Systemdaten bieten eine transformative Ressource, um die Beziehung zwischen Unternehmens-Technologie und Umwelt zu verbessern. Durch die Nutzung von Observability-Lösungen können Unternehmen nicht nur ihre Betriebskosten und den Energieverbrauch senken, sondern auch ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen. Diese Technologien ermöglichen es, Daten in verantwortungsbewusste Geschäftspraktiken umzuwandeln und so langfristige Vorteile für Unternehmen und Umwelt zu schaffen.

Systeme kommunizieren über Daten und weitreichende Digitalisierung erfordert mehr Austausch als je zuvor. Gleichzeitig zeigen sich verändernde Temperaturen und steigende Meeresspiegel deutlich, dass sich unser Verhältnis zu unserer Umwelt ändern muss. McKinsey zufolge sind in Unternehmen verwendete Technologien »verantwortlich für den Ausstoß von etwa 350 bis 400 Megatonnen kohlendioxidäquivalenten Gasen (CO2e) und damit für etwa 1 Prozent der gesamten globalen Treibhausgasemissionen … so viel wie die gesamte Kohlendioxidemission des Vereinigten Königreichs [1].« Auch wenn die IT-Branche bei weitem nicht die umweltschädlichste Branche ist, sind flächendeckend neue Vorgehensweisen erforderlich, wenn beim Klimawandel das Ruder herumgerissen werden soll.

Glücklicherweise stellen Systemdaten eine Ressource dar, mit der man die Beziehung zwischen Unternehmenstechnologie und der Umwelt transformieren kann.

Zudem kann es Unternehmen, neben der ethischen Verpflichtung, auch große geschäftliche Vorteile bieten, wenn beim Thema Nachhaltigkeit den Worten auch Taten folgen. Damit signalisieren sie seine langfristige Existenzfähigkeit, verbessern die Markenreputation und stärken die Kundentreue. Außerdem kann sich ein Unternehmen angesichts des anhaltenden Fachkräftemangels einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Dennoch ist es nicht einfach, sicherzustellen, mit Systemdaten solche Ergebnisse zu erzielen.

Voraussetzungen. Für eine nachhaltige Nutzung von IT-Systemen braucht es einige Voraussetzungen. Wenn Systeme in Daten sprechen, dann sprechen sie in vielen verschiedenen Sprachen. In den heutigen IT-Umgebungen sind Daten über die unterschiedlichsten Plattformen verteilt, die jeweils eigene Formate nutzen. Das schiere Volumen und die Schnelllebigkeit der von IT-Systemen generierten Daten kann die Echtzeitverarbeitung verkomplizieren und zu Engpässen führen.

Die Datenintegrität ist ein permanentes Problem: Fehler, Inkonsistenzen oder Lücken in Daten können zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Fragen von Datenschutz und Sicherheit verkomplizieren die Dinge weiter. Cyberkriminelle haben es auf Daten abgesehen, und ohne angemessene Sicherheitsmaßnahmen sind sensible Informationen einem Risiko ausgesetzt. Diese Hindernisse erfordern fortschrittliche Verarbeitungstools, damit diffuses Material zusammengetragen und in kluge Entscheidungen zur Nachhaltigkeit umgewandelt werden kann.

Die Daten decodieren. Seit jeher nutzen Menschen die Ressourcen ihrer Umgebung und entwickeln Werkzeuge, um daraus Mehrwert zu schaffen. In der heutigen Datenära übernimmt Observability genau diese Rolle. Vereinfacht gesagt erfassen Observability-Lösungen riesige Mengen an Infrastrukturdaten und machen so das Innenleben eines Systems sichtbar. Auf diese Weise können IT-Teams Probleme frühzeitig erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen.

Ein zentraler Vorteil von Observability ist die Möglichkeit zur Konsolidierung. Derzeit arbeiten viele Teams noch mit unterschiedlichen Monitoring-Tools verschiedener Anbieter, um ihre IT-Umgebungen im Blick zu behalten. Eine integrierte Observability-Lösung bündelt diese Werkzeuge in einer zentralen Plattform. Dadurch sinken sowohl die Kosten als auch der Energieverbrauch, die durch den Betrieb zahlreicher einzelner Systeme entstehen. Das Ergebnis: geringere Betriebskosten, eine effizientere Infrastruktur und eine höhere Datenintegrität – alles wichtige Voraussetzungen, damit Unternehmen nachhaltiger arbeiten können.

Auf das System hören. Wie sehen diese Praktiken aus? Einer der Hauptvorteile von Observability ist das Reduzieren von Systemausfällen, die ein wichtiger Faktor beim Energieverbrauch von Unternehmen sind. Die zum Neustart der Hardwarekomponenten erforderliche Energie verursacht einen Anstieg des Verbrauchs, während Kühlsysteme zusätzliche Energie benötigen können, um schnelle Temperaturänderungen zu bewältigen. Gleichzeitig werden bei Systemausfällen oft Backup-Systeme wie USV und Generatoren aktiviert, die mehr Energie verbrauchen als die Hauptsysteme. Neue KI-gestützte Funktionen in modernen Observability-Lösungen können hier eingreifen und potenzielle Probleme angehen, bevor sie zum Absturz führen.

Dabei geht es nicht nur um die Problemprävention: Observability-Tools verbessern auch die Beständigkeit, während Systeme perfekt laufen. Kostspielige Energiebedarfsspitzen entstehen durch einen plötzlichen Anstieg des Stromverbrauchs aufgrund hoher Rechenanforderungen in Zeiten mit hohem Datenverkehr, Stapelverarbeitung, Datenanalysen oder anderen ressourcenintensiven Vorgängen. Observability-Lösungen bieten Echtzeit-Leistungskennzahlen und Daten zur Ressourcenauslastung für einen dynamischen Lastausgleich. Erweiterte Analysen können Zeiten mit hoher Nachfrage auf Basis von Verlaufsdaten prognostizieren, sodass IT-Manager Workloads proaktiv verteilen und einen plötzlichen Anstieg beim Energiebedarf verhindern können. Mit Observability sind IT-Experten immer auf dem Laufenden und können aktiv werden, um für einen effizienten Energieverbrauch ihres Unternehmens zu sorgen.

Gegen Verschwendung vorgehen. Die Fähigkeit von Observability, Daten in positive Handlungen rund um die Nachhaltigkeit zu verwandeln, geht über den Energieverbrauch hinaus. Sie hat auch das Potenzial, Verschwendung drastisch zu minimieren. Durch das Monitoring der Serverauslastung können Unternehmen unterbeanspruchte Server identifizieren und Workloads auf weniger Rechnern konsolidieren, was Energieverbrauch und Hardwarekosten senkt. Außerdem hilft Observability, Anwendungsnutzungsmuster zu erkennen und aufzuzeigen, welche Anwendungen selten genutzt oder redundant sind. So können IT-Teams unnötige Anwendungen außer Betrieb nehmen, Ressourcen frei geben und die Infrastruktur vereinfachen. Observability-Daten ermöglichen informierte Entscheidungen rund um Hardware-Upgrades. Echtzeit-Leistungseinblicke ersetzen herkömmliche Upgradezyklen durch eine dynamische, datengestützte Planung. Geräte werden auf Basis ihrer tatsächlichen Nutzung und Leistung erneuert, nicht nach festgelegten Zeitplänen. Geräte, die kostspielige Ausfallzeiten verursachen, werden ersetzt, während integre Geräte nicht unnötig früh als Elektroschrott enden.

Konversationen in Daten. Systeme sollten Werte widerspiegeln. Doch wenn die Prozesse, die der Arbeit zugrunde liegen, ein Mysterium sind, ist es kaum möglich, beides auf eine Linie zu bringen. Stattdessen bleiben Unternehmen zwar auf die Produktivität der Systeme angewiesen, aber sind ratlos, wenn es darum geht, die durch sie verursachten Umweltschäden zu mindern. Daten sind zu einer unverzichtbaren Ressource geworden, um diese Zusammenhänge herzustellen. Mit den richtigen Interpretationstools lässt sich die Sprache der Maschinen erlernen und ihre Botschaften in verantwortungsbewusste Geschäftspraktiken umwandeln. Wenn man fließend genug in dieser Sprache wird, lässt sich für kommende Jahrzehnte ein harmonischer Diskurs zwischen Menschen, Systemen und der Umwelt schaffen.

Jeff Stewart,
Field CTO
bei SolarWinds

[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-green-it-revolution-a-blueprint-for-cios-to-combat-climate-change

Illustration: © Mast3r | Dreamstime.com

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[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-green-it-revolution-a-blueprint-for-cios-to-combat-climate-change

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Field CTO
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