Anterovium - stock.adobe.com
So können Unternehmen innovativ Speicher und Energie sparen
KI-Anwendungen treiben den Stromverbrauch und die Datenmengen in Cloud-Umgebungen drastisch nach oben. Unternehmen müssen innovative Lösungen finden, um dem entgegenzuwirken.
Öffentliche und private Betreiber großer Cloud-Infrastrukturen suchen nach Lösungen, um den steigenden Energiebedarf für ihre explodierenden Datenmengen zu erfüllen. Denn KI-Anwendungen wie ChatGPT und andere Large-Language-Modelle benötigen immer mehr Daten, Rechenkraft und damit Strom. Was können Unternehmen und auch jeder Einzelne tun, um den Hunger nach mehr Ressourcen zu reduzieren?
Zur Versorgung von Rechenzentren mit Atomstrom hat Microsoft eine Stelle für einen Manager der Nukleartechnologie ausgeschrieben. Er soll eine Strategie entwickeln, ob und wie Rechenzentren für die Microsoft-Cloud und Künstliche Intelligenz mit sogenannten Small Modular Reactors (SMRs) oder auch Mikroreaktoren über Nuklearstrom betrieben werden können. Auch andere Unternehmen wie Rolls-Royce überlegen gemeinsam mit Tech-Unternehmen, ob sich ihre Datacenter mit Mini-Kernkraftwerken betreiben lassen. Bereits ab 2030 könnten solche Kernreaktoren den Betreibern von Hyperscale-Rechenzentren die Grundlast liefern.
Unbestritten stehen alle großen Provider, wie Apple, Alibaba, AWS, Google oder IBM, vor der gleichen großen Herausforderung: Das Datenwachstum nimmt immer mehr Fahrt auf. Schon heute steigt die Menge der Daten bei mehr als der Hälfte aller Unternehmen im Schnitt um 50 Prozent im Jahr. Ein Beispiel, welches das immense Datenwachstum veranschaulicht, ist das große KI-Projekt von Tesla zum autonomen Fahren.
Datenflut versus Klimaschutz
Der dadurch exponentiell wachsende Energiehunger steht jedoch den politischen Zielen und Vorgaben zahlreicher weltweiter und europäischer Initiativen wie COP20 und dem European Green Deal von 2020 entgegen. Ziel des Green Deals ist es, Europa bis 2050 klimaneutral zu machen. Diese Initiative wird mit der European Digital Strategyvorangetrieben. Sie will erreichen, dass Rechenzentren schon bis 2030 klimaneutral arbeiten.
Als mögliche Lösung werden SMR oder Mini-AKW diskutiert. Diese Atomkraftwerke sind deutlich kleiner als herkömmliche. Sie erzeugen statt einer Leistung von mehr als 1000 Megawatt lediglich Strom von bis zu 300 Megawatt. Aufgrund ihres modularen Aufbaus werden fertige Komponenten für den Bau vor Ort geliefert und montiert. Die Nutzung von Atomkraft könnte eine Übergangslösung oder eine dauerhafte Ergänzung zu erneuerbaren Energien sein, um dem steigenden Energiebedarf zu begegnen und gleichzeitig klimafreundlich und emissionsarm zu handeln. Aber die Idee wird bei dem ein oder anderen definitiv Unbehagen auslösen, zumal in Deutschland der Atomausstieg vollzogen ist.
Daten konsolidieren und bereinigen
Es gibt eine nachhaltigere Alternative, an der jeder Anwender und jede Firma mitarbeiten können: das Reduzieren des Datenvolumens. Die meisten Unternehmen haben ihre Infrastruktur mit Daten vollgestopft, bei denen sie im Schnitt 70 Prozent des Inhalts überhaupt nicht kennen. In diesen unstrukturierten Daten sind Katzenvideos genauso zu finden wie das Essenmenü der letzten Weihnachtsfeier, ganze Listen von Kreditkarten von Kunden, Kopien von Datenbanken oder Forschungsergebnisse.
Diese Daten müssen nicht nur bereinigt werden, um Big Data effizienter zu betreiben. Firmen sollten sie auch analysieren, um ihr Compliance-Risiko einzudämmen. Wer aufräumt und Datenmüll entsorgt, kann seine KI mit qualitativ hochwertigeren Daten trainieren und gleichzeitig Speicher für neue Daten schaffen. Dafür müssen die Daten nach ihrem Inhalt und Wert eingestuft und klassifiziert werden.
Daher sollten Unternehmen die Informationen auf einer Datenmanagementplattform analysieren, die jeden Tag aus Gründen der Widerstandsfähigkeit (Resilience) Kopien der Daten erstellt. Diese Kopien werden dann automatisiert untersucht und klassifiziert, ohne dass auch nur ein Produktionsserver mit dieser aufwändigen Analyse belastet wird.
KI spielt hierbei eine Schlüsselrolle. Sie kann Inhalte sehr genau einstufen und automatisch analysieren, ohne dass zahlreiche Dokumente von Mitarbeitenden manuell nachgefasst werden müssen. Dank ihrer Lernfähigkeit wird die KI dabei mit jedem Arbeitsschritt besser.
Statt weiter dutzende oder hunderte getrennte Silos zu betreiben, sollten Unternehmen ihre Daten auf einer Plattform konsolidieren. Dort lassen sich die Daten mit Techniken wie Deduplizierung und Kompression weiter verkleinern. Reduktionsraten um bis zu 96 Prozent sind so in der Praxis möglich.
„Die Nutzung von Atomkraft könnte eine Übergangslösung oder eine dauerhafte Ergänzung zu erneuerbaren Energien sein, um dem steigenden Energiebedarf zu begegnen und gleichzeitig klimafreundlich und emissionsarm zu handeln. Aber die Idee wird bei dem ein oder anderen definitiv Unbehagen auslösen, zumal in Deutschland der Atomausstieg vollzogen ist.“
Mark Molyneux, Cohesity
Wie jeder zum Ressourcensparen beitragen kann
Auch jeder Anwender kann helfen, den Stromverbrauch insgesamt zu senken und das Datenwachstum einzubremsen – wenn er seine Daten in der Cloud durchforstet und Unnützes löscht. Das kann die X-fache Version des gleichen Fotos sein, mit leicht veränderter Perspektive. Oder Videos, die man einmal lustig fand und seitdem nie wieder angesehen hat. Jedes einzelne Bit, das man einspart, senkt den Energieverbrauch. Regelmäßiges Aufräumen lohnt sich deshalb.
Daten zu managen und zu sichern, wird in Zukunft noch wichtiger werden, da immer mehr KI-getriebene Big-Data-Maschinen entwickelt werden. Diese Maschinen sind extrem datenhungrig und wollen auf so viele externe wie interne Datenquellen wie möglich zugreifen. Die Unternehmen müssen deshalb Wege finden, wie sie KI kontrollieren können. Es ist dabei wichtig, KI verantwortungsvoll und nach Governance-Prinzipien zu betreiben und gleichzeitig durch den Einsatz von Datenmanagementplattformen und regelmäßigen Datenbereinigungen die Rechenzentren möglichst ressourcenschonend zu betreiben.
Über den Autor: Mark Molyneux ist EMEA CTO bei Cohesity.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
