Angesichts steigender Energiepreise und der dringenden Herausforderungen des Klimawandels ist es unerlässlich, innovative Strategien zur Verbesserung der Energieeffizienz im Cloud-Bereich zu entwickeln. Doch inwiefern tragen Technologien zur zeitlichen und räumlichen Verschiebung von Rechenlasten dazu bei, den ökologischen Fußabdruck zu verbessern und Energieengpässe zu verringern?
Um dieser Frage nachzugehen, haben wir am Fraunhofer ISST die Emissionsdaten von 13 europäischen Ländern aus drei Jahren analysiert, die von Electricity Maps bereitgestellt werden. Dabei haben wir wertvolle Erkenntnisse gewonnen, die das Optimierungspotenzial regionaler und zeitlicher Lastverschiebungen von Workloads beleuchten.
Ergebnisse der Analyse
Die Daten zeigen beispielsweise, dass die Kohlenstoffintensität in Deutschland erheblichen Schwankungen unterliegt (zwischen 87,4 und 684,42 g CO2/kWh), etwa in Abhängigkeit von wetterbedingten tageszeitlichen und jahreszeitlichen Schwankungen, aber auch im Hinblick auf den Gesamtenergiebedarf, der regelmäßige Unterschiede zwischen den Wochentagen, aber auch innerhalb eines Tages verursachen kann.
Wir haben daraufhin ein Framework entwickelt, das es ermöglicht, das Potenzial von Lastverschiebungen in Abhängigkeit von verschiedenen Workloads mit unterschiedlichen Eigenschaften zu bewerten.
Die Anwendung des Frameworks zeigt, dass durch räumliche Verschiebungen von Workloads aus Deutschland in kohlenstoffarme Länder wie Schweden, Norwegen oder Frankreich der genutzte Strom bis zu 96 Prozent weniger kohlenstoffintensiv sein könnte. Ist eine räumliche Verschiebung nicht möglich, so könnte allein eine zeitliche Verschiebung dazu beitragen, Emissionen um etwa 21 Prozent zu reduzieren, indem man die Nutzung auf Zeiten mit einem höheren Anteil an erneuerbaren Energien im Strommix abstimmt.
Herausforderungen und Grenzen
Die Abschätzungen sind als obere Grenze des Potenzials zu verstehen und unterliegen diversen Limitationen. Bei räumlichen Verschiebungen ist noch nicht der zusätzliche Aufwand durch erhöhte Datentransfers berücksichtigt. Zudem sind nicht alle Workloads zeitlich flexibel, da bestimmte Anwendungen Anforderungen an Latenz und Ausführungszeit stellen. Politische und sicherheitsrelevante Aspekte können ebenfalls regionale Einschränkungen mit sich bringen.
Ausblick und zukünftige Entwicklungen
Die Erkenntnisse unterstreichen jedoch das Potenzial, das sich ergibt, wenn Energiedaten in Lastmanagementstrategien einbezogen werden. Unsere Ergebnisse tragen dazu bei, die Diskussion über nachhaltige Cloud-Nutzung weiter voranzutreiben und innovative Technologien zu entwickeln. Während aktuelle Lösungsansätze beispielsweise nur die tagesaktuellen Energiemixdaten heranziehen, könnten in Zukunft präzise Prognosemodelle ermöglichen, Workloads optimal zu planen und zu steuern.
Notiz: Forschung im Rahmen von Masterarbeiten
Maßgeblich beigetragen zu den in diesem Artikel beschriebenen Erkenntnissen hat die Masterarbeit von Yaqun Wu, die sie im Rahmen ihres Studiums der Applied Information and Data Science an der Hochschule Luzern in Kooperation mit dem Fraunhofer ISST durchgeführt hat. Ihre Forschung bietet wertvolle Einsichten, die neue Perspektiven für das Lastmanagement in Cloud-Umgebungen eröffnen.
Wir veröffentlichen regelmäßig neue Themen für Masterarbeiten auf unserer Website und nutzen unsere LinkedIn-Stellenangebote, um ein breites Spektrum an Studierenden aus unterschiedlichen Hochschulen und Hintergründen anzusprechen.
Leselinks:
- Whitepaper »Green IT – Ressourceneffiziente Cloud- und Datenwirtschaft in Deutschland«
- Bericht »Zukunft industrieller Wertschöpfungssysteme – Sicht deutscher Industrieunternehmen«
- Podcast »Die Datenräumer« Folge 17: »Digital nachhaltig: Effizienz als IT-Strategie«
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