacenterbreaksdownasfollows:

¼ PCSupport þ PCServers

Thetotalpowerconsumptionisthesumofthepowerconsumptionofalldatacenter components.BesidethepowerconsumptionofallPMs PCServers ,wehavethepower consumptionofthesupportinfrastructure PCSupport i.e.networkcomponents, coolingcomponents,UPS,lights,etc.

Chenetal.[5]describethepowerconsumptionofaserverasthesumofitsstatic (idle,withoutworkload)powerconsumption PCServersidle anditsdynamicpower consumption PCserversdyn :

PCserversdyn istheamountofpowerwedirectlytakeinfluenceon.Itreflectsthe amountofpowerconsumptiondeviancebetween100%serverutilizationandidle mode.Idleserversstillconsume60%oftheirpeakpowerdraw[11].

Hence,asustainablepart(upto40%)oftheserver’spowerconsumptionis controllable;itcanbeincreasedintimesofhighenergyavailabilityanddecreased otherwise.Ourapproachisbasedonvirtualizationtechnologyandthepossibilityto live-migrateVMs.Themethodologyisagnostictotheoperatingapplications.This isanadvantagecomparedtoothertaskscheduling-basedalgorithms,sincethese havetodealwithtaskexecutiontimesandotherapplication-specifictopics.Inour

PCdc
PCServers ¼ PCServersidle þ PCserversdyn

approach,theapplicationsareuntouchedandthetechnologyisnon-invasive regardingtheapplications;itonlytakeseffectontheavailabilityofserver resources.Thevariableavailabilityofserverresourcesisausualsettingthat applicationsareconfrontedwith.

Asdescribedintherelatedworkpartofthispaper,thePM’sRAMcanbea limitingfactorwhilemigratingfurtherVMstothePM.Inaddition,wemakeuseof thetechnologytoshareRAMacrosstheVMstoincreasethenumberofVMs operatedonaPM.

Thefollowingdiagramsillustratethepractice,howthemethodology’sstrategy migratesVMsbetweenphysicalservers.

InFig. 1.1,theinitial,non-optimizedsituationisdisplayedshowingasetofVMs operatedonthreephysicalservers.Theresourceutilizationishighlighted(lighter colorsmeaninglow,darkercolorshighutilizations).OnPM2,forexamplethe performanceisaffectedbyhighnetworkutilization.

Ourmethodologyachievesanequilibriumallocationregardingtheresource utilization,asshowninFig. 1.2.VMstomigratearechosendependingontheir RAMsizeandtheirfractionofscarceresourceutilization.ThesubsequentVM permutationleadstoanaverageutilizationofallinvolvedresources.Hence,the approachincreasesefficiencyandpowerconsumptionbyresourceusage optimization.

Theconfigurationissuitablefortimesofhighenergyavailabilityandlowenergy prices.Inperiodsoflessavailablerenewableenergyorhighenergyprices,weneed toreducethepowerconsumptionwhilekeepingahighefficiencylevel.

Thesituation,asshowninFig. 1.3,istheresultwithreducedpowerconsumption objectives.TheCPUutilizationisreducedtolikewisereducethepowerconsumptionaswellwhiletheutilizationofotherresourcesisbalanced.Theresultisthe mosteffectiveconstellationatreducedpowerconditions.TheDynamicVoltage

Fig.1.1 SchematicVMonphysicalserverdiagram:initialsituation

Fig.1.2 SchematicVMonphysicalserverdiagram:optimizedsituation

andFrequencyScaling(DVFS)techniqueisusedtoadaptthepowerconsumption totheactualCPUutilization.DVFSallowsadynamicaladaptionofCPUvoltage andCPUfrequencyaccordingtothecurrentresourcedemand.

4.1SystemModel

Asdescribed,wehaveanNP-hardcomplexityifwesticktomethodologiesthat involveallpossibleconfigurationstofindthebestsuitableconfigurationforour actualrequirements.Toreducethecomplexityandthelongcomputationtime,we changefromanall-embracingglobalsolutiontolocalsolvingstrategies.Ontheone hand,thisisrequiredforonlineactingapproachesandontheotherhand,weassume thatwewillnotgetsignificantlybetteroverallsolutionsifweincludeallVMsto findasuitableconfiguration.

InFig. 1.4,acomponentmodeloftheentiresystemisshown.Wehavean application-monitoringcomponentthatdeliversinformationabouttheapplications andserverstotheservicelevelmanagement(SLM).TheSLMcomponentcontains allservicelevelagreements(SLAs)andcalculatesnewpowertargetvaluesforthe datacentertoobservetheSLAs.Thesevaluesarepropagatedtoalloptimizers, workingoneveryphysicalserver.Theoptimizercomparesthenewincomingtarget valueswithitsownactualvalue.Ifthedifferenceisinrangeofapredefined hysteresis,theoptimizerdoesnottakeanyaction.Otherwiseitstartsoptimization. Ifthetargetisnotinthepredefinedrangeandtheactualvalueislowerthanthe target,theoptimizerresolvesresourcecompetingconstellationsandhostsadditionalVMsfromtheofferpool.Intheofferpool,alldistributedoptimizerscan announceVMs,forexample,iftheydonotfittotheiractualplacementstrategy. TheVMsintheofferpoolarerepresentedwiththeirresourcerequirementsthatare thebaseforlaterVMplacementswaps.Iftheactualvalueishigherthanthetarget, theoptimizerarrangesaresourcecompetingallocationtoreducethepower consumption.

Theenergyavailability,energypricesandservicelevelvaluesareindependent andglobalvaluestoaggregatetoatargetpowerconsumptionvalue.Thisisatask forthecentralservicelevelmanagement(SLM)componentofoursystem.Herewe donothaveanylocalissuestoattend,sowecancalculatethesevaluesglobally.As anadditionaleffectofthegloballydefinedtargetpowerconsumptionvalue,we

Fig.1.3 SchematicVMonphysicalserverdiagram:aimofreducedpowerconsumption

VMCPURAMNICI/O

VM1 0,30,30,80,1

VM20,30,10,10,1 VM3 0,20,20,70,1

VM40,30,30,20,6 VM5 0,80,20,80,1

haveevenlydistributedserverutilization.Thisreducestheoccurrenceofhotspots, similartotheapproachmentionedbyTangetal.[17].

WeusealocaloptimizercomponentworkingonasinglePMthatfocusesona solutionforitsownPM.ThiscomponenthastofindasolutionforjustonePMand thesetofpossibleVMsisreducedtotheactualoperatedonesandtoasubsetof thoseintheofferpool.Asinput,theoptimizerreceivesadefinedtargetpower consumption,whichhastobereachedwithbestpossibleefficiency.

4.2Algorithm

CPUutilizationisthemosteffectivevalueregardingpowerconsumptionas mentionedbefore.Inotherwords,theoverallCPUutilizationisthevalueto increaseordecreasetotakeeffectonthedatacenter’spowerconsumption.Our approachusescompetingresourceallocationstoslowdownapplicationsandin seriestheCPUutilization.ConsolidatingVMsonaPMthatutilizethesame resourcesexcepttheCPUcanaccomplishthis.Consequently,theCPUutilization andpowerconsumptiondecreases.Thispracticeaffectstheapplication ’sperformanceandweneedafeedbackthatissentfromtheapplication-monitoring componenttotheSLMcomponenttoensuretheSLAs.Withtheinformation abouttheSLAsandactualapplicationperformance,theSLMcomponentisable tocalculatepowerconsumptiontargetvaluesthatachievetheeconomicdatacenter objectives.

ThetargetpowerconsumptionisbroadcastedtoallPMs.ThePMhasgotan optimizercomponentthatreceivesthetargetandcomparesitwithitsactualvalue. Ifthetargetissimilartotheactualvalue,theoptimizerdoesnotinterfere.Otherwiseitstartsoptimizing.Whiledoingthis,thefocusiskeptonbalancedresource utilizationandefficiency.Hence,theoverallCPUutilizationisreducedor increasedbutallotherresourcesareusedasefficientlyaspossible.Balanced resourceutilizationisalwaysthegoalexceptforCPUutilizationandresources

Fig.1.4 Schematicsystemmodel

thatareusedtobuildthecompetingresourcesituation.MerelytheattainableCPU utilizationisavariableandimplicitvaluethatcorrespondstothepowerconsumptiontargetvalue.

EveryPM’soptimizerstrivestoreachthetargetvaluebyoptimizingitsown situation.WehaveanofferpoolofVMs,whichcanbeaccessedbyeveryPM’s optimizer.TheoptimizerisabletoreadtheofferedVMsfromotherPMsorevento offerVMs.Ifthetargetvalueisgreaterthantheactualvalue,theoptimizerremoves suitableVMsfromthepooltohostuntilthetargetvalueisreached.Ifthetargetis lowerthantheactualvalue,theoptimizeroffersVMstothepooltoreducetheown value.Furthermore,additionalVMscanbehostedfromthepooltocreatecompetingresourcesituationstoreducetheCPUutilizationandtoreachthetargetvalue. DevelopingareducedpowerconsumptionVMallocationcanbedoneinthree ways:

(i)MigrateVMstootherPMs.ThisreducestheCPUutilizationandthepower consumptionbyDVFStechnology.

(ii)Theoptimizerarrangesaresourcecompetingallocation,whichreducesthe CPUutilizationand-asaresult-decreasesthepowerconsumptionbyDVFS technology.

(iii)TheoptimizerarrangesCPUoverprovisioning.CPUutilizationisalreadyat 100%andfurtherVMswillbehosted.TheadditionalVMsdonotincreasethe PM’spowerconsumptionbutreducethepowerconsumptionofthePMthey camefrom.Hence,theoverallpowerconsumptionisdecreasing.

Thestrategytoreducethepowerconsumptionstartswith(i)andiscascading downtothemethodologyof(iii).Atfirst,thetargetisstrivedwith(i),ifthisisnot leadingtotherequiredresults,wegoonwith(ii)andlastlywith(iii).Usingthe methodologyof(i)means,wehavenofurtherrisksofSLA-violationbecausethe application’sperformanceisnotinfluenced.In(ii)und(iii)wepotentiallyslow downtheapplications,probablyincreasingtheriskofSLAviolations.Hence,the methodologyalwaysstartsinstep(i).

Theformaldescriptionoftheefficiencyandpowerconsumptionproblemisa follows:AsetofvirtualmachinesV ¼ VM1 , ,VMn fg andasetofphysical machinesP ¼ PM1 , ,PMk fg isgiven.TheVMsarerepresentedbytheir resourcedemandvectorsdi .ThePMsarerepresentedbytheirresourcecapacity vectorsci .Thegoalistofindaconfiguration C sothatforallPMsinP:

j i¼1 d i cs þ xs

wherethevector xs isanoffsettocontrolunder-andoverprovisioningoftheserver resourcesonPMs while j isthetotalnumberofVMsonthePMs .Weuse xs tocontrol theresourceutilizationonthePMstoinducetheintendedserverutilizationand therebytheirpowerconsumption.

Tomeasurethequalityofanallocatedconfiguration C,wehavenowtwo differentmetrics.Ontheonehand,wehavetheefficiency E: ECðÞ¼ workdone unitenergy

Ontheotherhand,wehavethedifference Δ betweenthePMspowerconsumption PCserver andthetargetpowerconsumption PCtarget :

The Δ representsthedeviance(positive)fromthetargetpowerconsumption.Incase oflowertargetpowerconsumptions,alastingdevianceistheindicatortogoon withthenextstep(ii)or(iii).

TheprocessofreachingasuitableVMplacementandthebehaviourofthe locallyexecutedoptimizerisdemonstratedbythefollowingpseudocode:

Inputs: t targetpowerconsumptionforlocalPM, p actualPM’spower consumption,resourceutilization

Output: VMplacementforlocalPMthatevokestargetpowerconsumption

1.receivenewtarget t givenbySLMcomponent

2. ift > p andthePM’sCPUutilizationis100%,offerVMstootherPMsvia offerpool

3. ift > p andthePM’sCPUutilizationislowerthan100%andallother resourcesareunderutilized,thePMinvitesVMstoshelterfromotherPMs withhighCPUutilization

4. ift > p andthePM’sCPUutilizationislowerthan100%andother resourcesarestrongutilized,offerVMstootherPMstosolvethecompetingresourcesituation

5. ift < p andthePM’sCPUutilizationislowerthan100%andother resourcesarestrongutilized,inviteVMstoshelterfromotherPMswith highCPUutilization

6. ift < p andthePM’sCPUutilizationis100%,inviteVMstoshelterfrom otherPMstocreateresourcecompetingsituation

7. ift ¼ p donothing

Inadditiontotheeventofchangingpowerconsumptiontargets,wehavefurther eventstodealwith.Duringtheoperationahostcanbecomeover-orunderloaded.A PM’soverloadmightleadtoSLAviolationsandanunderloadmeansthatthe efficiencyisnotatoptimumlevel.Dependingontheactualpowerconsumption

Another random document with no related content on Scribd:

pak jai d’r poote.… goan d’r op legge.… ik hep nou d’r kop.… stevigàn hoor!.…

Rood donkerden de zeerende wimpers van Dirk uit slaap-schrik, gezwollen, tegen lichtschijn van ’t lampje, dat Guurt nu midden op tafel had gezet. Snel weer z’n kop hevig draaiend staarde ie ontsteld in hurkhouding op de bobbel onder ’m neèr, die hij indrukte. Zacht gekerm en verdoofd gekrijsch kreunde uit de dekens. Dirk, in al z’n krachtzwaarte telkens opgewipt door ’t ingesnoerde zenuwlijf onder ’m, kroop verder in bed, drukte zwaarder met z’n knieën op de plek waar vrouw Hassel’s nek zat, plette, zelf radeloos, in angst, niet beseffend, wàt anders te doen. Moeder was plots gek geworden. Dat voelden de kinderen. En niemand viel ’t in, den Ouë te vragen, hoe ie eigenlijk uit bed kwam. Op d’r beenen lag ie nou, Gerrit, neergekrampt in ’t donkere bed-endje. Maar telkens even, rukte vrouw Hassel in angstkrampen en stuiping van d’r voeten ouë Gerrit òp, dat ie waggelde, in den hoek beukte met z’n kop; dan weer trapte ze’m tusschen de liezen, dat ie wilden, jagenden pijnkreet uitstootte en vloekte.

Onderhands bedacht ie, wat ie zeggen most als z’m vragen zouen, waar ie geweest was, wat ie d’r uit te doen had? [197]

Niks.… niks heulegoar gain uitproatje had ie.… Dat moakte ’m stikke van angst.

Zachter, al zachter kreunde en kermde vrouw Hassel. Toen, als in schok, begrepen Piet en Guurt in één, dat ze stikken ging zóó.

—Houw op Dirk … houw op, gilde Guurt ontzet, je smoort d’r.… se hep gain lucht.…

—F’rdomd, gromde Piet, se stikt t’met.… dá’ holp nie.… lá’ d’r nou los.… Dirk, zelf geschrikt, plots voelend dat ie ’r vermoord kon

hebben, was angstig van d’r lijf opgesprongen, Gerrit uit z’n hoek meesleurend, nu vrouw Hassel d’r beenen al wat minuten beweegloos gehouen had. Met z’n zware schonken, dachten ze, dat Dirk ’r doodgekneusd had, moeder gestikt onder de lakens zou blauwen.

Guurt en Piet rukten de dekens in plooiwarrel van d’r hoofd. Stil lag ze, roerloos verwrongen met grauw gezicht en vuil-grijze flodderharen voor dichte oogluiken gekroest.… Zacht kwam er hijging in ’r lijf.… openden de kijkers weer, na ’n poosje, glurend door harenwar op Hassel, die in benauwde streken over z’n baard wreef, ingekrompen naast de kinderen voor ’t bed stond.

Plots in gansch onvoorzienen ruk, sprong vrouw Hassel weer overend, aap-lenig op Hassel af, spoog z’m witte klodders in z’n gezicht, schudde z’n langen haarkop.… gil-roggelend:

—Moordenoàr, je hep main wille joape.… ik hep ’t sien.…

Nu was ’r geheugen sterk even, in krisis. Machteloos, met lendenen achteruitgedrukt viel Gerrit op z’n knieën, in dollen angst, dat ze’m gevolgd, gezien had in den kelder.… In z’n benauwing daarover, voelde ie bijna de bonken niet, die z’n vrouw ’m op zijn grijzen kop en nek hamerde, met krampige vuistwoede, in waanzin. Guurt, angstiger nu, gilde mee, en schreeuwde huilend dat ze de buren verderop roepen zou.

—Hou je bek, snauwde Dirk, zoo wait hain.… is nog nie.. sel d’r wel mores leere.… Hier Piet.… graip jai d’r poote.… den Ouë leg tog veur merakel.…

Dirk wilde eerst den Ouë losrukken uit de kramphanden [198]van z’n moeder, die in woeste dierdrift doorstompte en mokerde. Gerrit vloekte, al benauwder dat z’m sien had, dat se ’t doar soo inéén sou

uitskreeuwe,—mepte zwakkies terug in ’t donkere ruimtetje, tegen de magere roggelborst van z’n wijf, soms ’n woester bof, dat ’t kraakte op ’r karkas. Eindelijk had Dirk ’m losgeworsteld, en in waggelende strompeling ’m opzij geduwd.

—Si jai hier Ouë.… op die deele is ’t waif sterker aa’s wai..

Toen in loer, greep ie weer de handen plots van z’n moeder, sloeg haar er mee in ’t gezicht, boog ze achter de schouers half om, beukte ze dan weer naar d’r mond, dien ie dichtdrukte, plat als varkenssnuit. Wilde vechtlust driftte in ’m los, om ’t dolle wijf te temmen. Te hijgen stond ie, en Guurt, bijlichtend, krijschte gesmoord, doodsbleek d’r fijne hoofd in lichtschijn. Piet had ’r beenen nù vastgemoerd in zìjn schroefhanden en gekneld onder z’n zware schonken, die zacht, ademzacht bewogen. Langzaam begon angstkrisis van vrouw Hassel te zakken. Haar gezicht, los omwoeld van vuil-grijs haar, waaronder naakte schedel doorschemerde, lag grauw-paars te kaaksidderen, angstbezweet. Om ’r breed-dunnen mond schokten zenuwtrekjes, snel achteréén. En lossig zwabbervel van rimpelwang vlamde nu doorspikkeld van doffe vlekken. Uit ’r opengescheurden borstrok bruinde ’r smoezelig bloot lijf. Bij elken òpschok, knakte Dirk ’r met zwel-kracht terug in de peluw, haar magere armhanden geschroefd in z’n spitklauwen, kruislings over d’r borst, die hijgde zwaarder van benauwing nog. Zacht likte ze ’t schuim uit ’r mondhoeken weg. Plots begon ze uit te snikken, doofde angst-staar in ’r oogen, gebroken van flauw licht, keek ze weer rond, gewoon-suf als altijd, wist niet, wat ’r met ’r gebeurde.

De krisis was afgezakt. Angstmom van straks leek uit ’r gezicht weggerimpeld. Zwak, in uitputting nog, vroeg ze naar Dirk òp, huilschokkend.

—Waâ is d’r.. wa’ hou je main vast.. is ’t al loat hee?..

—Hou je bek, snauwde Dirk, je bèn d’r daàs,—niet beseffend, dat grienuitbarsting eindkrisis had gebracht. [199]

Stil weende ze door, handen kruislings-stil op d’r borst gedrukt, snikscheurend als altijd, niet wetend, waarom ze huilde, alleen bang maar weer dat ze ’r zouen roepen, d’r naam, dat ze dit en dat weer vergeten had. En ook dàt gevoel dofte weg, hield ze nog maar alleen den angst, zonder te weten waarvoor. Ze zag ze nu allen met bleeke gezichten zwak-belicht, maar ze begreep niet wat ze wouen, die koppen. Ouë Gerrit zat nog op z’n stoel, onder de staartklok, in zichzelf zacht jubelend, dat se niks sien had, ’t waif.… daâ’ se anders wel babbelt sou hewwe.… daa’ se niks niemendal sien had.… en aas se’t wete had.… waa’s sai ’t tug doalik kwait.…

—Moar snof’rjenne voàder, riep Piet, ’t bedsteedje uitspringend, nou ie zag dat z’n moeder zich niet meer verroerde, d’r beenen machteloos leën,.… hoe kwam je d’r uit? Hep se je d’ruit trapt?

—Ho.. ho.. nee.. hu.. hu.. so wait hain waa’st nie.… moar.… ik mos soo noòdig.… en toe’k t’rug kwaam, lai sai wakker.… begon se t’met te roase en te sloan.

Even had de Ouë geduizeld, bij de onverwachte vraag van Piet. Niet meer verwachtend dat ze’m vragen zouen, had ie er ook niet meer over gemijmerd wàt te zeggen. Nou was ’t er sebiet uitgeschoten, zonder bedenksel.… en heel gewoon klonk t’em alles.… doodgewoon,.. hij was t’r zelf verbaasd van. Vrouw Hassel hoorde ’r man spreken buiten ’t bed. Nou merkte ze eerst, dat ie niet naast ’r lag. Dirk had ’r handen losgelaten, maar bleef toch voor bed staan.

’n Half uur, in nachtstilte, dommelde ’t groepje bijéén, slaperig wakend weer, voor ’t donkere bedje. Ze bescholden ’t wijf, snauwden ’r toe wat ze uitgehaald had, maar ze sufte wezenloos ’n stamelwoord terug, zonder begrijpen. Stil-suf bleef vrouw Hassel

rondstaren, niet vragend, in zachten snik soms. Piet bromde, dat ’t nou puur daan was.

—Se moak g’n sloffies meer, gaapte ie in armrengeling.

—Daàs is se nie.… aa’s se.… aa’s se gèk was dàn.… Nou.… ik goan d’r in.…

Alleen de Ouë durfde niet goed, bang dat ze’m zou wurgen, [200]als ie eenmaal stil achter d’r lag. Toen Dirk kwaadaardiger bromde dat ie d’r nou moar in zou stappen, deed ie raar, ouë Gerrit, net of ie weer naar achter moest. Maar Dirk vloekte wou niet langer opblijven.

—Is ’t nou daàn.… murrege roep jai dokter.… ’k mo’ vroeg op stap.… ik goan d’r in.… aas sai.… aas sai weer hep.… skreeuw je moar.…

Bang-stil was ouë Gerrit achter z’n vrouw gekropen, in angst dat ze zich dadelijk op ’m zou smakken als ze ’m zien zou. Maar heel bedaard bleef ze, ’m loom vragend of ie d’r uit was geweest.

Guurt plette d’r hemdkantjes weer recht, met ’r hand op zware borsten, klaar wakker. Ze begreep niks meer van ’t wijf. Ze had ’r kunnen slaan, uit wrevel, dat moeder nòu klaar wakker keek, en zijzelf zoo geschrikt was. Maar toch voelde ze meelij ’n beetje met suffe staargezicht uit ’t donker opgrauwend.

—Wa’ he’k daan.… wa’ doe jai, smeek-stemde ze tegen Guurt, die ’t laatst voor ’t bed was gebleven.

—Niks.… niks.… jai was benouwt!.… goan nou moar sloape.…

Guurt stapte in bed, lekker onder de dekens kruipend, huiver-ha-tjes van kou uitbevend. De Ouë lag te rillen. Angst had ’m weer beet. Z’n vrouw wist ’t toch, dacht ie.… s’n spulle.. s’n spulle.…

En òver angstgevoel, dat ie z’n spullen zou verliezen, groeide wroeging dat ie stal, dat God ’m wou straffen.… Groene figuren en vlammetjes zag ie weer uit den donkeren hoek lekken. F’r wa’ ha’ Guurt de bedstee dicht daan.… Nou was t’r heule goar g’n licht.…

En als ie even stil lag, angst zakte, dat z’n oogleden dichtkapten zwaar van uitputting, kwam er droom-benauwing, bleef z’n adem plots weg in z’n long, dacht ie te stikken. Met geweld, wild zat ie overeind, telkens en telkens, met z’n handen grabbelend tegen z’n strot, waar de benauwing rondkroop.

Z’n vrouw naast ’m, hoorde ie zacht weer lippufferen, in [201]doffen slaap, kreunig kermen. Nou kòn hij niet meer snurken,.… de rust in ’t bedhol drukte ’m in elkaar, hing om z’n oogen, z’n handen, z’n keel.…

Heel lang bleef nog nachtdonkerte in ’t holletje voor z’n oogen gonzen. En heel langzaam jubelde ’r weer iets in ’m, zoete mijmering, dat geen sterveling ’m toch snapt had.… da d’r nie een, puur nie één wist, dat ie spulle had, en waar ie ze had.. puur nie één.… [202]

[Inhoud]

ACHTSTE HOOFDSTUK.

Warrelende schemersneeuw, traagvlokkend, wemelde over de breeë Baanwijk. De boomen kromden stamdonker tegen de dampende, gelig-wit stuivende straat. Van boulevardboomrij uit, donkerden heel van ver, hooge karren en paarden omnibus-schimmig ààn, tegen den tragen kringenden vlokwemel in. Even ’n vrouw, met triest-rood omslagdoekje en donkere kleeren, fantoomde òp uit ’n laag huisje, de leege straat òver. Alles witte, ingesneeuwd in stilteval. Bij ’n laag karretje, waarop blauw melkvat, dat met besneeuwde hoepelsomranding stond te eenzamen in ’n nauw wit zijwijkje, drentelde Kees Hassel heen en weer, wachtend op ’n kerel, die misschien iets voor ’m had.

Demping en dampige stilte witte van straatjes en daakjes. Hoog bij den Lemperweg naar ’t stationsplein, lag ’n groot brok weiruimte vol te wemelen met glanzige vlokken. Tusschen de boomen overal, als in traag spel van stoeiende hemellingen, schemerde prachtige stille warreling, over en op elkaar, ingangen bouwend en hooge boogpoorten van schemer-witte hallen. En àlom schuiner geweef van vlokken rond en om roerloos takgedonker, doodstille stammen, pastelgroen in broze kleurteerheid. Daartusschen nu en dan, beweeg van menschen met sneeuw-zware petten en jassen, wit, wit, onkenbaar bevlokt op gezicht, wenkbrauw en haar, doorsjokkend met donkerend lijf tegen den stoeidans van vlokken in. En voort weer wemelden glans-zacht en kleur-schitterig in zachten spat, de groote verstillende vlokken, op de al witter aarde, al dons-zachter, op de roerlooze wachtende takken, op de doodstille stammen. [203]

Aan allen kant lag Wiereland ingesneeuwd. ’t Ouë jaar was als ’n woest stuk leven voorbijgestoven, met nachtlijk rumoer, gebras, en

zuiplappen-gekrijsch van kerels en meiden, verdierlijkt in jammer. Kouer bleef ’t in stedeke en Duinkijk, rondom de groote heerlijkheden van Van Ouwenaar en Duindaal, met z’n witte akkers en noordpolige blanke weibrokken, zelfs als de zon plots doorschitteren kwam en blauwe dampen goot over ’t landwit, dat violet-zwaar verschaduwde in ’t bleek-gouïge licht.

De vorst steeg en mopperend vloekten de kweekers, dat hun gewas uit den grond was komen kijken en nou t’met doodvroor. Avond daarop daalde de vorst, modderden de wijkjes weer in drassige brij, grauwden jammerdagen in laag grijze luchten, verdruild door ’t vale stedeke, tot wéér inviel sneeuw, almaar sneeuw, aanwittend en bedonzend de wijkjes en huisjes zonder dat er ijs kwam in de sloten.

Kees stond te trampelen van voetenkou. Nou zou ie met den vent ’n hoekkroeg ingeloopen zijn, als ie even bleef passen op z’n karretje, maar die kwam niet terug. Verrek, dan zou ie ’m smeren.

Op z’n erfhuis bleef ie rommelen, uit ’t pleehok wat gier opscharrelend. ’n Paar dagen had ie helpen opladen en wat kwartjes verdiend, met nieuwe mandbodempjes maken. Nou was ’t weer daàn. Morgen zou ie reis, puur uit verveling z’n rot brok skuur slope en ’r blokken van zagen. Kon ie maar mee met de tuindersboot op Amsterdam, wa’ wild en k’nijne smokkele.… da’ satte nou al die f’rdommelinge bai mekoar.… en nooit kon ie mee. Maar van avond zou ’t er nou erais van komme.… stroope.… Hij had afgesproken met drie lui, beruchtste wildstroopers van Wiereland, omdat ie zelf geen kogel en geen achterlaaier, geen sprenkels, niks, niks meer had. Z’n laatste laaier hadden z’m afgekaapt op bijpad, de koddebeiers. Piet Hassel, z’n broer wou ook mee, voor ’t eerst. Kon hem niks schelen, als ie maar geen grooten bek sloeg.

Tot donker bleef ie nog rommelen op z’n erfje, grom-nijdig en stilwrokkend, dat er weer niks te vreten was. Donderement, [204]nou

wier t’m te guur. Huiver-rillig schokkerde ie de kamer in, smakte zich neer, plat op den grond, voor laag vuurtje, waarin takken vlamknetterden, als in winterpret-verhaal met doorbrande schouw en den donkeren konkelpot. Ouë Rams zat ’r weer met z’n beenen, in ’t verkort, in hoekje opgedrongen, pruimstraaltjes sissend in ’t geknapper. Even verwarmd stond Kees weer op, grommend. ’t Stonk ’r aa’s de pest.… en de zoete valeriaan, kon ie niet luchte, maakte ’m misselijk. Dan nog maar effe noar Grint.… tjonge die maid.… die Geert.… die draait sain puur veur s’n test.… wat ’n lief ding.…

—Waif aa’s t’met de kerels komme, lá’ hullie wachte.… aa’s hullie d’r om àcht uur nie benne, goan wai f’nàcht.…

Ant bromde iets terug uit ’t achterend, door wat schreeuw-kinderen heen. Tegen half acht dook Ant uit ’t donker, om ’t lampje op te steken in de kamer. Wimpie’s stemmetje zangde neuriënd uit z’n stikduister hoekje en ouë Rams zat even flauw-rossig bewalmd in zachte knettervlammetjes van schouw. Huilerig en drenzend sjokkerden de kinderen, in armoedigen lampschijn groezelig bewegend, zich hun vodjes van ’t lijf. Vier meisjes lagen al, nauw gekrompt bijeen in bedsteedje, elkaars adem opzuigend. Twee, met slaperige morsige kopjes ronkten naast drie woelenden, later ingestapt. Daàr, vlak boven hun hoofdjes, als in ’n doodkistje, plankte eng kribje dwars tegen bedstee-schot, klauterde Neeltje van vier in, met gatduwetjes van onderen opstommelend. De gonjen bevlooide zakken met haverdoppen, waarop ze lagen, stonken en wasemden vocht uit, als adem van ziek beest, door de krottige slaapholletjes. Smal hanglampje, pitjes-droef, groezelde wat vuilgeel lichtschijnsel op de magere slaapsnoetjes. Twee roodharige kooters liepen nog wat rond, met bloote modderige voetjes, drentelend in speelsche vadsigheid op den steenvloer, wachtend op nieuwe schreeuwen en porren van moeder, om in te stappen. Zuigeling lag in ’t bed van vader en moeder, naast Ant, voor ’t gemak

’s nachts, als kindeke de borst moest lebberen. Dientje, ’t moedertje, met ’r zenuwzwak kopje, [205]holle wal-oogen en uitgebleekte wangetjes moest rondgaan.

—Bidde.… helhoake, schreeuwde vrouw Hassel,.… nog twai Akte van Hoop enne.… Akte van Berouw.… kaik rond Dien.… gaif hullie d’r ’n mep.… dá’ kenalje.… la’ hullie nie klesseneere.… aa’s se nie wille.… d’r òp moar!.…

Bij knielend zusje Aafje ging ze staan om te hooren, in te vallen, te verbeteren. Toen Aafje klaar was hielp ze’r in de bedstee, voorzichtig tusschen de andere kinderkluit.—Van ’t schoorsteenrandje, uit ’n hoekje, peuterde ze ’n fleschje open, nam ze zelf met rillingen ’n lepel valeriaan. Voor d’r zenuwen, had moeder gezegd, omdat ze ’s nachts zoo schrikkelijk droomde, zoo wild dee.… zeien ze,.… op ging zitte, en bange gekkigheid zei. De kleine naast ’r most ook ’n slok, krijschte Ant weer even uit achterend naar Dien.

—En sai.… sai mo’ nog bidde.… Dien.… kaik.… f’rdomd se lait al.…

Stommeling! kwam dreigend aanstuiven Ant.… Sien je nou nie daa’ ’k brood an ’t moake bin?.…

—Nou.… en.… ik bin soo moe.… zuchtte bleek-angstig Dien, ’r bruin stinkend rokje van d’r beentjes schuddend.

Met ’n smak had Ant ’n lang-ijzeren brood-vorm en ’n grooten steenen pan op tafeltje neergekwakt, dat de kinders verschrikten in de bedjes. Wimpie, die neuriënd naar ’n Moeder Mariaplaatje te droom-turen lag, schrok òp, hevig. Nooit kon ie slapen of moeder moest ook liggen, al werd ’t elf uur. Plots kwam grootmoeder Rams aansjokken uit achterend, vaagtastend in schuifel-pasjes overal heen, met ’r handen en armen krommig vooruit, alles werend waartegen ze op kon loopen. Haar zwaar korpulent oud-vrouwe-lijf, heupig-uitgezwollen, schommelde als van tiendubbel berokte

vischvrouw. Op vetten romp stond ingekwabd nekloos, ’n klein hoofd, vossig-spits, met erin, leelijk-groene schichtige flikker-oogjes, weggediept in slappe, bruin-gele wangen. ’n Versleten paars jak met zwarte streepjes over loggen borstenhang, was kort afgefranjed in smerige rafeling bij tonnigen dijenschommel, en overal kromden ’r groote handen met worsterige week-dikke vingers en stompe vette armpjes,—gespannen in ’t nauw lijfje, [206]als kinderdijen,—vooruit, waar ze liep. Bij ’t bedje van Wimpie stond ze stil. Alleen nog maar schaduwen kon ze zien. Op den dag liep ze wel alléén, omdat ze wòu, maar telkens werd ze door goedhartige lui thuis gebracht, die ’r zagen zwerven en tasten. Als ze met ’r befloerste oogen, waar ’t licht al bijna uitgekringd was, in doffen appelstaar, strak tegen iemand of iets aanliep, stotterde ze van kwaadheid, gaf ze dadelijk de schuld aan ding of mensch, waartegen zij opbonsde. Nooit goed wist vrouw Rams wie wèl, wie niet in de kamer was. Maar sluw vroeg ze ’t ongemerkt den kleintjes, of Wimpie, denkend dat ze dan niet wisten, hòe weinig ze nog maar zien kon.

—Mo’ je, mo’ je nie wa’ drinke.… jonge.… vroeg ze Wimpie al tweemaal, die driftig nee had geschud, zonder dat ze ’t zag.

In ’r stem, schril en scherp lag bijtende klank van nijdigheid.

—Seg jonge.… hoor je nie?.…

—Nee.… nee.… neenet!.… ’k mô nie.… driftte Wimpie, met z’n hoofd draaiend, moeilijk in de peluw.

Over ’t bedje heen van Wimpie, boog ze ’r vossenkop, om ’m beter te zien, moar ’t mannetje begon te huilen.

—Wa wi-je tog.… wi je tog, angstigde z’n stemmetje.… ’k mo’ niks.… ’k hê niks vroagt.

Ant, met ’r handen vol meelklonten, staand voor ’t tafeltje, keek naar den hoek, barstte nijdig uit tegen vrouw Rams.

—Wa’ mo’ je tog moeder.… là sain s’n gangetje.… wa seur je.… je moak sain in de loorem.…

Stil-nijdig schoffel-paste ze weer weg van Wimpie’s ledekantje, langs bedsteeën van de meisjes, die nu met groezel-gelig schijnsel op stille slaapmaskertjes te snurken lagen, eng d’r lijfjes in elkaar gewurmd. Even keek ze in, vrouw Rams, zag niets dan donker, sjokte verder, met armen krommig-stomp vooruit, tot ze pal den hoek inliep, tegen lichtbak van Kees op.

—Daa’s jouw.… jouw.… skuld.… jouw skuld.… beet ze af, stemnijdig zacht achteruit schuifelend. Maar niets hoorde vrouw Rams terugzeggen, begreep ze dat ze ergens tegen aangeloopen [207]was. Bij den haard bleef ze weer staan, in lichtelijke uithijging van d’r zwaren borsthang. Daar zag ze, in ’t schuwe licht, den schaduwromp van ouë Rams, silhouet van z’n bloote morsige voeten in ’t verkort saamgekrompen; haar man, dien ze haatte, met wien ze al dertien jaar niet sprak, die haar ook nooit wat zei. Ze haatte ’m omdat ie Ant met Kees had laten trouwen, omdat ie Kees niet de ribben stuk sloeg en omdat hij nooit op ’m meeschold. En hij, in z’n grimmigen, eenzelvigen leefangst, oud, afgeleefd en verzwakt, wist niets meer van dien trouw-rommel af, wou alleen geen gezeur, haatte heftig z’n vrouw terug, zoo maar, uit afschuw voor ’r glunderige, ’r schimperige valschheid, al bleef z’n haat niet meer zoo fel in z’n kop nagloeien als vroeger. Maar bespuwen kon ie ’r, verafschuwen deed ie ’r, zonder ’t ooit iemand te zeggen. Ingedrukt, in een bedsteetje op duf achtergangetje, sliepen ze al dertien jaar naast elkaar, zonder ’n letter gesprek. En niks geen gezeur, van niemand, wou ouë Rams. Alleen maar stilte, nou ie geen werk meer kon doen, en vreete. Als ’r dat niet was, pruimpies en hitte. Zoo bleef

ie zitten op z’n stoel, bij de schouw, zomer en winter, verlangend geen lucht, geen zon, geen straat te zien. Alleen mompelde ie: swaineboel.… swaineboel.… als Ant geen tabak voor ’m gebedeld had, of als ie z’n vrouw zag sluipen, rond ’m heen, zonder woord, al maar sloffend en tastend in grabbel.—

Ant stond nog aan ’t schuddende tafeltje, onder schijnsel van armoelampje, te grijpen in den vuilen, geel-glazuren pot, kledderde telkens nat deeg van ’r smoezelige vingers in plaat-ijzeren vorm, met ’r bemeelde handen, grof-bekluit, persend en plettend. In ’t lage kamerdeurke bleekte plots hoofd òp van vrouw Reeker van ’t pad. Guurte bracht ze mee van de straat. Achter ’r lang, rood omdoekt lijf, kwakte ze donkere hokdeur dicht, sjokte in zucht van uitputting op ’n krukje neer, bij de schouw.—

—Main kristus, is dà skrikke.…

—Gommenikki.… jai buurvrouw? keek verbaasd om, Ant.

Nooit kreeg ze bezoek van vrouw Reeker, omdat die zich [208]altijd, als vrouw van zuinigen braven kleinpachter, wàt te voornaam voelde om met Hassels-schorem om te gaan. Want Kees, nie waar, wà was Kees nou veur ’n snaiboon.… nog g’neens ’n los werkman.… Maar nou was ze zoo geskrikt op den weg, dat ze buiten ’r fatsoen ging.

—Buurvrouw.… hijgde ze nog met ademlooze stem, je mô.… je mô main effe.… effe an ’t bedoàre late komme.… gaif main.… ’n.. ’n.. bakkie woater.… is da skrikke.… dá’ ’n mins doen ken.… is dá’ skrikke.… liefe-deugd!.…

Ant wreef bedaard handen-plat over het deeg, gladduwend en indrukkend buitjes en geultjes. Zacht was ze naar Wimpie geloopen die nog wakker lag, om hem d’r vingers, rauw-bedeegd van witte kluitjes, te laten aflikken. Dat vond ie zoo lekker altijd. Met één hand

in Wimpies breeën mond, de andere nattig, ruig afstrijkend aan ’r schort, vroeg ze half naar vrouw Reeker toe, met iets bits in ’r stem:

—Moar main goeie mins.… wa’ hep je.… je laikt puur f’stuur.… hier hai je ’n bàkkie.… doar in d’emmer.…

Grootmoeder Rams was om vrouw Reeker heen geschoffel-past, had vlak op ’r donkeren rug geloerd en eindelijk aan de stem gehoord wie ’t was.

—Wa’ hai je?.… vroeg ze schel tusschen Ant en vrouw Reeker inschuifelend.… hai je weer belet in je hoofd.… mi je spooke?.…

Ze lachte scherpe schraapgeluidjes uit en in tastrichting nijdigde ze haar woorden naar vrouw Reeker, die vóór ouë Rams zat.—

—Nou.… nou ik swair d’r op daa’k se puur sien hep.… twai.… twai.… eine van langest.… ’t pad.…

—Nou mins, de boose gaist sit in je.… scherpte nijdiger vrouw Rams, met sarrende mondtrekjes in ’r spitsig gezicht.… De duufel hep je bait.… dá’s nou main weut.… die hep je puur bait.…

Ant moest nog eruit, ’t brooddeeg naar den bakker brengen in Wiereland. Al ’n kwartier wachtte ze op vrouw Zeilmaker en Zeune die altijd meegingen, tegen dien tijd. [209]

—Je ken hier blaive, soo lank je wil buurvrouw, moar ikke mo’ effe main booskap.…

—Nainet.… nainet.… dan goàn ik mai.… dan goan ik mit vrouw Zeilmaker t’rug, zei drift-angstig vrouw Reeker, luchtig opstaand. Ik durf.… durf nie moedersiel allainig ’t pad af.… twai.… twai.… hep ’k d’r nou sien.… ik sit d’r puur van te trille.…

—Twai.… twai.… bitste vrouw Rams hoonend-streng.. mins ik seg moàr.… paa’s op je sieldrement!.… je ben an de duufel f’rkocht.… paa’s d’r op!.…

Plots met deurgebonk en gestoot rumoerden vrouw Zeune en Zeilmaker de lage groezelig duisterende kamer in.

—Kloàr buurtje? schorde met heeschige, mannige ventersstem vrouw Zeune.…

—T’met buurvrouw, nou he’k de eer van vrouw Reeker d’r besoek.… s’ is d’r puur tureluurs van, se hep weer spoke sien op ’t pad.

—Spoke, spoke? gier-lachte grof-hevig vrouw Zeune met ’r bassende mannestem.… ’t regent t’met aa’s de see.… stikke donker.… en ’n wind van foàldera!!.. neenet vrouwe! die komme d’r nou nie uit.… die blaive bai hullie perremetoàsie.… die.…

Bleek-bevend was vrouw Reeker weer voor ouë Rams op ’t krukje neergezakt. Achter haar schonkig lijf sisten in ’t groen-duister grootvaders pruimstraaltjes, sneller, sisscherp tegen konkelpotbuik aan. Vrouw Rams was weer tusschen de visite ingeschoven, armen krommig vooruit, in radden tast-schuif.—Ze wist precies nou aan den stemmenklank wie er waren; Kees hoorde ze niet. Die was weg, wèg.… want met al haar haat, was ze bang voor dien kerel, voor z’n razende drift.

—Ik seg moar, scherpte ze stil uit, da’ se d’r van bekold is.… behekst.… se mos puur belese worde.… daa’s nou main weut.… ik belees hullie allegoar.… Wimpie hep puur behekst weest.… deur hoar sloerie!.… die suiplap.… die maidejoàger.… [210]

—Moeder, là Kees se gangetje kregelde Ant, bang voor Wimpie’s drift, en ook omdat ze ’t niet zetten kon nou, waar die branie van

vrouw Reeker bij was, dat ’r man zoo uitgemaakt werd.

—Wá! se gangetje?.… jai weut niks!.… niks, jai onskuld!.… jai weut nie wa se segge.… op de ploats.… enne op de polder!.… Moar nou.… hep ie.… hep ie de burgemeester weer wille dèursteke.… puur woàr.… en nou hep ie weer àlderlei meissies ongelukkig moakt.… puur.… en nou hep ie drie doàge se aige dood-soope in de kroeg.… bai ’t Veertje.…

—Daa’s jokkes, hai hep hier weest.… de heule week.… brak Ant nijdig af.

—Da lieg jai!.… hou je bek jai onskuld!.… hai beliegt je.… beliegt je!.… soo’n skaamteloose vuilik!.… hai legt ’t àn mi iedere maid van fleesch en beene!.… en.… enne iedere nacht hep ie stroopt die dief.… die ongeluk in je huis!.. allegoar bloedsinte.… aà’s tie d’rais wà afgaift.… je most sain!.… suilie moste sain fille!.… an rieme snaie.… soo’n gedrocht!.… soo’n ketter!.…

Ze stond te gebaren in ’t vrouwekringetje, woest-blij van binnen, dat ze op Kees schelden kon, dat ze d’r hitte-kregel kon luchten, nou bij vreemden, en hij toch weg was. Armen hoog boven ’r vossekop, gebaarde ze met ’r twee handen bij elk scheldwoord, en in vingerkrampige trekkingen, liep ze, in opwinding voortschimpend, tegen ’t lijf van vrouw Zeune, die ’r met ’n stoot, kwaadaardig achteruit bofte. Ant gaf ’r moeder gelijk, altijd als ze alleèn waren. Maar nou, nou vond ze ’t toch te bar.

—Moar moeder, wa’ hai je nou soo ineens op je heupe.… la sain se gangetje seg ik.… là’ sàin.… je kletst puur de honderd uit.…

Wimpie was begonnen, te snikken en te schreeuwen.

—Dà’ lieg ie Omoe.… da lieg ie.… Foader hep nies daan.… foader hep nies daan!.…

Met rood woedehoofd, doordrift van nijdtrekken, draaide [211]vrouw Rams zich naar Wimpie’s hoek, in schamperende spotlach.

—Hehie.… hehie.… nou.… dá’ manneke sel t’met beterder weute.…

Aa’s ’k je moeder waas, had je al ’n veeg beet.… jou snurkert.… jou hufter.…

—Kom, kom waa’n geklieter.… bas-lachte vrouw Zeune.. je klets puur de honderd uit vrouw!.… kaik ’rais.… die skoape doar.… droaie d’r aige d’r van om.… je kraist se puur wakker vrouw Rams.… en kaik d’ris mins Reeker beefe.. nog ’n kommetje woater.… hee?.…

Ant was naar Wimpie toegeloopen, om ’m te sussen, zoende z’n handjes die krampig de lucht ingrepen boven z’n hoofdje in machtelooze drift-woeste gebaartjes, probeerend z’n grootmoeder wat plaatjes, en blokjes, van z’n plankje, naar ’t lijf te gooien.

—Toe moar.… toe moar, scherpte die valsch, gooi je groomoe moar.… oartje noar s’n voartje.… dat ’n driftbulletje.. je sou sain t’met molle-mi-de klomp.… toe moar.…

—Groote gerechte! daa’s sarre an ’t skoap, dà stoan je nie net vrouw Rams, barstte vrouw Zeune uit, met ’r zwaar manne-geluid.… f’r’wâ moak je proatjes, woar de duufel mi se’n moer nie an g’looft.… daa’s puur houe en bouwe.…

Rouw snikte Wimpie door, beentjesbevend, dat ’t ledekantje sidderschokte. Z’n stemmetje scheurde driftklankjes uit z’n keel, overstaanbaar verrochelend in z’n huil. Suffer door de herrie zat vrouw Reeker op ’r bankje, met ’r kommetje water in de hand,

waaruit telkens beef-plasjes op ’r schoot plonsten.… Vrouw Zeune had walg voor ’t mensch Rams.

—Moar wà’ is d’r.… hebbe ze je dan hailig daàs moakt, baste ’r goeiige mannestem weer.

—Dá’ rooit ná’ niks—teemde vrouw Reeker,.. ik hep ’t self sien! en.… enne vrouw Grint.… van ’t pad, t’met ook.. mit d’r aige ooge.… d’r benne puur gaiste.… nou!.… nou!.… groote genoade! aa’s k’ran denk!.… kraig ’k koors van angst!.… Nou was ’k lest bai m’n zuster op de ploats.… [212]en die.… die.… sien jullie.… die hep d’r puur kenne woarsegge.

—Soo veul aa’s ’n tooferkol, schel-stemde vrouw Rams, sarnijdig weer in.…

—Nainet!.… puur nie.… puur woarsegge.… echt werk.… sien jullie.… en d’r man.… d’r man ken van alderlei genaise.… soo sebiet genaise, saa’k moar segge.… nou.. die is d’r ook.… ook.… van et spirre-ïsme.… sien jullie.. en nou he’k self sien.… aas da main aige toàfel danst hep..

—Och buurvrouw, daa’s gekkighait, lachte vrouw Zeune goeiïg-grof, vroolijk-ongeloovig, met meelij in ’r stem voor de strakangstig kijkende stakker, die zoo bijgeloovig was,.… aa’s d’r g’n mins ankomt.. ken de toàfel ommirs nie daa’nse.. àldegoar googelderai.… vast hoor buurvrouw.… vàst.…

—Nainet! nainet.… hield zwaar-wichtig vol vrouw Reeker.… ’k hep self sien.… wá’ main ooge tog sien mo’k g’loove.… Groote genoade!!.… ’k ben soo doos-bang in huis, hee?.… aas de dood.… Woa’k sit t’met, denk ’k da’ ’k gaiste sien.… enn.… enne ’s nachts durref ik niet ronden kaike.… Enn.… aa’s.… aa’s ’n mins op de plai mo mi pirmissie.… naim ’k ’t lampie mai.… in donker.… en.. en.…

joa.… lache jullie moar.… je weu nie woar ’n mins toe komme ken.… nou.… dan.… ainmoal andermoal.… se’k lampie puur op ’t grondje.… veur main.… pàl veur main.… ikke bin aa’s de dood.… de dood.… en aa’s ’k ies hoor.… ’s oafes.… spring’k op.… gil ’k op.… want.. vroag moar an vrouw Grint.… of’ral sitte hullie.… of’ral.. of’ral.…

—Buurvrouw, sullie hebbe je daàs moakt.… en je maa’n?.. je maa’n.… wa sait tie?… hai mos je ’n rammeling gaive! Jai hep sain vroeger t’met ieder dag op s’n siel en soalighait mept.… nou most ie jou veur ’t bekkie sloan.… sain jullie glaik.…

—Main man?.… nou, die lacht moar.… net aa’s Kloas Grint.… moar.… moar ’s nachts leg-gie te bibbere van de nood.… [213]

—Gommenikkie buurvrouw, niks dan googelderai.… dá’ seg ik.… daa’s rommelpottrai.… Enne Driekoningge is pas daàn! drink moar!.… en stap op.… de wind stoan op ’t pad.…

—Jesis.… da nooit.… moedersiel op ’t pad.… doar hoor je nou niks aa’s.… klos-klos.… klos-klos van klompe.… enn.… aa’s je mi’n lichie komp.. is t’r g’n noàkende siel.. sien je niès en puur bai je oor is d’r nies aa’s.. klos-klos.. klos-klos.… komp soo puur op je af.… da’ je stik van angst..

—Nou seg,.… aa’s je main nôu!.… lachte vrouw Zeune.

—Nainet! Nainet! angstigde vrouw Reeker ontzet, met bleeker gezicht en verschrikte staaroogen, ik goan vast nie terug allain.… vast nie.

—Moeder! kermde Wimpie, zenuwachtig-opgewonden door ’t verhaal van vrouw Reeker Dientje en Jaa’nsie.… enne.… hebbe sait.… da’.… da’ snags.… ’s nags ’n woagetje mi sonder poardjes.…

Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.