Energieeffizienz in Softwareentwicklung und IT-Betrieb

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

• Programmierkenntnisse in einer objektorientierten Programmiersprache wie Java aus dem Grundstudium etwa aus den Modulen Softwareentwicklung I und II.
• Grundlagen von verteilten Systemen, z.B. aus der Vorlesung Datenkommunikation.
• Grundlagen von Betriebssystemen und Virtualisierung, z.B. aus der Vorlesung Wirtschaftsinformatik.

LERNZIELE: Die Studierenden sollen erlernen, welchen Einfluss verschiedene Entscheidungen in der Softwareentwicklung und während des IT-Betriebs auf den Ressourcen- und Energieverbrauch von IT-Systemen haben.

FACH- & METHODENKOMPETENZ:

1. Die Studierenden werden sensibilisiert für den Einfluss von Entscheidungen in der IT auf den Energiebedarf und somit den CO2-Ausstoß von Rechenzentren
2. Die Studierenden können Messverfahren einsetzen, um den Ressourcen- und Energieverbrauch zu bestimmen
3. Die Studierenden können einschätzen, in welcher Phase des Software-Lebenszyklus welche Methoden helfen, den Ressourcen- und Energieverbrauch zu reduzieren

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZ:

1. Teamarbeit: Die Studierenden erarbeiten Lösungsansätze eigenständig und in Kleingruppen
2. Die Studierenden lernen, sich strukturiert in komplexe Systeme einzuarbeiten
3. Die Studierenden lernen, komplexe Sachverhalte komprimiert in kurzer Zeit als Präsentation wiederzugeben

Die Veranstaltung behandelt folgende Themenbereiche:

1. Energieverbrauch der IT: Übersicht, Energieverbrauch und CO2-Ausstoß
2. Einfluss von Software auf den Energieverbrauch: Zusammenhang Software-Ressourcenverbrauch und Energieverbrauch, Eigenschaften unterschiedlicher Softwaretypen (z.B. betr. Anwendungssysteme, mobile Anwendungen, Blockchains, Machine-Learning)
3. Energieeffizienz in der Softwareentwicklung: Metriken, Messverfahren, Effizienz der Entwicklungsprozesse (z.B. CI-Pipelines, Testsysteme, Learning von neuronalen Netzen), Effizienz des entwickelten Softwaresystems
4. Energieeffizienz im IT-Betrieb: Grundlagen, On-Premise-Infrastrukturen (Rechenzentrumsplanung, Server-Effizienzklassifizierungen, Hardware-Provisionierung, Auslastungsoptimierung), Cloud-Infrastrukturen (Unterschiede zu den On-Premise-Methoden, Eigenschaften verschiedener Service-Modelle (z.B. IaaS, PaaS, FaaS), Demand-Shaping)
5. Zukünftige Entwicklungen

In einem Praktikum wird die Vermessung von Ressourcen- und Energieverbräuchen vertieft.

1. Aufgabenstellung für Studienarbeitsthema wird online bereitgestellt, eigene Themenvorschläge dürfen eingebracht werden
2. Material wird online bereitgestellt
3. Nutzung von Tafel und Folien (Powerpoint) im Unterricht

R. Hintemann, S. Hinterholzer, M. Graß, & T. Grothey: Bitkom-Studie: Rechenzentren in Deutschland 2021 – Aktuelle Marktentwicklungen, 2021. Borderstep Institut, Berlin.

Ann Steffora Mutschler: Improving Energy And Power Efficiency In The Data Center“, 2021. [Online]. Available: https://semiengineering.com/improving-energy-and-power-efficiency-in-the-data-center/.

Anders S.G. Andrae, 2018, Should we be concerned about the power consumption of ICT? [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.10935.78247

Anders S.G. Andrae, 2021, Internet’s handprint [Online]. Available: https://pisrt.org/psr-press/journals/easl-vol-4-issue-1-2021/internets-handprint/

A. Brunnert, K.Wischer, H.Krcmar. 2014. Using architecture-level performance models as resource profiles for enterprise applications. In Proceedings of the 10th international ACM Sigsoft conference on Quality of software architectures (QoSA '14). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 53–62. https://doi.org/10.1145/2602576.2602587