Effiziente Datenverwaltung: nachhaltige IT praktisch umgesetzt
Wie unser „grünes“ Framework MMIGIT™ aufgebaut ist und was es für die Nachhaltigkeit der Unternehmens-IT tun kann, haben wir – Ghazal und Eric – in mehreren Artikeln über das vergangene Jahr ausführlich beschrieben. Jetzt geht es ans Eingemachte.
Heute betrachten wir, welche konkreten Stellschrauben es im Rechenzentrum gibt, die den IT-Einsatz deutlich nachhaltiger gestalten können. Und hier kommen auch Daten ins Spiel, Daten in all ihren Ausprägungen. Genauer gesagt, es geht um Green Data Management, also das nachhaltige Management generierter Daten. Warum auch Daten essenziell zur Verwirklichung von Green IT sind, verdeutlicht der Blick auf das Wachstum der Datenmenge.
Betrug die globale Datenmenge vor zwei Jahren noch knapp 104 Zettabyte, so wird diese bis ins Jahr 2027 Schätzungen von Statista zufolge auf 284,3 Zettabyte ansteigen. Kurz zur Erinnerung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabytes. Und für das Datenwachstum in diesem Umfang wird vor allem KI in den kommenden Jahren verantwortlich sein.
Effiziente Stellschrauben für einen geringeren Energieverbrauch
Daten sind also zum großen Teil verantwortlich für den Energieverbrauch. Wie sich dieser konkret senken lässt, haben wir zusammen mit der Hochschule München in einem Konzept für unser MMIGIT-Modell erarbeitet.. Dazu drei wichtige Maßnahmen im Überblick:
- Tiered Dateispeicherung – Hardware macht den Unterschied
Die gestufte (engl. tiered) Dateispeicherung bezeichnet die effiziente Speicherung von einzelnen Dateien in einem Rechenzentrum oder in der Cloud. Dabei wird die unterschiedliche Hardware betrachtet und versucht, die einzelnen Dateien basierend auf den Charakteristiken der jeweiligen Speichermedien so effizient wie möglich zu speichern. Hierbei ist meistens die Rede von üblichen HDDs (Hard-Disk-Drives) und SSDs (Solid-State-Drives). Auch wenn SSDs eine bessere Leistung mit sich bringen, sind HDDs meist die vermeintlich kosteneffektivere Alternative. Die gestufte Dateispeicherung hat als Ziel, Dateien optimal auf verschiedenen Medien zu platzieren, damit sich Kosten und Energie sparen lassen. Als Faustregel gilt: SSDs benötigen weniger Strom als HDDs, da sie nicht auf bewegliche Teile angewiesen sind. Die damit verknüpfte Rechnung ist einfach: Dem höheren Anschaffungspreis der SSD steht eine bessere Leistung und geringerer Energieverbrauch entgegen.
- Datentemperatur – was wie oft benötigt wird
Eng mit der Dateispeicherung verknüpft ist die Unterscheidung zwischen „Hot“ und „Cold“ Data. Die „heißen Daten“ sind aktive Informationsbestände, die sich ständig weiterentwickeln und im Unternehmen täglich zum Einsatz kommen. Das heißt, hier braucht es Flexibilität. „Kalte Daten“ werden im Gegensatz dazu, wenn überhaupt, selten genutzt. Lagert ein Unternehmen Cold Data aus, wird Platz für Hot Data und den damit verbundenen Datenfluss frei. Zudem werden die Systeme verschlankt und ihre Effizienz erhöht.
- Verteilte Cloud – energieeffiziente Cloud
Das Konzept „Distributed Cloud“ ist vergleichbar mit einem nachhaltigen Kurztrip, der anstelle der Fernreise angetreten wird. Denn in verteilten Cloud-Rechenzentren agieren einzelne Rechenzentren in verschiedenen geographischen Standorten gemeinsam als ein vereintes Cloud-Netzwerk. Genauso wie die Rechenzentren sind die Nutzer auch oftmals weltweit verteilt. Interessant wird es, wenn ein Nutzer aus Deutschland Daten abfragen möchte, die vom Cloud-Anbieter auf einem Server in den Vereinigten Staaten gespeichert sind. Bei solch einer Speicherung von Daten ist die Last auf das Netzwerk extrem hoch, und es wird deutlich mehr Energie verbraucht als bei lokal platzierten Daten. Ziel des Green Data Managements ist es daher, die Daten so zu managen, dass einerseits durch Verringerung des Energieverbrauchs die Nachhaltigkeit steigt, andererseits die Effizienz der unterschiedlichen Systeme zunimmt. Ein essenzieller Schritt in Richtung nachhaltige Datenverwaltung ist die effiziente Platzierung von Daten in geographisch verteilten Cloud-Architekturen. Die Datenplatzierung muss in Hinblick auf Netzwerkauslastung, Netzwerkverkehr und Distanz erfolgen, um effizient zu sein.
Im Data Management gibt es jede Menge effiziente Stellschrauben, um den Energieverbrauch zu senken. In unseren nächsten Artikeln werden wir diese genauer betrachten. Denn diese Methoden sind eng mit unserem MMIGIT™-Framework verknüpft.
Jetzt mehr erfahren – hier geht es zu weiteren Artikeln zum MMIGIT:
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