Modulare Smartphones – Hype oder Trend?

Die ersten Berichte vom Poject Ara haben mich etwas ratlos gemacht: Kann das mehr sein als eine geekige Spielerei? Gibt es einen Markt für solche Smartphones? Und löst man damit irgendwelche Probleme?

Nun gibt es aber anscheinend schon mehrere Projekte, die in diese Richtung gehen, wie zum Beispiel das PuzzlePhone oder Vsenn (beides finnische Startups, nebenbei bemerkt). Und die Idee ist natürlich attraktiv, dass man ein Smartphone erweitern, an neue Bedürfnisse anpassen und auch reparieren kann, wenn eine Komponente kaputt wird (was nicht heissen soll, dass man aktuelle Smartphones nicht reparieren kann, nur sind Neugeräte oft billiger als die Reparatur). Und es wäre natürlich ein wichtiger Schritt weg von geplanter Obsoleszenz und hin zu mehr Nachhaltigkeit.

Betrachtet man aber die Preisentwicklung der Smartphones, die Werbebotschaften der Telcos und den Umgang der (vor allem jungen) User mit den Geräten, kann man sich des Eindrucks nicht erwehren, dass Smartphones immer mehr zum Wegwerfprodukt werden. Hier sind Chancen für modulare Geräte wahrscheinlich nur im High-End Segment zu finden.

Im Sinne einer nachhaltigen IT kann man diesen Projekten natürlich nur viel Erfolg wünschen – es bleibt allerdings abzuwarten, ob sich die Idee auch durchsetzen wird.

Mobilgeräte: Beitrag zur Nachhaltigkeit oder Opfer der Obsoleszenz?

Die Informationstechnologie durchläuft seit einiger Zeit eine mobile Revolution. Schon im letzten Jahrzehnt wurden im Privat- sowie im Unternehmensbereich Desktop-PCs immer mehr von Notebooks abgelöst, die früheren Mobiltelefone machten eine sehr sprunghafte Entwicklung Richtung Smartphones durch und Tabletcomputer erreichten seit der Markteinführung des Apple iPad den Massenmarkt.

Die Energieeffizienz spielt bei all diesen Geräten eine große Rolle. Aber nicht Nachhaltigkeit ist das vorrangige Ziel (denn leider ist geplante Obsoleszenz ein besonderes Problem dieser Geräteklasse), sondern eine Verlängerung der Akkulaufzeiten: Da die die Stromversorgung all dieser Mobilgeräte notwendigerweise auf Akkus gestützt ist, wirkt sich eine verminderte Leistungsaufnahme direkt auf die Laufzeit der Geräte aus – und ist damit auch ein primäres Marketingargument: Notebooks und Mobiltelefone lassen sich neben anderen technischen Features auch über die Angaben zur Laufzeit vermarkten.

Fraglich ist, wie weit sich die Steigerung der Energieeffizienz positiv auf die Nachhaltigkeit der IT auswirkt. Einerseits haben diverse Power Management Features Eingang in den PC- und Servermarkt gefunden. Andererseits werden mehr und mehr Tätigkeiten auch auf mobilen Geräten durchgeführt, für die traditioneller Weise ein PC benötigt wurde. Aber gerade die Schnellebigkeit der Mobilgeräte hat auch ihre negativen Auswirkugen im Bezug auf das Elektroschrottaufkommen.

Ladesäulen vs. Parksäulen

Bei Parkscheinautomaten ist man gewöhnt, den Parkschein gegen den Einwurf von Münzen oder das Einschieben einer Bankomatkarte zu erhalten. Das ist ein bewährtes System, und man käme wohl nicht auf den Gedanken, dieses ohne Not zu ändern.

Würde ein Parkplatzbetreiber jedoch für seine Parksäulen plötzlich RFID-Karten ausgeben, um die Kunden dann nicht für die tatsächliche Parkdauer bezahlen zu lassen sonden stattdessen wöchentliche, monatliche oder jährliche Pauschalen anzubieten, hätte dieser möglicherweise mit mangelnder Kundenakzeptanz zu rechnen. Für manche wäre es vielleicht ein Gewinn, quasi Dauerparken zu können, für viele würde sich aber ein Wochen- oder Monatsabo nicht auszahlen. Abgesehen davon, dass sich die durchaus unterschiedlichen Parkgewohnheiten nicht über eine Pauschale abdecken lassen, kann man die RFID-Karte des örtlichen Parkplatzes möglicherweise schon in der Nachbarstadt nicht mehr verwenden. Für weitere Fahrten müsste man sich vorab eine Parkkarte des Zielgebietes besorgen und möglicherweise eine Wochenparkgebühr für einmaliges Parken bezahlen.

Ladesäule
Ladesäule

Dieses Abrechnungsmodell scheint sich aber in der „Ladesäulenbranche“ nun durchzusetzen. So sind beispielsweise, wie der Autor vor kurzem erfahren hat, in der Elektromobilitätsregion Salzburg Stippvisiten leider nicht vorgesehen: will man das Elektrofahrzeug in der Stadt Salzburg aufladen, muss man sich vorab eine RFID-Karte zuschicken lassen (für den Kunden zwar gratis, aber wohl trotzdem mit Kosten verbunden) und dann ein Abo über die Dauer von zumindest einer Woche abschliessen. Also: einmal laden, eine Woche bezahlen. Da viele Anbieter ihre Ladesäulen bzw. Ladestationen nun mit RFID-Karten freischalten lassen, wird man sich als amitionierter Elektromobilist wohl über kurz oder lang auch mit einem dutzend RFID-Karten eindecken müssen (ausser die Anbieter würden untereinander Roaming zulassen).

Bei der momentan noch geringen Zahl von Elektrofahrzeugen stellt sich die Frage, ob für die Elektrizitätsversorgungsunternehmen momentan nicht jedes Abrechnungssystem mehr Kosten verursacht, als es einspielt. Nicht umsonst gibt es einige Ladestationen, wo man Ladestrom (noch?) kostenlos beziehen kann, was wohl auch als Investition in die Zukunft zu sehen ist: denn wer heute gratis tankt ist wohl morgen ein treuer Kunde. Wenn man aber schon in diesem frühen Marktstadium ein Abrechnungssystem einführen will, wäre es vernünftiger, gleich ein kundenfreundliches Bezahlsystem in Anlehnung an Parkscheinautomaten zu implementieren!

Hardwarelebenszyklus – Erzeugung

Die erste Phase im Hardwarelebenszyklus, die Phase der Erzeugung, wird meist wenig beachtet, denn der Ressourcenaufwand bei der Produktion (und die Produktionsbedingungen ganz allgemein) sind dem Konsumenten nur schwer zugänglich zu machen. Man kennt möglicherweise das Produktionsland des Gerätes (und wahrscheinlich nicht das der enthaltenen Komponenten und Grundstoffe), möglicherweise geben Zertifikate Auskunft darüber, dass das Produkt frei von bestimmten Gefahrenstoffen ist, und man kennt den Preis des Produktes. Aus diesem lassen sich aber nur schwerlich Rückschlüsse auf den „Wert“ eines Produktes im Sinne der dafür eingesetzten Ressourcen ziehen.

Der Rohstoffeinsatz zur Erzeugung von IT-Hardware ist aber alles andere als unerheblich: Eine Studie aus dem Jahr 2003 [Kuehr und Williama, 2003] kommt beispielsweise zu dem Ergebnis, dass zur Erzeugung eines PCs mit Röhrenmonitor 22 kg unterschiedlicher Chemikalien, 240 kg fossile Brennstoffe und 1500 kg Wasser benötigt werden. Das sind also insgesamt 1,8 Tonnen Rohstoffe. Auch wenn man die technischen Entwicklungen der letzten Jahren berücksichtigt (Röhrenmonitore finden beispielsweise kaum mehr Verwendung), kann man doch davon ausgehen, dass der Rohstoffverbrauch größenordnungsmäßig gleich geblieben ist.

Keine Beachtung findet hier allerdings die Tatsache, dass bei der Produktion eine Reihe von Chemikalien benötigt werden, welche ihrerseits in der Erzeugung einen hohen Ressourcenverbrauch aufweisen. Außerdem erfordert die Produktion von elektronischen Bauelementen oft die Verwendung der sogenannten „Seltenen Erden“, bei deren Abbau es auch zu hohen Umweltbelastungen und zu großem Materialeinsatz kommt [OekoIns2011, 2011]. Dementsprechend gibt es andere Studien, die von „mindestens 16 bis 19 Tonnen an Ressourcenverbrauch pro PC“ ausgehen [Radtke und Siegel, 2000], der Energieverbrauch zur Erzeugung eines PCs wird auf 5300 kWh geschätzt [Radtke und Siegel, 2000]. Wenn man von einer durchschnittlichen Nutzungsdauer beziehungsweise Abschreibungsdauer von drei bis vier Jahren für IT-Komponenten ausgeht, wird ersichtlich, wie groß der Ressourcenverbrauch und dementsprechend auch der (negative) Einfluss auf die Umwelt ist. Im Vergleich dazu nimmt sich dann der Energieverbrauch während der Nutzungsdauer fast schon bescheiden aus.

Gute Bücher zum Klimawandel

Hier auf diesem Blog möchte ich nun auch meine Buchtipps weitergeben. Thematisch halte ich mich an das, was auch sonst hier Thema ist, also GreenIT, Nachhaltigkeit, Klimaschutz. Aus Gründen der Übersichtlichkeit und Wartbarkeit habe ich mich entschlossen, die Bücher mit Hilfe eines Amazon-Widgets darzustellen – aber ich möchte niemanden dazu drängen, Bücher bei Amazon zu kaufen. Es gibt auch andere gute Buchhandlungen. (Sollten die Buchtipps nicht angezeigt werden, kann dies an einem aktiven Adblocker liegen.)

Beginnen möchte ich mit drei Büchern zum Thema Klimawandel:

  • „The Burning Question“ von Duncan Clark und und Mike Berners-Lee: Auf dieses Buch bin ich über einen der Autoren auf Twitter gestossen. Es enthält eine ungeschönte Zusammenfassung des aktuellen Standes der Klimaforschung und versucht Wege aus der Krise aufzuzeigen, auch mit Anregungen, was jeder für sich beitragen kann. Allerdings ist es kein sehr optimistisches Buch.
  • „Tropic of Chaos“ von Christian Parenti: Auch dieses Buch hat den Klimawandel zum Thema, allerdings ist die Perspektive eine andere. Behandelt „The Burning Question“ die Frage, wie wir von der „Droge“ der fossilen Brennstoffe wegkommen, erörtert „Tropic of Chaos“ die politischen Konsquenzen der eintretenden Veränderungen: die südlichen Länder stürzen ins Chaos, und die nördlichen/westlichen Länder werden auf Dauer dem Druck des Südens nicht standhalten können. Der Autor versucht Lösungen anzubieten, wie man dieses Szenario vermeiden könnte.
  • „Eistau“ von Ilija Trojanow schliesslich ist eine literarische Annäherung an das Thema. Eine Leseempfehlung, die ich selber noch lesen muss …

Software-Bloat

Es ist eine oft gemachte empirische Beobachtung, dass die Performancegewinne der Hardware meist durch die Software bald wieder wettgemacht werden. Mit jeder neuen Version hat Software oft gesteigerte Anforderungen an die Hardware, nicht selten führt ein Upgrade der Software auch zur Notwendigkeit die Hardware zu tauschen.

Seit den Anfängen der Informationstechnologie hat sich der Schwerpunkt bei der Softwareerstellung von Laufzeiteffizienz hin zu „Programmierproduktivität“ verschoben [Bhattacharya u.a., 2011]. Softwaresysteme sind heutzutage sehr modular aufgebaut, die Flexibilität und Wiederverwendbarkeit von Bibliotheken steht im Vordergrund, die Anwendungskomplexität wird meist mittels einer Schichtenarchitektur abstrahiert. Auch wenn in einem Softwareprojekt nur eine Teilmenge der verfügbaren Funktionalität benötigt wird, so ist doch oft der Overhead des gesamten Frameworks zu tragen. Dies kann zur Erzeugung großer Mengen von Objekten, übermäßig vielen Funktionsaufrufen und übertrieben großen Datenstrukturen führen. So benötigte beispielsweise in einer Börsensoftware die Übermittlung eines Datumsfeldes von einer SOAP-Message in ein Java-Objekt 58 Umwandlungen und generierte 70 Objekte [Mitchell u.a., 2006].

Es hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie sehr die Überbeanspruchung von Ressourcen durch „Software Bloat“, zu einem erhöhten Energieverbrauch führt. Eine zu hohe Ausnutzung des Hauptspeichers, wie sie beim sogenannten „Datastructure Bloat“ vorkommt, ist vom Standpunkt der Energieeffizienz her als geringeres Problem einzustufen als eine zu hohe Auslastung der CPU, wie sie beim „Execution Bloat“ durch vermehrte Funktionsaufrufe und Objektgenerierungen auftritt [Bhattacharya u.a., 2011].

Ein bestimmender Faktor ist auch der durch ineffiziente Software ausgelöste Auslastungsgrad der Hardwareressourcen und ob diese im Gesamtsystem zum Engpass werden. Bei einer „bottleneck“-Ressource wird die allgemeine Systemleistung herabgesetzt, ohne dass die Energieeffizienz maßgeblich beeinflusst wird. Wirkt sich die Auslastung einer Ressource nicht beschränkend auf die Gesamtperformance aus, handelt es sich also um keinen Engpass, wird sich der Energieverbrauch des Systems durch Software Bloat stärker verändern lassen. Der Grad dieser Beeinflussung wiederum ist abhängig von der Energieproportionalität der betroffenen Ressource, also davon, wie sehr der Energieverbrauch vom Nutzungsgrad abhängig ist [Bhattacharya u.a., 2011].

Allgemein ist zu sagen, dass zur Erreichung eines energieeffizienten Gesamtsystems auch die Rolle der Software zu beachten ist. Bei der Planung und Implementierung einer Applikation sollten stets auch die Auswirkungen auf die Hardware in Betracht gezogen werden. Das Ziel von nachhaltiger Softwareentwicklung ist die Einbeziehung des direkten und indirekten Ressourcenverbrauches und auch die Berücksichtigung der Auswirkungen der Softwaresysteme über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg [Johann u.a., 2011].

Holistische Ansätze zur Bewertung des Lebenszyklus

Bei holistischen Ansätzen, wie sie in [Ranganathan und Chang, 2011] besprochen werden, wird die Auffassung vertreten, dass es notwendig ist, alle Ebenen eines Systems zu betrachten, von der Chipebene bis zur Rechenzentrumsebene, und alle Aspekte der IT, von der Hardware zur Software. Der Energiebedarf muss von der Nachfrageseite (Energieverbrauch während des Betriebes) wie auch von der Angebotsseite (Energie zur Erstellung eines Systems) betrachtet werden.

Es ist also notwendig, die Nachhaltigkeit eines Systems über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu beurteilen. Dazu kann man das thermodynamische Maß des Exergieverbrauches heranziehen. Es kann nämlich gezeigt werden, dass Optimierungen des Exergieverbrauches über den Lebenszyklus hinweg relativ gut den Optimierungen basierend auf Kriterien des Umweltschutzes und der Nachhaltigkeit, wie zum Beispiel Emissionen und Verschmutzung, entsprechen [A. Shah, 2009].

In [Chang u.a., 2010] wurde der Exergieverbrauch aufgeteilt in

  • „Embedded Exergy“ (Zur Erzeugung eines Systems aufgewendete Exergie),
  • „Operational Exergy“ (der Exergieverbrauch während des Betriebes) und
  • Exergie, die zum Betrieb der Infrastruktur (Kühlung, Beleuchtung etc.) aufgewendet wird,
  • um den Exergieverbrauch über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu modellieren. Mit dieser Methode kann unter anderem gezeigt werden, dass die Optimierung eines IT-Systems auf eine möglichst hohe Energieeffizienz während der Betriebsphase nicht notwendigerweise zu einer Optimierung des Exergieverbrauches über den gesamten Lebenszyklus hinweg führt.

    Im Sinne eines holistischen Ansatzes reicht es also nicht, die Nachhaltigkeit eines IT-Systems nur in Bezug auf die Betriebsphase zu optimieren, sondern es muss der Lebenszyklus aller beteiligten Komponenten und der damit einhergehende Exergieverbrauch in die Bewertung einbezogen werden.

    Weiterentwicklungen des PUE

    pPUE: Beim „partial PUE“ [Azevedo u.a., 2011b] wird nicht der Gesamtverbrauch, sondern nur ein Teil des Verbrauches eines Rechenzentrums berücksichtigt (darum „Partial“). Beispielsweise wird dem IT-Verbrauch nur die Gebäudekühlung oder nur die einer bestimmten Abteilung im Unternehmen zuzurechnende Infrastruktur gegenübergestellt. Der pPUE hat in bestimmten Situationen eine höhere Aussagekraft als der allgemeine PUE und ermöglicht eine zielgerichtetere Optimierung.

    ERE: Die „Energy Reuse Effectiveness“ [Azevedo u.a., 2011b] soll die Tatsache berücksichtigen, dass es in der Berechnung des PUE nicht erlaubt ist, die zurückgewonnene Energie zu berücksichtigen, das heißt ein PUE kann niemals kleiner als eins sein. Wenn zum Beispiel die Abwärme eines Rechenzentrums über Wärmerückgewinnung zur Beheizung des Bürogebäudes verwendet wird, darf diese Energie vom Gesamtverbrauch nicht abgezogen werden, sondern muss als ERE ausgewiesen werden. Diese ist deshalb definiert als:
    ERE=(Gesamtenergieverbrauch−rückgewonnene Energie)/IT−Verbrauch

    DCcE: Die „Data Center compute Efficiency“ [Azevedo u.a., 2011b] berechnet sich aus dem Durchschnitt der „Server compute Efficiency“ (ScE) aller im Rechenzentrum betriebenen Server und ist ein Maß der „nützlichen“ Arbeit, die in einem Rechenzentrum verrichtet wird. Dabei berechnet sich die ScE wiederum aus dem Grad der von jedem einzelnen Server geleisteten „nützlichen“ Arbeit, welche sich definitionsgemäß aus dem Anteil der primären Services an der Gesamtauslastung des Servers berechnet. Diese primären Services beinhalten jene Aufgaben, für die der Server in Betrieb genommen wurde und nicht sekundäre und tertiäre Dienste wie Virenscanning, Backup, Defragmentierung und ähnliches.

    WUE, CUE: Die beiden Maße „Carbon Usage Effectiveness“ (CUE) und „Water Usage Effectiveness“ (WUE) sind Weiterentwicklungen des PUE, welche nicht auf die Effizienz der eingesetzten (elektrischen) Energie abzielen, sondern die Effizienz der Nutzung der Ressource Wasser (WUE) und die Effizienz in der Erzeugung von Emissionen (eine hohe Effizienz entspricht hier natürlich geringen Emissionen!) darstellen [Azevedo u.a., 2011a].

    GPUE: Die primäre Motivation für dieses Maß ist es, der Instrumentalisierung des PUE für „Greenwashing“ durch die Marketingabteilungen mancher Unternehmen entgegenzuwirken. Die „Green Power Usage Effectiveness“ versucht, die Art der zum Betrieb eines Datacenters verwendeten Energie in ein Effizienzmaß einfließen zu lassen, das heißt der PUE wird anhand der durch die Energieerzeugung verursachten Emissionen gewichtet [Hrafnsson, 2012]. So wird beispielsweise Energie aus Kohlekraftwerken mit einem Faktor 1,05 gewichtet, Energie als Wasserkraft hingegen mit 0,013.
    Für die Gewichtung der Energiearten wird dabei eine Studie herangezogen, in der der Anteil der Emissionen an der aus einer gegebenen Energiequelle erzeugten Energie geschätzt wird, und zwar über den gesamten Lebenszyklus dieser Energiequelle hinweg [Sovacool, 2008].

    EUE: Die „Energy Usage Effectiveness“ wurde von der „United States Environmental Protection Agency“ (EPA) vorgeschlagen und ist in ihrer Berechnung dem PUE sehr ähnlich. Sie berechnet sich als
    EUE=Total Energy/UPS Energy
    wobei sich „Total Energy“ nicht auf elektrische Energie beschränkt, sondern alle Energiearten, die zum Betrieb eines Rechenzentrums benötigt werden, einschließt, und „UPS Energy“ der von der IT verbrauchten Energie entspricht.

    Onlineressourcen

    Eine unvollständige, unsortierte, unkommentierte Liste von Onlineressourcen zum Thema:

    www.oeko.de
    uptimeinstitute.com
    www.thegreengrid.org
    www.giswatch.org
    www.cio.bund.de/Web/DE/Innovative-Vorhaben/Green-IT/green_it_node.html
    www.eembc.org
    www.energystar.gov
    iet.jrc.ec.europa.eu/energyefficiency/ict-codes-conduct/data-centres-energy-efficiency
    www.energyefficiency.at
    blog.greenqloud.com
    maps.klimaaktiv.at/index.php?id=190&cat=2155
    www.blauer-engel.de
    www.tcodevelopment.de
    www.emas.de

    PUE und DCiE

    Die „Power Usage Effectiveness“ (PUE) und die „Data center infrastructure efficiency“ (DCiE) sind die gebräuchlichsten Messwerte zur Berechnung der Energieeffizienz von Rechenzentren. Beide setzen den Gesamtenergieverbrauch eines Rechenzentrums mit dem Verbrauch der IT-Komponenten in Beziehung. Der PUE-Wert berechnet sich als:

    PUE = Gesamtenergieverbrauch / IT−Verbrauch

    Der DCiE-Wert ist definiert als der Kehrwert vom PUE also:

    DCiE = IT Equipment Power / Total Facility Power

    PUE-Werte kleiner als 1,5 (DCiE ca. 70%) gelten als sehr effizient, PUE-Werte größer als 2 (DCiE 50%) gelten als ineffizient.

    Der PUE, der ursprünglich vom „Green Grid“ (http://www.thegreengrid.org/) initiiert wurde, hat sich rasch als relativ einfache Maßzahl etabliert, er ist aber durchaus auch Gegenstand von Kritik: Das Ergebnis der Berechnung des PUE hängt stark von der Art der Messung ab, welche von Rechenzentrum zu Rechenzentrum sehr unterschiedlich sein kann. So ist das Ergebnis der PUE-Messung zum Beispiel abhängig davon, was alles in den Gesamtverbrauch eingerechnet wird, insbesondere dann, wenn sich beispielsweise die Kosten für die Infrastruktur eines Rechenzentrumsbetriebes nicht klar vom Rest des Betriebes trennen lassen.

    Der PUE-Wert eignet sich daher primär nicht dazu, die Energieeffizienz verschiedener Rechenzentren miteinander zu vergleichen. Er eignet sich aber sehr wohl zum kontinuierlichen Verfolgen der Effizienz eines Rechenzentrums und zur Dokumentation des Fortschritts – insbesondere dann, wenn die jeweiligen Messungen unter gleichen Bedingungen erfolgen.

    Wird der PUE-Wert zum Vergleich der Effizienz von Rechenzentren herangezogen, besteht die Gefahr des „Greenwashing“, das heisst des „Schönrechnens“ des PUE-Wertes. Immerhin werben Firmen inzwischen gerne mit besonders niedrigen PUEs (z.B. Google, Microsoft, etc.), und PUE-Werte werden aus Imagegründen publiziert um das „grüne“ Image des jeweiligen Unternehmens aufzupolieren.

    Um deser Kritik zu begegnen gibt es Bestrebungen die Berechnung des PUEs zu standardisieren. Zum Beispiel gibt es eine von einem Konsortium aus GreenGrid, ASHRAE, EnergyStar, Uptime Institute und anderen verfasste Empfehlung über die Messung und Veröffentlichung des PUEs [Mathew, 2011], aber wie weit diese schon in die Praxis eingeflossen ist, ist dem Autor nicht bekannt. Abgesehen davon gibt es die Möglichkeit, die eigenen Messergebnisse beim Green Grid einzureichen und diese zertifizieren zu lassen. Das hat den Vorteil, dass die mit einem Green-Grid Zertifikat veröffentlichten PUEs eine höhere Glaubwürdigkeit haben.