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Wer sich mit den Umweltauswirkungen digitaler Lösungen beschäftigt, stößt schnell auf beängstigende Statistiken dazu, wie viele CO2-Emissionen diese indirekt verursachen. Schätzungen reichen bis zu einem Anteil von 6 % an den weltweiten CO2-Emissionen, wobei der realistische Korridor eher im Bereich von 2 bis 4 % liegen dürfte. In einzelnen Veröffentlichungen liest man zudem von Schätzungen, dass diese Emissionen durch digitale Infrastruktur bis 2030 auf 23 % der weltweiten Emissionen steigen werden. „Schätzungen“ ist hier leider das Stichwort. Faktisch messen lassen sich weder die CO2-Emissionen noch der Stromverbrauch der gesamten IT weltweit. Trotz einer historisch hohen Vernetzung und Automatisierung fehlen oft belastbare Daten, um Schätzungen mit Fakten zu untermauern. In diesem Blog-Beitrag betrachten wir, warum solche Schätzungen schwierig sind und was heute schon möglich ist, um die CO2-Emissionen digitaler Lösungen zu messen.

Wie funktioniert Software-Ökobilanzierung?

Für die Messung der Umweltauswirkungen durch Software gibt es aktuell keinen einheitlichen Standard. Gängige Praxis in Unternehmen ist, dass die Ausgaben für IT mit einem Faktor belegt und zu CO2-Emissionen hochgerechnet werden. Analoge Methoden sieht man etwa bei Handy-Apps, in denen Privatpersonen anhand ihrer Ausgaben ihren persönlichen Fußabdruck berechnen können. Auch wenn die Schwachstellen dieses Ansatzes auf der Hand liegen, besticht er doch durch die leichte Umsetzbarkeit.

Fortgeschrittenere Techniken beinhalten etwa die Verwendung von Stromzählern an den Hauptverbrauchern im System – wie es der Blaue Engel vorsieht – oder die Messung der CPU-Zeit, wie in diesem Beispiel des Öko-Instituts. Die Messung der Auslastung der Central Processing Unit (CPU) gilt als guter Richtwert für die elektrische Leistungsaufnahme von Software.

Entscheidend ist bei der Vermessung immer der Test unter realen Bedingungen. Der einmalige Aufruf einer einzigen Webseite stellt kein realistisches Nutzungsszenario dar. Um belastbare Daten zu erhalten, müssen daher immer ein oder mehrere Standardnutzungsszenarien definiert werden, die eine repräsentative Belastung des zu testenden Systems erzeugen, während es vermessen wird.

Ist die Software-Ökobilanzierung ein gelöstes Problem?

Selbst bei minder komplexen Systemen – etwa einer lokalen Desktop-Anwendung – stehen die Messverfahren noch relativ am Anfang. Der Verbrauch einer Desktop-Anwendung, die auf einem einzelnen physischen Rechner ausgeführt wird, lässt sich mit haushaltsüblichen Strommessgeräten noch hinreichend präzise messen. Die meisten Systeme nutzen jedoch auch eine Internetverbindung, das heißt, in der Netzwerkinfrastruktur sind weitere physische Geräte wie Router und Switches zu berücksichtigen. Zudem endet diese Datenübertragung über das Netz bei einem anderen Computer oder Server. Diese zusätzlichen Geräte in komplexen verteilten Systemen binden in der Herstellung ebenfalls Ressourcen und verbrauchen zur Laufzeit Strom. Bei mobilen Endgeräten kommen zudem unterschiedliche Typen von Übertragungsnetzen – Wifi, LTE, 5G – ins Spiel, bei denen sich der Stromverbrauch teils um den Faktor 40 unterscheiden kann. Solange also nicht an jede Verbraucherin und jeden Verbraucher in einem verteilten System ein Stromzähler angeschlossen wird, müssen immer Unschärfen durch Schätzungen ergänzt werden.

Gibt es einen Zusammenhang zwischen Datenübertragung und CO2-Emissionen?

Gängige kostenlose Tools wie websitecarbon.com oder digitalbeacon.co nehmen die URL zu einer Webseite entgegen und liefern als Rückgabe eine Schätzung, wie viel CO2 bei einem Seitenaufruf emittiert wird. Die Berechnungsgrundlage ist dabei transparent und zeigt, dass primär das übertragene Datenvolumen je Aufruf der Webseite einberechnet wird. Vom gemessenen Datenvolumen wird so auf den Stromverbrauch und davon auf die CO2-Emissionen geschlossen.

Problematisch ist die vereinfachte Annahme, dass die Übertragung eines Gigabyte Daten immer gleich viel Strom verbraucht. So machen die Tools keinen Unterschied, welche digitale Infrastruktur im Spiel ist, ob Content Delivery Networks zwischengeschaltet sind und wie komplex die Berechnungen auf den Servern sind. Die Tools können zudem nicht berücksichtigen, ob im Hintergrund mehrere georedundante Rechenzentren die angefragten Daten vorhalten oder ob ein Ein-Platinen-Computer die Anfrage beantwortet.

Der Stromverbrauch auf physischer Hardware verläuft zudem nicht immer linear zur Datenübertragung. Router und Switches etwa haben eine recht hohe Grundlast an Stromverbrauch, die sich kaum verändert, wenn kleine Datenmengen übertragen werden. Der Stromverbrauch steigt dann häufig nur in Stufen, wenn die Datenmenge gewisse Schwellenwerte übersteigt.

Es gibt unzählige weitere Aspekte – wie Caching oder die Art der verwendeten Endgeräte –, die dazu führen, dass der Blick auf das Datenvolumen allein nicht genügt. Wer sich also nur an jenen Tools orientiert, hat fehlgeleitete Anreize für die Optimierung. Wer nur auf Datenübertragung hin optiert, verliert sich schnell in Maßnahmen mit geringem Wirkungsgrad und lässt wichtige Aspekte wie das Hosting, die Stromquelle, Hardware-Nutzungsdauer und Optimierung im Backend außer Acht. Bei aller Kritik muss man jedoch sagen, dass diese Tools aktuell leider das Beste sind, was den meisten frei zur Verfügung steht. Am Ende ist zudem ein nicht übertragenes Byte fast immer eine Verbesserung.

Weitere nützliche Tools, die genannten Schätzungen zu mehr Aussagekraft verhelfen können, sind:

Ist Cloud Computing die Lösung für digitale Nachhaltigkeit?

Regelmäßig kommt in Gesprächen zu digitaler Nachhaltigkeit die Frage auf, ob nicht der Umzug in die Cloud die Lösung sei, denn viele Cloud Provider werben schließlich damit, CO2-neutral zu sein. Wer sich jedoch genauer mit den Nachhaltigkeitsberichten der Provider beschäftigt, stellt fest, dass CO2-Neutralität ein stark dehnbarer Begriff ist. Zwar lassen die meisten Provider ihre Berichte von unabhängigen Dritten prüfen, solange es jedoch keine einheitlichen Standards für diese Prüfung gibt, ist die Aussagekraft dieser Berichte meistens eher symbolischer Natur. Oder schlicht Werbung.

Wenn ein Rechenzentrum „grünen Strom“ bezieht, bedeutet dies meistens, dass ein höherer Strompreis bezahlt wird, mit dem der Ausbau von erneuerbaren Energien gefördert wird. Warum trotz vermeintlich grünem Strom trotzdem CO2 emittiert wird, zeigen wir in diesem Blog-Beitrag.

Amazon Web Services etwa berichtet in vielen Regionen marktbasiert, was bedeutet, dass die verursachten Emissionen mit gekauften CO2-Zertifikaten oder Power Purchase Agreements (PPAs) aufgewogen werden. Kundinnen und Kunden sehen daher meistens Emissionen von 0 g auf ihrer Abrechnung; was tatsächlich emittiert wurde, wird den Kundinnen und Kunden gegenüber nicht immer transparent gemacht.

Google im Vergleich dazu berichtet neben dem marktbasierten Ansatz auch lokationsbasiert. Dadurch werden näherungsweise die tatsächlichen Emissionen für die Ausführung von Services transparent gemacht. Die Berichte werden jedoch nur mit deutlichem Zeitverzug zur Verfügung gestellt, sodass eine tatsächliche Entscheidungsfindung auf Basis der Berichte nur schwer möglich ist.

Microsoft stellt unter den Hyperscalern aktuell den umfangreichsten Bericht zur Verfügung, der in Abgrenzung zu den zuvor genannten auch die anteiligen Emissionen für die genutzte Hardware inkludiert.

Im Vergleich zu Cloud-Lösungen hat man bei On-Premise-Infrastruktur deutlich mehr Möglichkeiten, unverfälschte Zahlen zu erhalten, auch wenn dies mit mehr Aufwand verbunden ist. Hyperscaler lassen oft spezialisierte Hardware herstellen, für die es keine öffentlichen Spezifikationen gibt. Bei Standard-Hardware gibt es etwa in der Boavizta-Datenbank die Emissionsdaten zu vielen gängigen Modellen. In einem eigenen Rechenzentrum oder in Colocation hat man zudem eher die Möglichkeit, einfach auf der Rückseite des Servers die elektrische Leistungsaufnahme abzulesen. In der Cloud ist oft schon die Messung der CPU-Zeit für einen Container schwierig.

Bei aller Kritik an der Cloud als vermeintlichem Heilsbringer für digitale Nachhaltigkeit ist sie oft jedoch ein probates Mittel, um die Umweltauswirkungen seiner digitalen Lösungen zu reduzieren. Dies liegt jedoch weniger an angeblich CO2-neutralen Services als an effizienten Cloud Native Solutions, höherer Hardwareeffizienz und einer besseren Position zur Verhandlung mit Energielieferanten. Ein Tool, das versucht etwas Licht ins Dunkle der Nachhaltigkeitsberichte zu bringen, ist Cloud Carbon Footprint, das die aggregierte Betrachtung der Emissionsdaten über mehrere Provider hinweg ermöglicht.

Lohnt sich die Messung der Umweltauswirkungen von Software?

Auch wenn hier primär die CO2-Emissionen betrachtet wurden, hat die digitale Infrastruktur deutlich weitreichendere Folgen für Mensch und Umwelt. Der Abbau seltener Erden für die Herstellung von Hardware und indirekter Wasserverbrauch durch Stromerzeugung sind nur zwei der vielen Faktoren, die eine vollumfängliche Ökobilanz berücksichtigen müsste. Für die Berücksichtigung all dieser Faktoren bietet die ISO 14040:44 das passende Framework. Die Ökobilanzierung nach ISO ist jedoch ebenfalls mit viel manuellem Aufwand verbunden und kann nie alle fehlenden Daten kompensieren. Sie stellt jedoch ein einheitliches Vorgehen sicher und leistet dadurch einen wichtigen Beitrag gegen Greenwashing.

Trotz aller genannten Limitationen in der Messung sollten wir jetzt nicht aufhören zu messen. Auch wenn noch viele Unsicherheiten durch vage Schätzungen und eine schlechte Datenlage bestehen, ist eine schlechte Messung in vielen Fällen sicher besser als keine Messung. Solange die Datenlage nicht ausreichend ist, müssen wir uns also mit pragmatischen Lösungen behelfen und alles geben, um Greenwashing zu vermeiden.

Weitere spannende Themen aus der adesso-Welt findet ihr in unseren bisher erschienenen Blog-Beiträgen.

Bild Yelle Lieder

Autor Yelle Lieder

Yelle Lieder beschäftigt sich mit der Planung und Umsetzung nachhaltiger digitaler Produkte und Dienstleistungen. Im Kontext digitaler Nachhaltigkeit berät er zur Ermittlung und Reduktion der Umweltauswirkungen sowie zum Product Management digitaler Lösungen.

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