IT Management November/Dezember
Durch starke Partnerschaft zum Erfolg – Innovative Lösungen und besserer Service Panik am Servicedesk – Wie Sie die Panik in den Griff bekommen Ganzheitliche Sicht wichtiger denn je – Welche IT- und Technologietrends im Jahr 2024 wichtig werden Twin Transition – Nachhaltig und digital – eine Frage der Führung
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<strong>IT</strong> MANAGEMENT | 31<br />
Zunächst einmal wirken sich Programmiersprachen<br />
erheblich auf die Energieeffizienz<br />
einer Software aus. Bereits 2017<br />
haben beispielsweise portugiesische Forscher*<br />
den Energieverbrauch von insgesamt<br />
27 verschiedenen Programmiersprachen<br />
anhand verschiedener Benchmarks<br />
untersucht. Das Ergebnis war eindeutig:<br />
Viele kompilierte Sprachen schnitten<br />
deutlich besser ab als interpretierte Sprachen<br />
oder solche, die auf einer virtuellen<br />
Maschine basieren. Im Gegensatz zu<br />
den beiden letztgenannten Sprachfamilien<br />
übersetzen kompilierte Sprachen den<br />
Programmcode direkt in maschinenlesbare<br />
Anweisungen und optimieren ihn dabei.<br />
Energieintensive Zwischenschritte<br />
können so ausgespart werden.<br />
Konkret beläuft sich der Unterschied zwischen<br />
einer energieeffizienten Programmiersprache<br />
– zum Beispiel C – und einer<br />
weniger effizienten – etwa Python<br />
– auf typischerweise mehr als 4.000<br />
Prozent beim Lösen der gleichen Rechenprobleme.<br />
Dies entspräche im Straßenverkehr<br />
dem Vergleich zwischen einem<br />
Fahrzeug mit 5 Litern Kraftstoffverbrauch<br />
pro 100 km mit einem anderen Modell,<br />
das über 200 Liter pro 100 km benötigt.<br />
Tatsächlich haben in der Praxis jedoch<br />
gerade Python und JavaScript in Serveranwendungen<br />
in den vergangenen Jahren<br />
vermehrt Einzug gehalten. Insbesondere<br />
bei intensiv genutzten Software-<br />
Modulen bestünde durch den Wechsel<br />
hin zu weniger energieintensiven Programmiersprachen<br />
ein erhebliches Einsparpotenzial.<br />
Stellschraube Nr. 2:<br />
die Software-Architektur<br />
Allerdings kann die Migration sehr großer<br />
Codemengen in eine andere Sprache<br />
sehr teuer werden – insbesondere dann,<br />
wenn die Software bereits ein bestimmtes<br />
Maß an Komplexität erreicht hat. Insofern<br />
sollten Software-Entwickler im Idealfall<br />
bereits VORAB planen, welche Programmiersprache<br />
für welchen Anwendungsfall<br />
am besten geeignet ist; und<br />
dabei die jeweilige Energieeffizienz der<br />
Sprachen im Hinterkopf behalten.<br />
Obwohl die Wahl der Programmiersprache<br />
bereits einen großen Hebel für eine<br />
nachhaltigere Software-Entwicklung darstellt,<br />
ist es mit dieser Stellschraube allein<br />
nicht getan. Denn selbst die energieeffizienteste<br />
Sprache nützt am Ende wenig,<br />
wenn die implementierten Algorithmen<br />
selbst ineffizient sind. Eine falsche Entscheidung<br />
an einem zentralen Punkt der<br />
Software-Architektur kann den Energieverbrauch<br />
der gesamten Anwendung um<br />
Größenordnungen in die Höhe treiben.<br />
Welche Methoden und Werkzeuge Software-Entwicklern<br />
an die Hand gegeben<br />
werden können, um ein solches Szenario<br />
zu vermeiden, ist eine zentrale Fragestellung<br />
in der <strong>IT</strong>-Forschung.<br />
Stellschraube Nr. 3:<br />
Cloud-Computing<br />
Mobile und Cloud-Computing sind zwei<br />
anhaltend starke Trends der <strong>IT</strong>-Branche.<br />
So tragen beide zwar durch ihren vermehrten<br />
Einsatz dazu bei, den Energieverbrauch<br />
von IKT-Diensten insgesamt in<br />
die Höhe zu treiben. Umgekehrt gibt es<br />
beispielsweise beim Mobile Computing<br />
aber auch einen direkten Anreiz, um die<br />
Energieeffizienz der Anwendungen zu erhöhen:<br />
die Verlängerung der Akkulaufzeiten.<br />
Auch das Cloud-Computing bietet<br />
zumindest indirekt den Anreiz zur effizienteren<br />
Programmierung.<br />
Demnach bestehen vor allem zwei, sehr<br />
beliebte Modelle, um Software in die<br />
Cloud zu verlagern: Infrastructure as a<br />
Service (IaaS) und Platform as a Service<br />
(PaaS). In beiden Fällen rechnet der jeweilige<br />
Cloud-Anbieter seine Kunden<br />
nach Verbrauch ab. Je weniger Server<br />
ein Unternehmen etwa im IaaS-Modell<br />
bucht, desto geringer sind die Betriebskosten.<br />
Das gleiche gilt für den PaaS-Anwendungsfall.<br />
Natürlich sind diese Betriebskosten<br />
zwar nicht gleichbedeutend<br />
mit Umweltkosten; dennoch besteht eine<br />
starke Korrelation. Denn: Steigt die Effizienz,<br />
sinken die Betriebskosten. Somit<br />
können Bestrebungen der Unternehmen,<br />
die Kosten möglichst niedrig zu halten,<br />
bereits dazu beitragen, auch die Nachhaltigkeit<br />
der Software selbst zu steigern.<br />
Im direkten Nachhaltigkeitsvergleich<br />
schneidet das PaaS-Modell jedoch deutlich<br />
besser ab als das IaaS-Konzept. So<br />
werden bei letztgenannter Variante für<br />
jeden Kunden in höherem Maße Rechnerressourcen<br />
reserviert, was die Möglichkeit<br />
der gemeinsamen Hardware-Nutzung<br />
stark einschränkt. Beim PaaS-Modell<br />
kann die Hardware besser gemeinsam<br />
von mehreren Unternehmen genutzt<br />
werden, sodass ihre durchschnittliche<br />
Auslastung entscheidend erhöht wird.<br />
Darüber hinaus verteilen sich die Lastspitzen<br />
der verschiedenen Anwendungen<br />
über die Zeit, sodass insgesamt weniger<br />
Rechenreserve benötigt wird.<br />
www.it-daily.net | <strong>November</strong>/<strong>Dezember</strong> 2023