Green Coding: Nachhaltigkeit in der Big Data Verarbeitung

Nachhaltige Softwareentwicklung Green Coding: Nachhaltigkeit durch Daten-Streaming

25.11.2024 Ein Gastbeitrag von Roger Illing* 3 min Lesedauer

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Big Data ist aus der modernen Wirtschaft nicht mehr wegzudenken, doch die enorme Menge an gespeicherten Daten hat ihren Preis – für die Umwelt. Jedes Terabyte, das in der Cloud verarbeitet wird, hinterlässt einen erheblichen CO₂-Fußabdruck. Hier kommt Green Coding ins Spiel.

Apache Flink ist ein Beispiel für eine nachhaltige Streaming-Lösung, die Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.(Bild: frei lizenziert / Pixabay) — Apache Flink ist ein Beispiel für eine nachhaltige Streaming-Lösung, die Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse ermöglicht.
(Bild: frei lizenziert / Pixabay)

Es ist heute kein Geheimnis mehr, dass Big Data erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt haben kann. Daten tragen dazu bei, Prozesse zu rationalisieren, umweltpolitische Entscheidungen zu treffen und neue, nachhaltigere Arbeitsweisen zu entwickeln. Für jedes Gigabyte, das dabei in der Cloud gespeichert wird, werden pro Stunde rund sieben Kilowatt Energie verbraucht. Das bedeutet, wenn ein Unternehmen mit zehn Terabyte an Daten arbeitet, entsteht ein CO₂-Fußabdruck, von 500 kg CO₂. Angesichts dieser Entwicklungen rückt das Konzept des Green Coding immer mehr in den Vordergrund: Eine Vorgehensweise, die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Softwareentwicklung priorisiert.

Batch- vs. Echtzeit-Streaming

Häufig wird noch geglaubt, dass die herkömmliche Batch-Verarbeitung effizienter ist als Daten-Streaming – schließlich erfordert die Verarbeitung in geplanten Intervallen weniger Rechenleistung als ein konstantes Streaming von Daten. In Wirklichkeit ist das Gegenteil der Fall: Auch wenn die Batch-Verarbeitung nicht kontinuierlich betrieben werden muss, sind intensive Spitzenleistungen erforderlich, wodurch sie deutlich mehr Energie verbraucht als ein kontinuierlicher Low-Level-Stream. In Bezug auf den Ressourcenverbrauch ist das Ergebnis der Batch-Verarbeitung vergleichbar mit einer plötzlichen Flutwelle, während das Daten-Streaming ein sanft fließender Strom ist.

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Stand: 08.12.2025

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