Forschende des IAAS der Universität Stuttgart — NADIKI-Partner — haben einen Algorithmus entwickelt, der Kubernetes-Workloads abhängig vom CO₂-Gehalt des Strommixes zeitlich verschiebt.
NADIKI-Forschungspartner IAAS Stuttgart veröffentlicht Algorithmus für CO₂-bewusstes Kubernetes-Scheduling. Tobias Piontek, Kawsar Haghshenas und Prof. Dr. Marco Aiello stellen im Journal of Supercomputing (Springer) eine Methode vor, die nicht-kritische Workloads zeitlich verschiebt — abhängig vom CO₂-Gehalt des Strommixes.
Der Ansatz löst ein grundsätzliches Problem bestehender Optimierungsstrategien: Bisherige Methoden zur CO₂-Reduktion in Rechenzentren behandeln jede verbrauchte Kilowattstunde als gleichwertig. Der veröffentlichte Algorithmus nutzt stattdessen historische Daten zur regionalen Stromerzeugung, um zukünftige Emissionsintensitäten zu prognostizieren und zeitlich verschiebbare Jobs entsprechend einzuplanen. Die Implementierung erfolgt direkt im Kubernetes-Orchestrator.
Das IAAS Stuttgart ist Forschungspartner im NADIKI-Projekt, das Umweltwirkungsindikatoren der Lebenszyklusanalyse in Cloud- und KI-Infrastruktur bringt. Die Arbeit erschien online am 27. Juni 2023.
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