Isoliert optimierte Einzelsysteme und ungenutzte aktive Kapazitäten sind Ursachen für einen hohen Energieverbrauch in der IKT und damit wichtige Ansatzpunkte zu dessen Reduzierung. Diese Ansatzpunkte werden im geplanten Projekt adressiert, indem der Betrieb eines IKT-Systems bestehend aus Nutzern, Endgeräten (PCs), Rechenzentren (RZn), den Datennetzen und den Energieversorgern ganzheitlich energie- und kostenoptimiert wird.

Die ganzheitliche Betrachtung des Systems ermöglicht neben erheblichen Energieeinsparungen auch die Lastoptimierung in Stromnetzen, insbesondere Smart Grids.

Zur Umsetzung des Ziels sollen im Rahmen des Projekts intelligente Formen des Rechenlast-, Infrastruktur- und Datenmanagements innerhalb eines RZs, RZ-übergreifend und unter Einbeziehung der Kapazitäten von Endgeräten erforscht werden.

Dieses dreistufige Vorgehen ermöglicht es, das Ziel teils parallelisiert in mehreren Stufen zu erreichen. Die erarbeiteten Konzepte werden prototypisch implementiert und in z.T. isolierten Umgebungen in Betrieb genommen, so dass das erreichte Einsparpotential bewertet werden kann.

Einflussfaktoren wie das Nutzerverhalten, ökonomische Anforderungen und standortbezogene Parameter werden ebenso in die Optimierung einbezogen. Die gezielte und frühzeitige Einbindung von RZ-Betreibern stellt die Nachfrageorientierung des Vorhabens sicher. Des Weiteren werden leistungsfähige Geschäftsmodelle entwickelt sowie Energie- und Materialeinsparpotenziale ermittelt.

OFFIS ist maßgeblich an mehreren Arbeitsbereichen des Projekts beteiligt. Um Aussagen über den Energiebedarf eines RZ machen zu können, werden sowohl vorhandene Daten betrachtet als auch neue Messungen im RZ vorgenommen. Hierzu müssen ebenfalls geeignete Messmethoden entwickelt werden.

Des Weiteren werden Modelle entworfen und evaluiert, die eine proaktive Steuerung der Verteilung von Services auf die Server vornehmen. Hierbei wird auch die notwendige Kühlung in Betracht gezogen, damit auch hier eine proaktive Regelung möglich wird. Schließlich wird eine prototypische Implementierung des proaktiven Vorhersagemodells vorgenommen, um die Ergebnisse in der Praxis nachweisen zu können.