ESG e IT: ottimizzare le risorse computazionali per l'ambiente - Agenda Digitale

L’ottimizzazione delle risorse computazionali in ottica ESG si ottiene mediante l’integrazione di pratiche di Green Computing e Green Coding per abbattere drasticamente l’impronta di carbonio delle infrastrutture digitali.L’Information Technology (IT) non è più solo uno strumento di reporting, ma diventa un’area d’azione prioritaria per il pilastro Environmental (E), poiché i data center e l’elaborazione dei dati (inclusa l’intelligenza artificiale) consumano enormi quantità di energia globale.Ecco i pilastri e le strategie operative per allineare l’IT agli obiettivi di sostenibilità ambientale aziendale.Indice degli argomenti

ESG e IT: perché ottimizzare le risorse computazionali per la sostenibilitàEsg e IT, i pilastri e le strategie operativeLe principali strategie di ottimizzazioneVirtualizzazione e consolidamento dei serverMigrazione verso cloud efficientiGreen software engineeringAutoscaling e spegnimento delle risorse inutilizzateMonitoraggio energetico e carbon accountingGestione del ciclo di vita dell’hardwareOttimizzazione dell’intelligenza artificialeKPI ESG collegati all’ITI benefici ESG e ITESG e IT: perché ottimizzare le risorse computazionali per la sostenibilitàL’ottimizzazione delle risorse computazionali in ottica ESG mira a ridurre l’impatto ambientale dell’IT mantenendo prestazioni e affidabilità.Oggi i data center e le infrastrutture digitali rappresentano una quota crescente dei consumi energetici globali, quindi l’efficienza informatica è diventata un tema centrale nelle strategie di sostenibilità.Esg e IT, i pilastri e le strategie operative I pilastri e le strategie operative per allineare l’IT agli obiettivi di sostenibilità ambientale aziendali:architettura Infrastrutturale e cloud;sviluppo software efficiente (Green Coding);gestione e ciclo di vita dei dati;gestione sostenibile dell’hardware.In ambito architettura Infrastrutturale e cloud, si devono conseguire la migrazione al cloud sostenibile, virtualizzazione spinta ed Edge Computing. Occorre infatti spostare i carichi di lavoro su data center Hyperscale che utilizzano energia 100% rinnovabile e registrano un PUE (Power Usage Effectiveness) vicino a 1.0. Bisognaridurre il numero di server fisici massimizzando il tasso di utilizzo dell’hardware esistente per evitare sprechi energetici in modalità idle. Inoltre è necessario elaborare i dati più vicino alla fonte di generazione per ridurre il traffico di rete e il carico computazionale sui server centrali.Per rendere efficiente lo sviluppo software (Green Coding):Algoritmi a basso impatto: scrivere codice ottimizzato che richiede meno cicli di CPU e minore utilizzo di memoria RAM per completare le medesime istruzioni.Scelta dei linguaggi: privilegiare linguaggi compilati ed energeticamente efficienti (come C++ o Rust) rispetto a linguaggi interpretati per i processi di calcolo intensivo.Refactoring del software legacy: aggiornare i vecchi applicativi aziendali per eliminare porzioni di codice ridondanti o inefficienti che sovraccaricano i server.La gestione e il ciclo di vita dei dati prevede il Data Pruning, eliminando i dati obsoleti, duplicati o non utilizzati (i Dark Data) per liberare spazio di archiviazione nei server, e l’archiviazione a freddo (Cold Storage), spostando i dati storici o a basso accesso su supporti di memoria a bassissimo consumo energetico, disattivando i dischi ad alte prestazioni.Infine la gestione sostenibile dell’hardware prevede:estensione del ciclo di vita: allungare la vita utile di PC, server e smartphone aziendali per ridurre l’impatto legato alla produzione e smaltimento dei dispositivi.economia circolare: ricorrere a hardware ricondizionato e garantire il corretto riciclo dei RAEE (Rifiuti di Apparecchiature Elettriche ed Elettroniche) aziendali per limitare l’estrazione di terre rare.Le principali strategie di ottimizzazioneLe strategie di ottimizzazione prevedono la virtualizzazione e consolidamento dei server, migrazione verso cloud efficienti, Green software engineering, autoscaling e spegnimento delle risorse inutilizzate, monitoraggio energetico e carbon accounting, gestione del ciclo di vita dell’hardware, ottimizzazione dell’Intelligenza Artificiale.Virtualizzazione e consolidamento dei serverMolte aziende utilizzano server che lavorano al 10-20% della loro capacità. Attraverso la virtualizzazione è possibile eseguire più applicazioni sullo stesso hardware, riducendo:numero di server fisici;consumi elettrici;necessità di raffreddamento;emissioni di CO₂ associate.VMware, Microsoft Azure e Red Hat forniscono tecnologie per raggiungere questo scopo.Migrazione verso cloud efficientiI grandi provider cloud investono massicciamente in efficienza energetica e fonti rinnovabili. Spostare workload da infrastrutture obsolete verso piattaforme come Microsoft Azure, Google Cloud e Amazon Aws può contribuire a ridurre significativamente l’impronta carbonica per unità di elaborazione.Green software engineeringIl software stesso può essere progettato per consumare meno risorse:algoritmi più efficienti;riduzione delle operazioni inutili;ottimizzazione delle query ai database;caching intelligente;gestione efficiente della memoria.Un’applicazione che richiede meno CPU e RAM consuma meno energia e necessita di meno infrastruttura.Autoscaling e spegnimento delle risorse inutilizzateMolti sistemi cloud consentono di aumentare o diminuire automaticamente le risorse in base al carico.Benefici:evitare server accesi inutilmente;ridurre i costi operativi;diminuire il consumo energetico.Monitoraggio energetico e carbon accountingLe organizzazioni più mature monitorano indicatori come:consumo energetico IT;emissioni Scope 2 e Scope 3;utilizzo medio delle risorse;efficienza dei data center.Metriche diffuse includono il PUE (Power Usage Effectiveness):PUE=Energia totale del data centerEnergia utilizzata dall′ITPUE=\frac{Energia\ totale\ del\ data\ center}{Energia\ utilizzata\ dall’IT}Più il valore si avvicina a 1, maggiore è l’efficienza energetica del data center.Gestione del ciclo di vita dell’hardwareL’approccio ESG non riguarda solo il consumo energetico ma anche l’economia circolare:prolungare la vita dei dispositivi;ricondizionare hardware;recuperare materiali critici;acquistare apparecchiature ad alta efficienza energetica.Ottimizzazione dell’intelligenza artificialeI modelli AI possono essere molto energivori. Alcune pratiche sostenibili includono:utilizzare modelli più piccoli quando possibile;eseguire inferenza anziché addestramento ripetuto;quantizzazione e compressione dei modelli;pianificazione dei carichi AI in momenti di maggiore disponibilità di energia rinnovabile.KPI ESG collegati all’ITObiettivi aziendali (KPI) consistono nel:ridurre annualmente i kWh consumati dall’infrastruttura IT,decarbonizzare le emissioni CO₂ associate ai sistemi IT,rendere più efficiente l’utilizzo medio CPU, consolidare il numero di server fisici,incrementare la percentuale di energia rinnovabile,aumentare l’economia circolare e dunque il tasso di riutilizzo hardware.I benefici ESG e ITI vantaggi ambientali consistono nella riduzione delle emissioni di gas serra, nel minore consumo energetico e nella riduzione dei rifiuti elettronici.I benefici sociali invece sono un migliore accesso a tecnologie sostenibili e una maggiore consapevolezza ambientale dei dipendenti.Infine i vantaggi in termini di governance (G) consistono in reporting ESG più accurati, conformità alle normative europee sulla sostenibilità e maggiore trasparenza verso investitori e stakeholder.In conclusione, l’ottimizzazione delle risorse computazionali per l’ambiente consiste nel fare “più elaborazione con meno energia e meno hardware”, attraverso infrastrutture efficienti, software sostenibile, monitoraggio continuo e gestione responsabile del ciclo di vita tecnologico. Questo permette di ridurre sia i costi operativi sia l’impatto ambientale dell’IT.