Wie Audi und Electrolux ihre Daten- und Speicherinfrastruktur optimiert haben, um die Nachhaltigkeit zu verbessern
Die Datenmengen, die Unternehmen verwenden, wachsen rasant, und damit steigen unweigerlich auch die Umweltauswirkungen der Erfassung, Speicherung und Analyse dieser Daten. Die Verbesserung der Nachhaltigkeit unserer Geschäftsmodelle und Praktiken ist heute kein hehres Ideal oder „Nice to have“ mehr, sondern wird immer mehr zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor für Unternehmen. Dies gilt auch für Daten- und IT-Infrastruktur – mit jährlich mehr als 50 Millionen Tonnen Elektroschrott in der Industrie.
Erschreckenderweise wird sich diese Zahl bis 2030 verdoppeln – angetrieben durch die wachsende Zahl von Elektrogeräten, die wir kaufen, und die sinkende Lebensdauer dieser Geräte, da wir uns zunehmend dafür entscheiden, zu ersetzen statt aufzurüsten oder zu reparieren. Derzeit werden nur etwa 17% dieses anfallenden Elektroschrotts gesammelt und recycelt – wobei Europa den höchsten Anteil seines Abfalls recycelt (42,5%) und Afrika den geringsten (0,9%) – während die USA nur 9,4% recyceln.
Zu einer Netto-Null-Zukunft
Da Nachhaltigkeitsprognosen zu einem wichtigen Faktor für den Geschäftserfolg werden, während wir uns auf eine Netto-Null-Zukunft zubewegen, werden viele Unternehmen versuchen, ihre Erfolgsbilanz in diesem Bereich zu verbessern. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, intelligentere Entscheidungen hinsichtlich der Infrastruktur zu treffen, in die sie für Daten und Analysen investieren.
Das Design von Rechenzentren ist ein Bereich, in dem Schritte unternommen werden, um diesen Herausforderungen zu begegnen. In den Rechenzentren von Google werden die maschinellen Lernalgorithmen von DeepMind verwendet, um den Energieverbrauch für die Kühlung der Server um 40 % zu reduzieren, und in den letzten fünf Jahren ist die Menge an Rechenleistung, die aus der äquivalenten Energiemenge erzeugt wird, um 350% gestiegen. Inzwischen verfügt das Rechenzentrum der Citibank in Frankfurt über eine 55 mal 12 Meter große „grüne Wand“, um die Umgebungstemperatur zu regulieren, was zu einer 30-prozentigen Steigerung der Energieeffizienz führt.
Neue Datenarchitektur bei Audi
Das Streben nach mehr Nachhaltigkeit war auch ein wesentlicher Faktor für die Entscheidung des Automobilherstellers Audi, seine Analytics-Architektur auf IBM Power Systems zu migrieren. Im Rahmen seiner eigenen Entwicklung hin zu Netto-Null-Kohlenstoffemissionen, die einen verstärkten Fokus auf die Produktion von Elektro- und Hybridfahrzeugen sowie eine Reduzierung der Emissionen in seinen Produktions- und Vertriebsbetrieben umfasst, ist es Audi gelungen, die Anzahl der Server um 66% zu reduzieren, und gleichzeitig die Geschwindigkeit, mit der sie Daten laden und analysieren, um 100% zu erhöhen.
Mondi wird nachhaltiger
Ebenso verlässt sich der Verpackungshersteller Mondi stark auf seine Daten- und Analyseinfrastruktur, um seine eigenen Nachhaltigkeitsverpflichtungen zu erfüllen. Dazu gehört, dass alle ihre Produkte bis 2025 wiederverwendbar, recycelbar oder kompostierbar sind. Die Mondi Produktionshallen, die sich über 30 Länder erstrecken, sind mit IoT-Sensoren ausgestattet die Daten in ihr SAP S/4HANA-System einspeisen, das ebenfalls auf IBM Power Systems läuft. Diese Infrastruktur wurde speziell ausgewählt, da sie ihnen hilft, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.
Softwaredefinierte Datenspeicher
Eine weitere IBM-Anwendung, die das Potenzial hat, die Entstehung von Elektroschrott zu reduzieren, ist das „Software-Defined Storage“-System Spectrum Virtualise, das die Bereitstellung neuer und dynamischer Ansätze der Datenarchitektur – wie Hybrid-Cloud-Umgebungen –auf bestehenden Legacy-Speichertypen ermöglicht. Dies verlängert die Lebensdauer der Speicherhardware, bevor sie ersetzt werden muss, und reduziert sowohl die Menge an Material, die auf Deponien landet, als auch die Anzahl der Ersatzprodukte, die hergestellt werden müssen, um sie zu ersetzen. Gleichzeitig profitiert die Speicherinfrastruktur dadurch von allen Features und Funktionalitäten aktueller, sicherer Speichermanagementsysteme. IBM bezeichnet dies sogar gerne als „Upcycling“ – genauso wie alte und abgenutzte Möbel mit einem frischen Anstrich zu etwas ganz Besonderem werden.
Softwaredefinierter Speicher funktioniert durch die Implementierung einer Abstraktionsschicht oder Virtualisierung zwischen den Daten und dem Speichermedium, die durch Regeln in der Software definiert wird. Dies bedeutet, dass der Speicherplatz auf dem gesamten Medium maximiert und Daten nach Regeln gespeichert werden können, die darauf basieren, wie wichtig oder häufig darauf zugegriffen wird.
Alle diese Beispiele zeigen, dass Entscheidungen rund um die Implementierung von Datenarchitekturen durch die Reduzierung von Emissionen und Abfall einen echten Einfluss auf die Nachhaltigkeit haben können. Diese Innovationen wiederum können die geschäftliche Effizienz steigern.
Ein Schlüsselfaktor beim Aufbau einer nachhaltigen Datenarchitektur ist die Schaffung von Systemen, die in der Lage sind, bestehende Anforderungen zu verwalten und die sich ändernden Datenanforderungen des Unternehmens in Zukunft zu bewältigen. Dies ist ein weiterer Weg, um sicherzustellen, dass die Verschwendung auf ein Minimum reduziert wird und Sie nicht ständig Datensysteme abreißen und neu aufbauen müssen, wenn neue Anforderungen auftreten! Da wir natürlich nicht immer wissen, was morgen bringt, kann dies manchmal schwierig sein. Aber Lösungen wie die FlashSystem-Plattformen von IBM sind so konzipiert, dass sie die Containerisierung von Systemen und Daten ermöglichen, damit sie bei sich ändernden Situationen einfach auf neue lokale oder hybride Cloud-Umgebungen übertragen werden können.
Elextrolux erhöht die Lebensdauer ihrer Hardware-Infrastruktur
Ein Kunde von FlashSystem ist der Elektronikhersteller Electrolux. Wie Audi verlagerte das Unernehmen seine geschäftskritischen Analysetools (basierend auf SAP Hana) zu IBM Power Systems, die auf FlashSystem-Speicherhardware ausgeführt werden. Auf diese Weise konnten sie die Lebensdauer ihrer Hardware-Infrastruktur von zwei Jahren auf fünf Jahre erhöhen, mit allen damit verbundenen Nachhaltigkeitsvorteilen.
Nachhaltigkeitsziele werden zunehmend zu Geschäftszielen, und dies gilt auch für den Aufbau von Daten- und Analysearchitekturen. Indem wir uns auf Portabilität, Flexibilität und Produktlebensdauer konzentrieren, können wir Entscheidungen treffen, die es Unternehmen ermöglichen, effizienter zu arbeiten und gleichzeitig den Schaden, den wir der Umwelt und dem Planeten zufügen, zu minimieren.
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