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Wie Unternehmen Rechenzentren effizienter nutzen können
Der KI-Boom erhöht den Energiebedarf von Rechenzentren. Moderne IT-Architekturen helfen Unternehmen, Ressourcen effizienter zu nutzen und den Stromverbrauch nachhaltig zu senken.
Rechenzentren sind das verborgene Fundament der digitalen Wirtschaft. Ohne sie wären Cloud Computing, digitale Geschäftsprozesse und moderne KI-Anwendungen undenkbar. Gleichzeitig wächst ihr Ressourcenbedarf mit dem Boom generativer KI rasant. Die Frage, wie sich dieser steigende Bedarf an Rechenleistung nachhaltig decken lässt, entwickelt sich daher zu einer zentralen Herausforderung für Unternehmen und Infrastrukturbetreiber.
Dem Marktforschungsunternehmen ICIS zufolge wird die installierte IT-Kapazität europäischer Rechenzentren von rund 9,2 GW 2024 bis zum Jahr 2035 auf 26,6 GW steigen.
Diese Anlagen haben zwar das Potenzial, in den jeweiligen Regionen ein massives Wirtschaftswachstum anzukurbeln. Zugleich belasten sie jedoch die ohnehin schon ausgelasteten Stromnetze zusätzlich. Auf die vier Länder mit dem höchsten Verbrauch – Deutschland, Großbritannien, Frankreich und die Niederlande – entfallen rund 62 Prozent des gesamten Energiebedarfs von Rechenzentren in Europa. Dabei wird bereits der aktuelle Energieverbrauch in jedem dieser Länder kritisch hinterfragt.
Bislang drehte sich der Großteil der Diskussionen zum Thema Nachhaltigkeit von Rechenzentren um die Verantwortung der Betreiber. Dabei ging es beispielsweise um die Verbesserung von Kühltechnologien, die Effizienz der Hardware und den Einsatz erneuerbarer Energien. Es gibt jedoch noch einen weiteren entscheidenden Faktor: die Frage, wie Unternehmen ihre Systeme gestalten und ob sie damit die Ressourcen der Rechenzentren optimal nutzen.
Denn Unternehmen können den Bedarf an Datenübertragung und Rechenleistung erheblich senken, indem sie veraltete und ineffiziente, ständig aktive KI-Dienste und Polling-basierte Anwendungen durch reaktive Echtzeit-Frameworks ersetzen. Dadurch wird die Energieinfrastruktur entlastet, gleichzeitig kann das Potenzial des KI-Ausbaus weiterhin voll ausgeschöpft werden.
Architektonischen Ballast abwerfen mit dem Übergang zu Always-on
In der KI-Wirtschaft ist Geschwindigkeit entscheidend. Polling-basierte Anfrage-Antwort-Architekturen stoßen hinsichtlich Effizienz und Skalierbarkeit zunehmend an ihre Grenzen. In älteren Systemumgebungen fragen sich die Systeme ständig gegenseitig nach Aktualisierungen und bleiben wach, um auf Anfragen zu warten.
Das Ergebnis? Eine unglaubliche Verschwendung: In der Regel bleiben in Leerlaufphasen 60 bis 80 Prozent der Serverleistung ungenutzt (PDF). Das ist so, als würde man einen Automotor stundenlang laufen lassen für den Fall, dass man irgendwann losfahren möchte.
Da KI-Workloads immer mehr zunehmen, führen diese Ineffizienzen zu einem verteilten Monolithen, einem eng gekoppelten System, das zwar modular erscheint, funktional aber untrennbar verbunden bleibt. Tritt bei einem System in der Kette eine Verzögerung auf, bleibt der gesamte Ressourcen-Stack aktiv und verbraucht Rechenzyklen und Strom, während er auf Antworten oder Ereignisse wartet.
Die Abhängigkeit von einem Always-on-Betrieb führt zur kostspieligen Überdimensionierung. Denn um Ausfälle in Spitzenzeiten zu vermeiden, müssen Unternehmen ihre Infrastruktur so gestalten, dass sie für die höchste Auslastung ausreicht, die aber vielleicht nur einmal im Jahr auftritt. Die Folge sind riesige Mengen an Hardware, die zwar eingeschaltet, aber nicht ausgelastet . Das belastet sowohl das gebundene Kapital als auch die Umwelt unnötig. Eine Situation, die angesichts immer strengerer Nachhaltigkeitsvorgaben nicht mehr tragbar ist.
Intelligente Datenübertragung = effizientere Verarbeitung
Um diesen Kreislauf der Verschwendung zu durchbrechen, ist ein architektonischer Wandel erforderlich: weg von starren, überdimensionierten Systemen hin zu einer flexibleren, ereignisgesteuerten Grundlage, die den Datenfluss optimiert. Im Zentrum dieses Wandels steht das Event Mesh, ein dynamisches Netzwerk miteinander verbundener Event-Broker. Es ermöglicht einen kontinuierlichen Echtzeit-Datenfluss zwischen Systemen ohne den Overhead herkömmlicher Polling-Verfahren. Statt von den Systemen zu erwarten, dass sie ständig nach Aktualisierungen fragen, werden Informationen bei jeder Änderung sofort dort bereitgestellt, wo sie benötigt werden.
Das bedeutet, dass Komponenten der digitalen Infrastruktur wie Anwendungen, Dienste, Endgeräte und KI-Agenten Ereignisse veröffentlichen, sobald sich ihr Status ändert, weil zum Beispiel eine Aufgabe abgeschlossen ist, ein Schwellenwert überschritten wurde oder ein Fehler auftritt. Diese Ereignisse lösen systemübergreifend sofortige, voneinander entkoppelte Reaktionen aus und ermöglichen so eine Echtzeit-Orchestrierung ohne enge Abhängigkeiten.
Das verändert die Nutzung von Rechenressourcen in zweierlei Hinsicht:
- Unnötige Abfragen werden reduziert: Anwendungen oder Dienste verarbeiten Daten erst dann, wenn tatsächlich ein Ereignis eintritt, beispielsweise eine KI-Anfrage oder ein Betriebssignal. Dadurch lassen sich Infrastrukturressourcen besser konsolidieren und – in geeigneten Umgebungen – dynamisch skalieren oder herunterfahren.
- Systemgeschwindigkeiten werden entkoppelt: Event-Broker fangen Nachfragespitzen durch Pufferung und asynchrone Verarbeitung ab. Backend-Systeme verarbeiten die Arbeitslasten in einem gleichmäßigen, optimierten Tempo, statt überflüssige Kapazitäten für kurzzeitige Spitzen vorzuhalten.
Bei KI-Workloads, die bekanntermaßen stark schwanken und unvorhersehbar sind, sorgt diese Präzision dafür, dass die Rechenleistung genau zur richtigen Zeit und am richtigen Ort eingesetzt wird. Das reduziert sowohl die Belastung der Infrastruktur als auch den Gesamtenergieverbrauch.
KI-Prozesse mit maximaler Effizienz verwalten
Da sich Rechenzentren weiterentwickeln, um immer komplexere KI-Workloads zu bewältigen, geht die Herausforderung inzwischen über die reine Datenübertragung hinaus. Es kommt nun auch darauf an, die Verarbeitung dieser Daten zu koordinieren. Ein sogenanntes Agenten-Mesh oder Agent Mesh erweitert diese Architektur um eine Koordinationsebene für mehrere KI-Agenten..
Aufbauend auf einer ereignisgesteuerten Architektur führt ein Agenten-Mesh eine verteilte Intelligenzebene ein. Sie arbeitet mit gemeinsamem Echtzeit-Kontext, um die Arbeitsabläufe von KI-Agenten zu automatisieren und im gesamten Rechenzentrumsbetrieb den Überblick über die Situation zu gewährleisten.
„Die Zukunft der Rechenzentren wird nicht nur von ihrem physischen Aufbau oder der Stromversorgung der Serverräume bestimmt. Für ihre Unternehmenskunden wird zunehmend auch die Effizienz der eigenen IT-Architektur entscheidend sein.“
Phil Scanlon, Solace
Indem sichergestellt wird, dass Ereignisse zuverlässig und in der richtigen Reihenfolge übermittelt werden, können die Betreiber unkoordinierte Entscheidungen vermeiden, überflüssige Verarbeitungsschritte reduzieren und einen stabilen, energieeffizienten Betrieb gewährleisten.
Dank der gemeinsamen Informationen optimieren die Unternehmen so die Nutzung von KI-Ressourcen, statt die Infrastruktur einfach nur zu vergrößern, indem sie versuchen, Probleme durch den Einsatz von immer mehr GPUs und andere KI-Beschleuniger zu lösen. Das ist der Unterschied zwischen hundert Leuten, die in einem Raum durcheinanderbrüllen, und einem koordinierten Team, das sich nach einem einzigen Echtzeits-Skript abstimmt.
Das Event Mesh sorgt dabei für den Echtzeit-Informationsfluss, um die betriebliche Effizienz zu steigern, während das Agent Mesh anhand des vollständigen Echtzeit-Kontexts entscheidet, wie am besten reagiert wird. Gemeinsam bieten sie Unternehmen ein besser abgestimmtes und anpassungsfähigeres System, das die Auslastung verbessert und die Energieverschwendung minimiert – und damit ihre Leistungs- und Nachhaltigkeitsziele unterstützt.
Schwerpunkt für ein nachhaltiges Wachstum von KI und Rechenzentren in Europa
Die effiziente Verwaltung der Ressourcen, die für den Betrieb KI-gestützter Prozesse erforderlich sind, entwickelt sich rasch zu einer unverzichtbaren Voraussetzung für die Geschäftstätigkeit.
Die Zukunft der Rechenzentren wird also nicht nur von ihrem physischen Aufbau oder der Stromversorgung der Serverräume bestimmt. Für ihre Unternehmenskunden wird zunehmend auch die Effizienz der eigenen IT-Architektur entscheidend sein, insbesondere in Bezug auf die Intelligenz, Präzision und Nachhaltigkeit ihrer KI-Anwendungen.
Europa könnte damit eine Vorreiterrolle bei energieeffizienten Rechenzentrumsarchitekturen einnehmen. Mit einem intelligenten Ansatz beim Einsatz von KI-Rechenleistung hat Europa die Chance, einen weltweiten Standard für die effiziente Nutzung von Rechenzentren zu setzen. Diese Umgebungen können so konzipiert werden, dass sie nicht nur leistungsstark, sondern auch widerstandsfähig, hocheffizient und auf langfristige Nachhaltigkeit ausgelegt sind.
Über den Autor:
Phil Scanlon ist Senior Vice President, Global Solution Engineering, bei Solace. Mit Agent Mesh bietet Solace eine ereignisgesteuerte Agent-Mesh-Plattform, die für die Orchestrierung und Integration von KI-Agenten in Unternehmen entwickelt wurde.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
