Von Campusnetzen und Nanoboxen

Siemens, als einer der fünf Konsortialpartner, spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Implementierung von Messmethoden zur präzisen Erfassung der Energie- und Ressourcenverbräuche in Edge-Computing-Umgebungen und mobilen Netzwerken, insbesondere von 5G-Campusnetzen. 

Dr. Karsten Schörner leitet die Projektarbeiten von Siemens-Seite und ist zentraler Ansprechpartner. Gemeinsam mit seinem Team entwickelt er das Performance-Profiling für Software und die Modellierung des Energieverbrauchs, insbesondere für containerisierte Edge-Software. Kim Schindhelm ist Forschungswissenschaftlerin im Bereich drahtlose Technologien bei Siemens Foundational Technologies. Im Projekt ECO:DIGIT untersucht sie die Nachhaltigkeit von 5G-Campusnetzen und verantwortet die Integration und Validierung der Methodik im Prüfstand.

Zu Beginn: Digitale Technologien gelten als Schlüssel für eine nachhaltige Transformation, doch gleichzeitig tragen sie erheblich zum Ressourcenverbrauch und CO₂-Ausstoß bei. Welche Herausforderungen sehen Sie aktuell bei der Messung und Reduzierung der Umweltwirkungen digitaler Technologien und welche davon adressiert ECO:DIGIT?

Karsten Schörner: Genau das ist der Punkt: Um die Umweltauswirkungen digitaler Lösungen reduzieren zu können, müssen wir sie erstmal messen bzw. quantifizieren können. Der Schritt Messung kommt vor einer Optimierung und der damit einhergehenden Reduzierung der Umweltwirkungen. Und genau da setzt unser Projekt an: Wir wollen eine Möglichkeit schaffen, auf einfache Weise den Energie- und Ressourcenaufwand von digitalen Lösungen ermitteln zu können. Denn das fehlt bisher: eine Möglichkeit, Software-Produkte und Software-Entwicklungsprojekte schnell und leicht in dieser Hinsicht bewerten zu können.

Es gibt bereits Forschungsansätze und Tools, wie die Power API oder Microsofts Joulemeter, die die Energieverbräuche auf Softwareebene erfassen. Warum reichen die bestehenden Ansätze nicht aus, und wie unterscheiden sie sich zu der Messmethodik im Rahmen von ECO:DIGIT? 

Karsten Schörner: Das stimmt, es gibt bereits einiges an Tools und auch Publikationen zu diesem Themenbereich. Unsere Beobachtung ist aber, dass die verfügbaren Angebote oft nur zum Beispiel Energieverbräuche in der Nutzungsphase betrachten und dabei die anderen Lebenszyklen ausblenden. Oder aber es werden mit einer Messung nur die CPU-Verbräuche abgedeckt, und nicht die des Gesamtsystems. ECO:DIGIT verfolgt hier eine ganzheitliche Strategie mit der Betrachtung des gesamten Lebenszyklus von der Entwicklung bis zum Betriebsende und der nachfolgenden Entsorgung der Hardware. Zudem sind auch die leichte Anwendbarkeit und hohe Verfügbarkeit wichtig, um die Methode möglichst niederschwellig bereits in der Softwareentwicklung in der Breite verwenden zu können. All diese Aspekte gehen wir im Projekt an.

Siemens ist im Projekt ECO:DIGIT für die Messverfahren für mobile Netzwerke und Edge Computing verantwortlich. Können Sie kurz umreißen, was diese Bereiche umfassen und wie eure Arbeit zu den Zielen des Gesamt-Projekts beiträgt?

Kim Schindhelm: Zu dem Messverfahren „Mobile Netzwerke“: Wir konzentrieren uns auf eine besondere Form von mobilen Netzwerken. Mobile Netzwerke im Allgemeinen unterscheiden sich von herkömmlichen Netzwerkformen wie Ethernet oder WLAN. Während Ethernet eine kabelgebundene, hochstabile Punkt-zu-Punkt-Verbindung bietet und WLAN drahtlose Verbindungen über kürzere Distanzen ermöglicht, arbeiten mobile Netze wie 5G über lizenzierte Frequenzen, zellbasiert, mit hoher Mobilität der Nutzer*innen und hoher Reichweite. In solchen Mobilfunknetzen spielt insbesondere der Funkzugangsbereich (Radio Access Network, RAN) eine zentrale Rolle, nicht nur für die Verbindung selbst, sondern auch bezüglich des Energieverbrauchs, der im RAN typischerweise am höchsten ist. Die Einschränkung auf 5G-Campusnetze innerhalb des Projekts ist dabei bewusst gewählt, weil wir über eigene 5G-Campusnetz Komponenten verfügen, und dadurch realistische Umgebungen modellieren und die theoretischen Modelle durch praktische Messungen verifizieren können. So tragen wir dazu bei, die Umweltauswirkungen von Software unter realistischen mobilen Netzwerkbedingungen zu bewerten.

Karsten Schörner: Für Edge-Computing schauen wir uns industrielle Nutzungsszenarien an, sowohl was die Compute-Hardware als auch die typischen Software-Anwendungen betrifft. Das heißt, wir betrachten zum Beispiel Edge-Systeme von Siemens wie die Siemens Nanobox oder Siemens Microbox. Diese werden für Edge-Deployments zum Beispiel bei der Fabrikautomatisierung genutzt. Für diese Hardware wurden sogenannte Environmental Product Declarations (EPDs) erarbeitet, die die Umweltwirkungen in allen Lebenszyklusphasen betrachten und in verschiedenen Kategorien quantifizieren. Die Informationen der EPD verwenden wir dann in der Bilanzierungsmethodik, um die spezifischen Eigenschaften der Geräte korrekt abzubilden. Außerdem arbeiten wir an Energiemodellen, so wie auch die Netzwerk-Kollegen, um die Energieverbräuche verschiedenster Software-Anwendungen auf diesen Edge-Devices messen, modellieren und später vorhersagen zu können.

Bleiben wir noch bei dem Teilvorhaben zur Entwicklung des Messverfahrens für Edge-Computing: Wie gehen Sie dabei vor und wo sehen Sie die größten technischen oder methodischen Herausforderungen?

Karsten Schörner: Unser Ansatz bei den Messverfahren ist folgender: Mit einem Hardware-Profiling Tool nehmen wir pro Gerät einmalig Belastungstests auf, das heißt wir setzen das Rechnersystem durch verschiedenartige Compute-Lasten „unter Stress“ und messen an der Stromversorgung des Geräts, was das an Energieverbrauch verursacht. Daneben werden noch weitere Performance-Metriken erhoben. Zusammen ergeben sich so charakteristische Energieprofile für dieses Gerät. Anhand dieser Energieprofile wollen wir auch zukünftige, unbekannte Compute-Lasten vorhersagen können. Aus unserer Sicht wird viel davon abhängen, wie treffsicher sich damit andere Lastszenarien vorhersagen lassen.

Edge-Computing verspricht Rechenleistung direkt vor Ort, weniger Latenz und höhere Datensouveränität. Aber was bedeutet das in Bezug auf Umweltwirkungen denn nun konkret? 

Karsten Schörner: Das ist eine sehr gute Frage. Wir kennen die Diskussion darum, was denn nun nachhaltiger ist, ein eher lokales Edge-Deployment ohne große Übertragungswege oder eine Lösung, die auf Cloud-Ressourcen zurückgreift, dafür aber Daten über ggfs. weite Wege transferieren muss. ECO:DIGIT möchte für solche Fragestellungen Tools zur Verfügung stellen, um für unterschiedliche Deployment-Szenarien fallbasiert Umweltwirkungen abschätzen zu können. In industriellen Anwendungen gibt es mitunter technische Randbedingungen, die nur eine lokale Datenverarbeitung erlauben. In manchen Situationen kommt man also gar nicht umhin, Daten nahe am Produktionsort zu prozessieren. Zum Beispiel wenn Latenzzeiten klein gehalten werden müssen, weil Robotersysteme zuverlässig sein müssen und sicher ein schnelles Informationsfeedback benötigen.

Frau Schindhelm, Sie analysieren im Projekt mit Ihrem Team den Ressourcen- und Energiebedarf mobiler Netzwerke unter realen Bedingungen. Was genau messen Sie dabei und wie lässt sich der Verbrauch über das Netzwerk konkret einem Software-Prozess zuordnen?

Kim Schindhelm: Ja, wir analysieren den Energiebedarf von 5G-Campusnetzwerken, indem wir den durch Softwareanwendungen erzeugten Netzwerkverkehr erfassen und daraus die Netzwerklast ableiten. Dabei nutzen wir etablierte Tools zur Paketanalyse, um die Kommunikationsmuster einer Anwendung zu verstehen, zum Beispiel die Paketgröße, Richtung (Senden oder Empfangen) und Häufigkeit. Die Zuordnung des Energieverbrauchs zu einem Softwareprozess ist methodisch anspruchsvoll. Retrospektiv, also nach der Ausführung, lässt sich der Verbrauch anhand des aufgezeichneten Verkehrs gut abschätzen. Proaktiv, also im Voraus, ist das deutlich schwieriger, da moderne Funknetze über effektive Mechanismen zur Energieeinsparung verfügen und sich adaptiv an die Gesamtauslastung und die Nutzerverteilung anpassen können. Das bedeutet, auch wenn der Anteil einer Anwendung konstant bleibt, kann sich der Energieverbrauch durch Netzoptimierungen oder Lastverlagerungen verändern. Unser Ansatz berücksichtigt diese Dynamik, indem er auf analytischen Modellen basiert, die flexibel konfigurierbar sind und verschiedene Szenarien abbilden können. So schaffen wir eine fundierte Grundlage für die Bewertung des Energieverbrauchs, auch wenn eine exakte Attribution in Echtzeit nicht immer möglich ist.

Mobilfunknetze bestehen aus vielen Ebenen. Wie gelingt es, diese komplexen Netzinfrastrukturen in Ihre Messung zu integrieren und wo liegen die Herausforderungen dabei? 

Kim Schindhelm: Genau, Mobilfunknetze sind vielschichtige Systeme mit zahlreichen technischen Ebenen, von der Funkzugangsseite über virtualisierte Netzwerkfunktionen bis hin zur Kernnetzarchitektur. Deshalb verfolgen wir einen analytischen Ansatz, der auf konkreten Anwendungsszenarien basiert und sich gut in kontrollierbare Umgebungen wie Campusnetzwerke integrieren lässt.  In öffentlichen Netzen sind dynamisch skalierende Architekturen üblich, die vorwiegend von Netzbetreibern modelliert werden und für die Validierung auch durch diese vermessen werden müssten. In unserem Arbeitspaket konzentrieren wir uns auf die Komponenten, die in 5G-Campusnetzen zum Einsatz kommen.

Der ECO:DIGIT-Prüfstand soll unter anderem Unternehmen dabei helfen, nachhaltigere Entscheidungen bei der System- und Softwareentwicklung zu treffen – auch bei Edge-Deployments oder vernetzten Anwendungen. Was muss passieren, damit der Prüfstand nicht nur ein Forschungsergebnis bleibt, sondern wirklich in Produkte und Geschäftsprozesse integriert wird?

Karsten Schörner: Aus meiner Sicht müssen mindestens zwei Dinge passieren: Erstens muss unsere technische Lösung einen Mehrwert bieten, d.h. sie muss sich leicht einsetzen lassen und belastbare Vorhersagen machen zu Energieverbräuchen und Umweltwirkungen insgesamt. Zweitens muss aber auch in der Software-Community, das heißt in Entwicklerteams, Produktteams, Betreiber von Rechenzentren etc. eine Notwendigkeit entstehen, zum Beispiel durch Regularien, die die Akzeptanz unserer Angebote verstärkt und die Weiterentwicklung voranbringt.

ECO:DIGIT geht nun in die entscheidende Phase: Rund ein Jahr verbleibt bis zum Projektabschluss.
Wenn Sie sich ein zusätzliches Jahr und ein erweitertes Budget wünschen dürften: Welchen Baustein würden Sie dem Projekt noch hinzufügen und welche Themen sollten aus Ihrer Sicht unbedingt in mögliche Folgeprojekte einfließen?

Karsten Schörner: Wenn es explizit um einen weiteren Baustein geht, dann würde ich GPU-Bewertung sagen. Denn in ECO:DIGIT konzentrieren wir uns auf die vier digitalen Basisressourcen Compute, Memory, Storage, und Transfer; wobei sich das Compute nur auf CPUs bezieht. Da würde es natürlich sinnvolle Anknüpfungspunkte geben, um die immer zahlreicher werdenden GPU-Szenarien, die insbesondere mit dem wachsenden Einsatz von KI signifikant ansteigt, ebenfalls mit zu betrachten.

Zum Abschluss und mit Blick nach vorn: Was müsste in den kommenden fünf Jahren passieren, damit Sie sagen könnten, dass ECO:DIGIT einen echten Beitrag zur nachhaltigen Digitalisierung geleistet hat? Was wünschen Sie sich für das Jahr 2030 hinsichtlich digitaler Infrastruktur aus? 

Kim Schindhelm: Im Idealfall ist 2030 das Thema Green Computing und Sustainable Software Engineering in der Breite angekommen, das heißt eine Mehrheit an SW-Produkten nutzen unsere (oder andere) Tools und haben dadurch eine objektive Evaluierungsmöglichkeit hinsichtlich Umweltwirkungen und Energieverbräuchen. Wenn dabei die im Projekt entwickelten Tools zum Einsatz kommen, umso besser! Und natürlich sollten damit auch Optimierungen angestoßen werden, sei es im Coding oder aber in der Selektion optimierter Deployments oder Hardware. Die Einführung von digitalen Produktpässen ist in der EU bis 2030 gefordert. Vielleicht kommen danach ja auch vergleichbare Anforderungen oder gar Produktpässe für Software. ECO:DIGIT könnte dazu eine Lösung anbieten, die Umweltwirkungen vergleichbar und transparent zu ermitteln.

Das Interview führte Teresa Zeck.