KoloDC schließt Rechenzentrum in Apeldoorn an den NADIKI Registrar an

KoloDC schließt Rechenzentrum in Apeldoorn an den NADIKI Registrar an

Der NADIKI Registrar läuft im realen Betrieb: KoloDC hat sein Rechenzentrum in Apeldoorn erfolgreich angebunden — inklusive GPU-Rack über Kubernetes und Daten aus dem hauseigenen Monitoring-System.

Im September 2024 hat KoloDC sein Rechenzentrum in Apeldoorn erfolgreich an den NADIKI Registrar angeschlossen — den ersten funktionierenden Prototyp unserer Open-Source-Schnittstelle zur Erfassung der Umweltwirkung von Rechenzentren und KI-Workloads.

Damit empfängt der Registrar zum ersten Mal reale Betriebsdaten eines kommerziellen Rechenzentrums. KoloDC betreibt zwölf Rechenzentren in Dänemark, Schweden und den Niederlanden. Als Pilotpartner im NADIKI-Projekt bringt KoloDC die operative Perspektive ein, die für die Weiterentwicklung der Schnittstelle entscheidend ist.

Was angebunden wurde

Drei Datenströme fließen in den Registrar:

  • Gebäudetechnik: Energieverbrauch, Kühlung und USV-Daten aus dem hauseigenen Monitoring-System von KoloDC

  • Rack-Ebene: Ein Rack mit GPU-Servern wurde über Kubernetes angebunden

  • Umgebungsdaten: Echtzeit-CO₂-Intensität des Stromnetzes über die Electricity-Maps-API

Die Kombination dieser Datenquellen ermöglicht es, die Umweltwirkung einer KI-Workload vom Server bis zur Gebäudehülle nachzuvollziehen.

Warum das wichtig ist

„Rechenzentren sind heute eine Black Box.“
— Prof. Peter Radgen, Universität Stuttgart

Der NADIKI-Ansatz macht messbar, was im Inneren eines Rechenzentrums passiert — nicht auf Basis von Durchschnittswerten, sondern mit realen Betriebsdaten.

Yana Krasnova, AI and Environmental Strategy Lead bei KoloDC, unterstreicht die Relevanz:

„Many in the AI space still focus only on performance, not on impact.“

Die EU-Energieeffizienzrichtlinie verpflichtet Rechenzentren bereits zur Berichterstattung über Energie- und Emissionskennzahlen. Der NADIKI Registrar liefert die technische Grundlage, um diese Anforderungen mit echten Messdaten zu erfüllen — statt mit Schätzungen, dies bietet die Möglichkeit für Rechenzentren das Compliance-Reporting zu automatisieren.

Weiterführende Informationen

Zur Forschung
NADIKI - Nachhaltigkeitsindikatoren für KI

Within the NADIKI Project, we are brining the Environmental Impact Indicators from the Life Cycle Assessment Methodology into Kubernetes. This enables Workloads, such as AI Training Workflows & Inference, to determine their operational impact and allow granular reporting. Using this data, we evaluate if an environmental product declaration for an AI model is possible.

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