Rechenzentren gelten als das unsichtbare Rückgrat der digitalen Wirtschaft – und zunehmend auch der KI-Revolution. Die Marktanalyseagentur ICIS geht davon aus, dass die Kapazität von Rechenzentren in Europa von derzeit rund 9,2 Gigawatt (GW) bis zum Ende des Jahrzehnts auf 17,5 GW und bis 2035 auf 26,6 GW steigen wird.
Gastbeitrag von Phil Scanlon, Senior Vice President, Global Solution Engineering, Solace
Während Rechenzentren enorme wirtschaftliche Chancen eröffnen, belasten sie gleichzeitig immer stärker die Energiesysteme, die sich ohnehin im Wandel befinden. Auf die vier europäischen Länder mit dem höchsten Verbrauch – Deutschland, Grossbritannien, Frankreich und die Niederlande – entfallen etwa 62 Prozent des gesamten Energiebedarfs von Rechenzentren in Europa.
Bisher konzentrierte sich der Dialog zum Thema Nachhaltigkeit vor allem auf die Verantwortung der Rechenzentrumsbetreiber: von der Verbesserung der Hardware-Effizienz über Innovationen bei der Kühlung bis hin zum Ausbau erneuerbarer Energien. Es gibt jedoch noch einen weiteren entscheidenden Faktor: die Gestaltung der Systeme durch die Unternehmenskunden der Rechenzentren.
Der Umstieg von veralteten, ständig aktiven Modellen auf reaktionsschnelle Echtzeit-Architekturen senkt den Bedarf der Unternehmen an Rechenleistung und Datenübertragung erheblich. Dadurch wird die Energieinfrastruktur entlastet, während das KI-getriebene Wachstum weiter vorangetrieben wird.
Ob das Potenzial des Rechenzentrumsbooms in Europa voll ausgeschöpft werden kann, hängt deshalb nicht nur vom Ausbau sauberer Energien ab. Ebenso wichtig ist es, dass die Anwenderunternehmen intelligentere und effizientere digitale Grundlagen einführen, denn nur so können Wachstum und Nachhaltigkeit auf Anwendungs- und Architekturebene in Einklang gebracht werden.
Architektonischen Ballast abwerfen
In der KI-Wirtschaft ist Geschwindigkeit entscheidend. Das traditionelle "Anfrage-Antwort“-Modell besteht jedoch den Nachhaltigkeitstest nicht. 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 60 Prozent bis 80 Prozent der Serverleistung in Leerlaufphasen ungenutzt. 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 einen Handshake 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 ist – was sowohl das gebundene Kapital als auch die Umwelt unnötig belastet. Eine Situation, die angesichts immer strengerer Nachhaltigkeitsvorgaben nicht mehr tragbar ist.
Smarte Datenflüsse, schlanke Rechenprozesse
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.
Dies verändert die Nutzung von Rechenressourcen in zweierlei Hinsicht entscheidend:
Unnötige Abfragen werden reduziert: Systeme werden nur dann aktiviert, wenn ein relevantes Ereignis eintritt, beispielsweise eine KI-Anfrage oder ein Betriebssignal. Ungenutzte Ressourcen können heruntergefahren oder anderweitig eingesetzt werden, statt verschwendet zu werden.
Systemgeschwindigkeiten werden entkoppelt: Event-Broker fangen Nachfragespitzen 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.
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. Hier kommt das Agenten-Mesh ins Spiel.
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.
Indem sichergestellt wird, dass Ereignisse zuverlässig und in der richtigen Reihenfolge übermittelt werden, können die Anwenderunternehmen unkoordinierte Entscheidungen vermeiden, überflüssige Verarbeitungsschritte reduzieren und einen stabilen, energieeffizienten Betrieb gewährleisten. Dank der gemeinsamen Informationen optimieren die Unternehmen den Einsatz von KI-Ressourcen, statt die Infrastruktur einfach nur zu vergrössern, indem sie versuchen, Probleme durch den Einsatz von immer mehr Prozessoren zu lösen. Das ist der Unterschied zwischen hundert Leuten, die in einem Raum durcheinanderbrüllen, und einem koordinierten Team, das sich nach einem einzigen Echtzeit-Skript abstimmt.
Das Event-Mesh sorgt dabei für den Echtzeit-Informationsfluss, um die betriebliche Effizienz zu steigern, während das Agenten-Mesh anhand des vollständigen Echtzeit-Kontexts entscheidet, wie am besten reagiert wird. Gemeinsam bieten sie Unternehmenskunden ein besser abgestimmtes und anpassungsfähigeres System, das die Auslastung verbessert und die Energieverschwendung minimiert – und damit ihre Leistungs- und Nachhaltigkeitsziele unterstützt.
Priorität für die digitale Zukunft Europas
Effizientes Ressourcenmanagement ist längst nicht mehr "nice to have“, sondern zunehmend eine Grundvoraussetzung für die Geschäftstätigkeit. Die Zukunft der Rechenzentren wird nicht allein von der Infrastruktur oder dem Geschehen im Serverraum bestimmt. Vielmehr werden ihre Unternehmenskunden zunehmend an der Effizienz ihrer eigenen IT-Systeme gemessen werden, insbesondere an der Resilienz, Präzision und Intelligenz der Logistiksysteme, die alles andere unterstützen.
Daher gilt es, sich von den veralteten, energieverschwendenden Leitungssystemen der Vergangenheit zu lösen und ein digitales Nervensystem zu entwickeln, das reaktionsschnell, verteilt und widerstandsfähig ist. Mit dem richtigen Ansatz hat Europa die Chance, weltweit Massstäbe für die effiziente Nutzung von Rechenzentren zu setzen, die nicht nur leistungsstark, sondern auch effizient, resilient und auf eine nachhaltigere Zukunft ausgelegt sind.
