Die Auswirkung von Big Data auf den Stromverbrauch in Rechenzentren (PDF)

Das Earth Observing System der NASA generiert fast 50 Gigabyte an Bilddaten, und das pro Sekunde. Umgerechnet wären das rund 1576,8 Petabyte pro Jahr. IBM zu Folge sollen rund 90% der Daten in den letzten zwei Jahren entstanden sein. Dies stellt eine Verzehnfachung in nur zwei Jahren dar! Diese Datenmengen sind also "big", groß. Alleine Facebook erzeugt eine rund 500 Terabyte große Datenmenge pro Tag, was einen Datenwert von 182,5 Petabyte im Jahr ausmacht. Genauso der Large Hadron Collider am CERN welcher pro Sekunde 690 Megabyte an Sensordaten generiert, um nur einige zu nennen.

Durch Big Data nimmt der Stromverbrauch in Rechenzentren zu, Tendenz steigend. Dies ist auf den zunehmenden Gebrauch von Festplatten und Flash- Speichern in Rechenzentren, welche zur Datenspeicherung verwendet werden, zurückzuführen. Prognosen zufolge soll sich das Datenvolumen bis zum Jahr 2020 um den Faktor 300 vervielfacht haben. Somit wird das geschätzte Datenvolumen im Jahr 2020 bei rund 44 Zetabytes liegen.

Anfänglich lagen die Energiesparmaßnahmen in Rechenzentren bei der Optimierung von Stromversorgung und Kühlung. Inzwischen werden zunehmend Maßnahmen zur Optimierung der Hardwareeffizienz und der Einsatz von Algorithmen zur gezielten Softwareoptimierung forciert.