Eine Methode, Cloud-Workloads so umweltfreundlich wie möglich zu gestalten.
Dies umfasst eine Reihe von Aktivitäten, darunter die Optimierung von Anwendungen für einen effizienten Betrieb in der Cloud und die Nutzung erneuerbarer Energiequellen. Die Einführung von Green-Cloud-Maßnahmen kann zu mehr Nachhaltigkeit beitragen und Geld einsparen.
Aktivitäten, die dafür sorgen sollen, Cloud-Workloads so umweltfreundlich wie möglich zu gestalten.
Verbraucher:innen und Investor:innen schätzen Organisationen, die das Thema Nachhaltigkeit ernst nehmen. Mit Green Cloud können Sie außerdem Geld sparen und Ihre Marke stärken.
Wie alle Bemühungen um mehr Nachhaltigkeit wirft auch die Einführung von Green-Cloud-Maßnahmen einige schwierige Fragen auf: Inwieweit sind Sie bereit, Leistungseinbußen oder Kostensteigerungen hinzunehmen, um Ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren?
Im Vordergrund steht der Energieverbrauch in den Rechenzentren, und viele Organisationen untersuchen, wie sie ihre generellen Bemühungen um mehr Nachhaltigkeit verstärken können.
Beschreibung
Green Cloud umfasst eine Reihe von Aktivitäten, mit denen sich der CO2-Fußabdruck eines Unternehmens reduzieren lässt.
Für einige gilt bereits die Verlagerung in die Cloud als „grün", da die Infrastruktur oft viel energieeffizienter ist als die von Rechenzentren vor Ort.
Allerdings steigt der Energieverbrauch in der Cloud rapide an. Und Organisationen verfügen über zahlreiche andere Möglichkeiten zur Verringerung von Kohlenstoffemissionen.
Viele Workloads in der Cloud sind zum Beispiel heute noch nicht für einen optimierten Energieverbrauch ausgelegt. Weil Teams Machine-Learning-Anwendungen relativ einfach in der Cloud aufsetzen können, bedeutet das häufig, dass dem Energieverbrauch wenig Aufmerksamkeit geschenkt wird. Wenn Ihre Entwicklungsteams in der Lage sind, eine Kosten-Nutzen- bzw. Genauigkeitsanalyse durchzuführen, werden sie möglicherweise ein Machine-Learning-Modell auswählen, das auch ohne den hohen Stromverbrauch mancher Alternativen gute Ergebnisse liefert.
Und es sind nicht nur energiehungrige Anwendungen wie Machine Learning, die sich für die Green Cloud optimieren lassen. Falls Sie gerade lokale Workloads ohne Umgestaltung in die Cloud migriert haben, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass Sie Cloud-Ressourcen unnötig nutzen. Die Ausführung in der Cloud wirkt sich anders auf Netzwerk, Speicher und Rechenleistung aus als die gleiche Anwendung, die vor Ort ausgeführt wird. Dank einer Optimierung für die Cloud können Sie die Cloud-Nutzung minimieren und damit Geld sparen sowie Emissionen reduzieren.
Letztendlich möchten Sie vielleicht prüfen, wie Ihr Cloud-Anbieter seine Dienste betreibt. Bietet er einfach nur Klimakompensationen an oder nutzt er wirklich erneuerbare Energien?
Vorteile
Für einige Unternehmen ist die Minimierung der Umweltauswirkung Grund genug, Green-Cloud-Praktiken einzuführen.
Für andere sind die Reputationsvorteile bei Verbraucher:innen und Investor:innen ausschlaggebend. Nachhaltigkeit ist heute ein zentraler Aspekt. Es geht darum, wie wichtig es Kunden und Partnern ist, ob ein Unternehmen wirklich nachhaltige Betriebspraktiken einführt oder es bei reinen Lippenbekenntnissen belässt.
Schließlich bietet die Green Cloud entscheidende Vorteile. Durch die Optimierung Ihrer Workloads für die Ausführung in der Cloud reduzieren Sie den Ressourcenverbrauch und sparen Geld. Sie verringern damit auch Kohlenstoffemissionen.
Trade-offs
Ein grundlegender Aspekt bei der Einführung von Green Clouds sind die Erkenntnisse über den Energieverbrauch Ihrer Cloud. Aber sobald Sie diese Informationen haben, kann das, was Sie damit machen, eine interne Debatte auslösen.
Bis zu welchem Ausmaß sind Sie bereit, Workloads für die Cloud zu optimieren? Wie halten Sie das Gleichgewicht zwischen der Nutzung erneuerbarer Energien und der Anwendungsperformance?
Anwendung
Cloud-Anbieter wie Google, Amazon und Microsoft haben große Anstrengungen unternommen, um ihre Dienste nachhaltiger zu machen. Dazu gehört auch die Einführung erneuerbarer Energien in einigen ihrer Rechenzentren. Und Unternehmen wie Etsy und Spotify machten erhebliche Fortschritte in der Nachverfolgung ihres Cloud-Energieverbrauchs.
Energiequelle: Dies bedeutet, dass eine Cloud-Infrastruktur verwendet wird, die mit erneuerbaren Energien statt mit fossilen Brennstoffen betrieben wird, oder dass Renewable Energy Credits (RECs) zum Einsatz kommen, um die Emissionen fossiler Brennstoffe zu „neutralisieren". D.h. jedes „schmutzige“ Megawatt Strom, das ein Rechenzentrum verbraucht, wird durch ein „sauberes“ Megawatt Strom in Form einer „Gutschrift für erneuerbare Energien“ (REC) ausgeglichen. Es wird auch daran gearbeitet, Rechenzentren direkt mit Wind- und Solarenergie zu betreiben. Es gibt auch Fortschritte in Richtung „pausierbare Rechenzentren“, welche die Workloads auf unterschiedliche Tageszeiten verlagern, um Wettermuster zu nutzen.
Energieeffizienz: Cloud-Infrastruktur mit einer hohen Energieeffizenz, gemessen über die PUE (Power Usage Effectiveness) – die Effizienz des Energieeinsatzes. In der Regel wird dies durch innovative Ansätze zur Kühlung realisiert.Â
Die IT-Organisationen der Cloud-Kunden können steuern, wie sie die Cloud konfigurieren und nutzen, und dabei Folgendes optimieren:
Anzahl und Größe der Server: Server verbrauchen physikalisch gesehen Energie. Wenn Sie die Anzahl Ihrer Server verringern, reduzieren Sie damit auch Ihren CO2-Fußabdruck. Unternehmen können die Leistung ihrer Anwendungen optimieren und unnötigen Speicherplatz reduzieren. Die Kosten und der Energieverbrauch bleiben jedoch gleich – es sei denn, sie verringern auch die Anzahl oder Größe der Server, auf denen ihre technische Infrastruktur läuft.Â
Anzahl und Größe von Anfragen: Cloud-Dienste generieren aufgrund der Anfragen und Antworten einen erheblichen Netzwerkverkehr. Um diesen Traffic zu minimieren, können Sie Caching verwenden oder optimieren, damit sich die Distanz beim Datentransfer von einem lokalen Edge-Server zum Benutzer verringert. Darüber hinaus können Sie die übertragene Datenmenge reduzieren, indem Sie nur die benötigten Komponenten dynamisch neu laden und Mobile-First-Benutzererfahrungen priorisieren, da kleinere Geräte und Bildschirmgrößen weniger Daten benötigen.
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