Ratgeber

Green IT: So wird Software umweltfreundlich

(Bild: Shutterstock)

Eine Flut an Anwendungen und Daten treibt den Stromverbrauch deutscher Rechenzentren in die Höhe. Neben neuer Hardware ist eine ressourcenschonende Software-Architektur sinnvoll, die dazu beiträgt, Data-Center energieeffizienter zu machen.

Geht es um Green IT, denkt so mancher als erstes an stromsparende Serverhardware, eine möglichst effektive Energieversorgung oder auch an intelligent gekühlte Racks. Seit einiger Zeit wird aber auch vermehrt über die Möglichkeiten ressourcenoptimierter Software-Lösungen diskutiert. Im Gegensatz zu Prozessoren gibt es für Programme im Moment zwar noch keine belastbaren Vergleichsbenchmarks. Trotzdem kann das Software-Umfeld die Energieeffizienz im Rechenzentrum beeinflussen. Denn zwei unterschiedlich geschriebene Programme mit genau denselben Funktionen können erhebliche Abweichungen beim Stromverbrauch aufweisen, wenn beispielsweise die Software unbeabsichtigt verhindert, dass ein Gerät automatisch in den Energiesparmodus wechselt – einfach nur, weil dieser Aspekt bei der Softwareentwicklung nicht mitberücksichtigt wurde.

Inanspruchnahme von Ressourcen verlässlich auswerten

Immer mehr Unternehmen erkennen, wie hoch das Energiesparpotenzial dank einer nachhaltigen Software-Architektur sein kann. Das Unweltbundesamt hat dazu im vergangenen Jahr eine valide Bewertungsgrundlage in Form einer Studie veröffentlicht. Die enorme Komplexität der kaum überschaubaren Wirkmechanismen zwischen Hard- und Software sind in dieser Erhebung in insgesamt 25 Kriterien und 76 Indikatoren unterteilt. Hierdurch können Unternehmen die Nutzung von Hardware-Ressourcen durch Software in klar definierten Standardszenarien genau ermitteln und vergleichen.

Datendopplung vermeiden und Speicherzugriffe minimieren

Ein wichtiger Gesichtspunkt in diesem Zusammenhang ist die Art und Weise, wie ein Programm auf gespeicherte Daten zugreift. Das kann den Energieverbrauch eines IT-Systems spürbar beeinflussen. Denn jeder Zugriff löst Kopiervorgänge zwischen Speichermedien und Hauptspeicher aus, die Prozessoren unterschiedlich stark beanspruchen. Egal ob es um den Druck einer Rechnung oder die Aktualisierung einer Adresse geht: Bei fast jeder Interaktion werden Datensätze aus einer Datenbank gelesen und wieder zurückgeschrieben. Um die Nachhaltigkeit zu unterstützen, gilt es daher, Redundanzen durch Datendopplung zu vermeiden und den Speicherzugriff auf wirklich benötigte Informationen einzuschränken. Datenbankabfragen sind in diesem Zusammenhang ein guter Ansatzpunkt, um Speicherzugriffe zu optimieren. Ein Beispiel aus der Praxis: Eine Kundenstammdatenstruktur besteht aus hundert Datensatzfeldern, von denen im konkreten Fall aber nur zehn inhaltlich relevant sind. In einem derartigen Fall sollten auch nur diese zehn Felder von der Abfrage angesprochen werden, und nicht – wie vielfach noch praktiziert – alle hundert Datenfelder.

Unterschiedliche Kundendatenstämme als Herausforderung

Datendopplungen lassen sich zumeist nur durch eine unternehmensweit konsolidierte Datenbankbasis vermeiden. Das ist jedoch manchmal nicht so einfach: Stammen beispielsweise die Controlling- und CRM-Software von verschiedenen Herstellern, muss mit zwei verschiedenen Kundendatenstämmen weitergearbeitet werden. Hier gilt es abzuwägen, wie und ob die Energieersparnis aufgrund minimierter Speicherzugriffe nebst Effizienzgewinn dank vereinheitlichter Datenpflege eine Investitionsentscheidung zugunsten einer neuen CRM- oder Controlling-Software rechtfertigt.

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Ein Kommentar
Matthias Steller

Wir betreiben mehrere hundert Terminalserver für unterschiedliche Anwendungsfälle. Und dabei stellen wir fest, dass Software ganz unterschiedlich mit den Prozessorressourcen umgeht. Dies ist relativ unabhängig vom Betriebssystem.
Der SAP-GUI ist ein positives Beispiel sowohl auf Windows Server 2008 R2 (derzeit in der Ablösung) als auch auf Windows Server 2016. Leider haben wir in der Mehrzahl Anwendungen, die gerade im Multiuserbetrieb negativ auffallen und in der Summe natürlich dann auch bei einer Bereitstellung auf FAT-Clients einen höheren Energieverbrauch aufweisen. Nur fällt das bei einer Anwendungsnutzung auf FAT-Clients weniger deutlich auf.

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