Green Coding im Überblick

Green Coding be­zeich­net einen Ansatz in der Soft­ware­ent­wick­lung, dessen Ziel es ist, Pro­gramm­code mit minimalem En­er­gie­ver­brauch zu erstellen.

Green Coding ist eine Pro­gram­mier­pra­xis, die darauf ausgelegt ist, möglichst um­welt­ver­träg­li­che Soft­ware­sys­te­me zu erstellen. Der Hin­ter­grund: Aufgrund der fort­schrei­ten­den Di­gi­ta­li­sie­rung spielt Software in nahezu allen Le­bens­be­rei­chen eine immer größere Rolle. Doch Software, die viel Energie ver­braucht, trägt erheblich zu Treib­haus­gas-Emis­sio­nen bei. Mit Green Coding wirkt man dieser Zwick­müh­le entgegen.

Zentraler Pfeiler von Green Coding ist nicht nur die En­er­gie­op­ti­mie­rung von Software, sondern auch die nach­hal­ti­ge­re Soft­ware­ent­wick­lung, bei der bei­spiels­wei­se er­neu­er­ba­re Energien genutzt werden, um Re­chen­zen­tren oder Cloud-Systeme mit Strom zu versorgen.

Green Coding setzt auf allen Ebenen des Soft­ware­ent­wick­lungs­pro­zes­ses an: Sowohl die Ar­chi­tek­tur der Software als auch der zu­grun­de­lie­gen­de Ent­wick­lungs­an­satz sowie weitere Faktoren sind op­ti­mie­rungs­fä­hig. Ver­wor­re­ner und wenig op­ti­mier­ter Code soll in grünen Pro­gram­men vermieden werden. Der Grund hierfür ist einfach: Un­zu­rei­chend op­ti­mier­ter Code führt häufig An­wei­sun­gen aus, die für die Pro­gramm­lo­gik nicht zwingend er­for­der­lich ist. Dies führt zu unnötigen Zugriffen auf Res­sour­cen und mündet somit in En­er­gie­ver­schwen­dung.

Im Rahmen von Green Coding spricht man oftmals von den „Säulen des Green Coding“, die die Basis für nach­hal­ti­ge­re Software bilden.

Das grüne Pro­gram­mie­ren fußt auf vier Säulen. Jede dieser Säulen ist es­sen­zi­ell für den Soft­ware­ent­wick­lungs­pro­zess und bietet das Potenzial, Res­sour­cen und Emis­sio­nen ein­zu­spa­ren.

Die Soft­ware­ar­chi­tek­tur bildet die erste Säule. Hierbei handelt es sich um den grund­le­gen­den Aufbau der zu pro­gram­mie­ren­den An­wen­dun­gen. Dieser kann vor allem hin­sicht­lich des En­er­gie­ver­brau­ches optimiert werden: So ist es zum Beispiel möglich, den Code so zu bündeln, dass jederzeit eine optimale Aus­las­tung der Hardware ge­währ­leis­tet und so weniger Strom benötigt wird. Auch au­to­ma­ti­sche Ab­schal­tungs­me­cha­nis­men bei Nicht­ge­brauch von Software sind Teil grüner Ar­chi­tek­tur und tragen erheblich zu einem re­du­zier­ten En­er­gie­ver­brauch von An­wen­dungs­pro­gram­men bei.

Ein weiterer zentraler Faktor im Green Coding ist die Logik von Pro­gram­men. Im We­sent­li­chen gilt es hier, den Pro­gramm­code zu op­ti­mie­ren, sodass die Anwendung von Pro­gram­men nicht durch unnötige Code­an­wei­sun­gen ent­schleu­nigt wird. Weitere Faktoren wie die Wahl von res­sour­cen­scho­nen­den Da­tei­for­ma­ten oder ef­fi­zi­en­te­ren Da­ten­struk­tu­ren spielen ebenfalls eine große Rolle, wenn es darum geht, ef­fi­zi­en­ten und um­welt­freund­li­chen Pro­gramm­code zu entwerfen.

Die Methodik ist eine Säule des grünen Pro­gram­mie­rens, die sich weniger mit dem Pro­gramm­code, sondern vor­ran­ging mit dem Soft­ware­ent­wick­lungs­pro­zess aus­ein­an­der­setzt. So eignen sich vor allem agile Soft­ware­ent­wick­lungs­mo­del­le für die en­er­gie­ef­fi­zi­en­te Anpassung von Code und An­wen­dun­gen. Das klein­schrit­ti­ge Ent­wi­ckeln und Testen beim agilen Pro­gram­mie­ren sorgt dafür, dass Pro­gramm­be­stand­tei­le mit schlech­ter En­er­gie­ef­fi­zi­enz früh erkannt und verändert werden können, sodass das End­pro­dukt im Op­ti­mal­fall so en­er­gie­scho­nend wie möglich ist.

Green Coding setzt sich nicht nur mit der Software, sondern auch mit Hardware aus­ein­an­der. Auch hier gibt es eine Reihe von An­satz­punk­ten, die genutzt werden können, um um­welt­freund­li­che­re Systeme zu ge­währ­leis­ten. Ins­be­son­de­re die Aus­las­tung von Servern ist ein Faktor, der sich auf den Res­sour­cen­ver­brauch auswirkt: Server, die unter geringer Last laufen, ver­brau­chen mehr Strom als nötig. Cloud-Computing kann hier Abhilfe schaffen, da die Res­sour­cen flexibel skaliert und an den in­di­vi­du­el­len Bedarf angepasst werden können. Im Idealfall wird der En­er­gie­be­darf der Cloud-Computing-Server mit er­neu­er­ba­ren Energien gedeckt.

Nicht nur das Design von Software wirkt sich auf die En­er­gie­ef­fi­zi­enz des End­pro­duk­tes aus: Auch die Wahl der Pro­gram­mier­spra­che, in der das Projekt rea­li­siert wird, ist maß­geb­lich. So un­ter­schei­den sich die ver­schie­de­nen Pro­gram­mier­spra­chen hin­sicht­lich ihres Res­sour­cen­ver­brau­ches in Sachen Energie, Speicher und Zeit stark.

Die en­er­gie­ef­fi­zi­en­tes­te Pro­gram­mier­spra­che ist C. Das ver­wun­dert nicht: C ist eine hard­ware­na­he Pro­gram­mier­spra­che und arbeitet mit einer geringen Abs­trak­ti­ons­ebe­ne, sodass Hard­ware­res­sour­cen effizient genutzt werden können. Auch die direkte Spei­cher­ver­wal­tung ist ein be­deut­sa­mer Faktor für die Effizienz von C, da sie es Pro­gram­mie­ren­den er­mög­licht, ef­fi­zi­en­te Stra­te­gien zur Al­lo­ka­ti­on und Deal­lo­ka­ti­on von Speicher (Spei­cher­re­ser­vie­rung) zu ent­wi­ckeln. Auch die auf C ba­sie­ren­de ob­jekt­ori­en­tier­te Sprache C++ ist äußerst res­sour­cen­scho­nend.

Neben C ist auch Rust eine Pro­gram­mier­spra­che, die sich her­vor­ra­gend für Green Coding eignet. Bei Rust handelt es sich um eine relativ junge Pro­gram­mier­spra­che, die dank einer kon­trol­lier­ten Spei­cher­ver­wal­tung ef­fi­zi­en­te Spei­cher­zu­grif­fe er­mög­licht. Auf diese Weise werden unnötige und en­er­gie­ver­schwen­den­de Zugriffe auf den Speicher vermieden. Auch das hohe Maß an Par­al­le­li­sie­rung, das Rust er­mög­licht, ist ein we­sent­li­cher Faktor für die En­er­gie­ef­fi­zi­enz: Hard­ware­res­sour­cen werden auf diese Weise optimal aus­ge­las­tet.

Was an dieser Stelle viel­leicht über­rascht, ist, dass Python, obwohl es sich um eine der be­lieb­tes­ten Pro­gram­mier­spra­chen handelt, im En­er­gie­ef­fi­zi­enz-Ranking äußerst schlecht ab­schnei­det. Das liegt zum einen daran, dass Python-Programme erst zur Laufzeit in­ter­pre­tiert und nicht kom­pi­liert werden: Es gibt also keinen ein­ma­li­gen Kom­pi­lie­rungs­pro­zess. Doch auch die dy­na­mi­sche Ty­pi­sie­rung der Sprache führt zu einer erhöhten Laufzeit von Pro­gram­men in Python, da die Va­ria­blen­ty­pen dynamisch während der Pro­gramm­aus­füh­rung ermittelt werden. Aus ähnlichen Gründen ist auch Ja­va­Script nicht sehr en­er­gie­ef­fi­zi­ent und eignet sich daher eher weniger für Green Coding.

Wenn Sie Ihre Programme in Zukunft auch grüner gestalten möchten, gibt es einige Best Practices, an die Sie sich im Ent­wick­lungs­pro­zess halten können.

• In­tel­li­gen­te Soft­ware­ar­chi­tek­tur: Vermeiden Sie red­un­dan­ten und unnötigen Code. Vermeiden Sie unnötige Schleifen. Bauen Sie ge­ge­be­nen­falls Me­cha­nis­men ein, die das Programm bei Nicht­ge­brauch au­to­ma­tisch beenden.
• Wahl der Pro­gram­mier­spra­che: Wählen Sie eine en­er­gie­ef­fi­zi­en­te Pro­gram­mier­spra­che für Ihr Projekt.
• Kon­ti­nu­ier­li­ches Testen: Testen Sie die Kom­po­nen­ten Ihres Projektes klein­schrit­tig während der Ent­wick­lung und iden­ti­fi­zie­ren Sie Be­stand­tei­le, die besonders viele Res­sour­cen in Anspruch nehmen.
• Daten und Netzwerke: Re­du­zie­ren Sie den Da­ten­ver­brauch und die Distanz, die Daten im Netzwerk zu­rück­le­gen müssen, z.B. durch Caching.