Curriculum für

Certified Professional for
Software Architecture (CPSA)^®
Advanced Level:
Modul
GREEN

Green Software - Entwicklung ressourceneffizienter Anwendungen

Die Teilnehmenden kennen die globalen Herausforderungen des Klimawandels. Sie kennen den steigenden Energie- und Ressourcenbedarf der IT und deren wesentliche Treiber. Sie können erklären, wieso sich auch die IT mit dem Thema Ressourcen- und Energieeffizienz beschäftigen muss.

Die Teilnehmenden kennen die Möglichkeiten zur Einsparung von Energie und CO₂ durch die Digitalisierung. Sie kennen die Sektoren, die besonders von Digitalisierung profitieren. Der Unterschied zwischen Einsparungen in der IT und durch die IT ist bekannt.

Die Teilnehmenden können den Energieverbrauch der Informationstechnik beziffern, können diesen in Relation zu anderen Sektoren einordnen und die wesentlichen Treiber benennen. Sie kennen Trends und Entwicklungen in der IT und zentrale Stellschrauben.

Die Teilnehmenden kennen die Handlungsfelder zum Einsparen von CO₂:

Die Teilnehmenden kennen die Regulatorik und die darin enthaltenen Anforderungen zur Einsparung von CO₂. Sie kennen die vorhandenen Zertifizierungen, beispielsweise den Blauen Engel, und können diese adäquat in ihrer Arbeit einsetzen. Die Teilnehmenden kennen Standards wie ESG (Evironmental Social Governance) und CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) und deren Auswirkungen und Konsequenzen für Unternehmen.

Die Teilnehmenden kennen das Greenhouse Gas Protocol (GHP). Sie sind in der Lage die Scopes zu erklären und Emissionen den Scopes zuzuordnen. Sie können erklären, welche Scopes beim Betrieb von Software in der Cloud oder On Premise betroffen sind. Die Teilnehmenden kennen die ISO 14064-1 als Ableitung des Greenhouse Gas Protocols.

Die Teilnehmenden kennen die Motivation, um Green Software im Unternehmen zu platzieren und Argumentationen und die Adressaten für eine erfolgreiche Verankerung im Unternehmen. Sie können sinnvolle Ziele für die Reduktion von Treibhausgasen für Unternehmen setzen. Die Teilnehmenden können erklären, welche Anforderungen Dritte entlang der Wertschöpfungskette haben und wie sich diese auf das eigene Unternehmen auswirken.

Die Teilnehmenden kennen die Anforderungen der verschiedenen Stakeholder an energieeffiziente Software und die daraus resultierenden Handlungsfelder. Sie kennen die Bereiche, bei denen die größten Hebel für die Reduktion von Treibhausgasen bestehen und können Maßnahmen entsprechend priorisieren. Die Teilnehmenden können unterschiedliche Softwaresysteme klassifizieren und Aufwand und Nutzen einer Optimierung erkennen.

Die Teilnehmenden kennen unterschiedliche Qualitätsmodelle und können Qualitätsattribute zum Thema Energieeffizienz beschreiben und in die Qualitätsmodelle einordnen. Darüber hinaus sind die Teilnehmenden in der Lage Qualitätsszenarien für Qualitätsattribute im Bereich Energieeffizienz zu formulieren. Abhängig vom Einsatzzweck und dem Mengengerüst der Anwendung können sie bewusst darüber entscheiden, ob die Qualitätskriterien nur für die Anwendung oder für die Optimierung des Entwicklungsprozesses angewendet werden.

Die Teilnehmenden kennen die positiven und negativen Wechselwirkungen zwischen Qualitätsattributen im Bereich der Energieeffizienz mit anderen Qualitätsattributen. Auf Basis dieser Erkenntnisse können sie Qualitätsanforderungen erkennen, die miteinander in Konflikt stehen und Lösungsalternativen erarbeiten, um Konflikte zu abzuschwächen. Insbesondere werden die Qualitätsmerkmale Elastizität und Skalierbarkeit, Modularität bzw. Resilienz detaillierter diskutiert, so dass die Teilnehmenden den Einfluss auf Energieeffizienz bewerten können.

Die Teilnehmenden sind in der Lage, Ressourcen in Relation zur erbrachten Leistung zu bringen (Business Metrik). Sie kennen als Metrik den ISO-Standard Software Carbon Intensity (SCI) und verstehen, wie dieser als Business Metrik genutzt werden kann.

Die Teilnehmenden kennen verschiedene Kategorien von Messverfahren und deren Einsatzgebiete. Sie verstehen, wie man Werkzeuge der verschiedenen Kategorien für eine Analyse kombinieren kann. Kategorien sind beispielsweise:

Die Teilnehmenden kennen das methodische Vorgehen beim Messen des Energieverbrauchs, bzw. der CO₂-Intensität. Sie verstehen, dass die Bewertung / Messung des absoluten Verbrauchs i. d. R. (gerade in der Cloud) nicht sehr exakt möglich ist, sondern wie man stattdessen Trends analysiert. Sie kennen Proxy-Metriken für die CO₂-Intensität.

Die Teilnehmenden wissen, wie sie sinnvolle Szenarien zum Messen der Energieeffizienz aufsetzen.

Die Teilnehmenden verstehen, dass das Vorgehen der Energieeffizienzmessung verwandt ist mit dem Vorgehen bei Performanz-Messungen. Die Teilnehmenden verstehen, wie man systematisch vorgeht, um Verbrauchshotspots einzugrenzen.

Die Teilnehmenden wissen, wie man die Energieeffizienzmessungen in den Entwicklungsprozess integriert. Sie kennen Möglichkeiten, die Messungen in die CI/CD-Pipeline zu integrieren. Sie verstehen, wie sie eine gute Balance für die Häufigkeit der Messungen finden - einerseits sollen (negative) Trends schnell erkannt werden, andererseits verbraucht das Messen selbst ebenfalls Energie.

Die Teilnehmenden verstehen, dass die Messungen möglichst einfach und leichtgewichtig für die Entwickler:innen zu benutzen sein müssen, um die Akzeptanz zu erhöhen. Sie verstehen, dass die Energieeffizienzmessungen konkurrieren mit einem schnellen Feedback aus dem Build. Sie verstehen, dass folgende Punkte für die Akzeptanz ebenfalls wichtig sind:

Die Teilnehmenden kennen Vorgehensweisen und Grenzen bei der Optimierung von Programmen. Sie können sinnvolle Ansatzpunkte von wenig lohnenden Zielen unterscheiden. Die Teilnehmenden kennen die Energieeffizienz verschiedener Programmiersprachen und können einschätzen, für welche Einsatzgebiete diese geeignet sind. Sie können Laufzeitverhalten und Entwicklungsgeschwindigkeit von Programmiersprachen bewerten und basierend auf den Anforderungen die richtige Wahl treffen. Darüber hinaus verstehen sie die Unterschiede zwischen Ahead-of-Time und Just-in-Time Kompilierung, von Bytecode und Maschine Code sowie die Zielkonflikte von Garbage-Collectoren.

Die Teilnehmenden kennen Verfahren, um mit großen Datenmengen umzugehen. Sie können Datenstrukturen und Operationen auf diesen Datenstrukturen bezüglich Energieeffizienz einschätzen und die richtige Auswahl bezogen auf die gegebenen Anforderungen vornehmen. Die Teilnehmenden kennen Fallstricke beim Einsatz von Datenbanksystemen und können diese vermeiden. Sie sind in der Lage unterschiedliche Ansätze für die Abbildung von Beziehungen zwischen Entitäten auf Basis der fachlichen Anforderungen und der Qualitätsanforderungen zu bewerten und optimal auszuwählen.

Die Teilnehmenden kennen das Prinzip der rechnerischen Komplexität und können Algorithmen bezüglich ihrer Laufzeit- und Energieeffizienz bewerten und auswählen. Sie können Caches in Verbindung mit Energieeffizienz einsetzen, kennen deren Funktionsweise (z. B. Cache-Ersetzung) sowie die Vor- und Nachteile. Sie kennen Möglichkeiten und Grenzen von Werkzeugen zum Aufdecken von Energy Code Smells.

Die Teilnehmenden können unterschiedliche Architekturstile wie beispielsweise verteilte Systeme, strukturierte Monolithen oder Serverless und deren Auswirkungen auf die Energieeffizienz einschätzen. Darüber hinaus sind sie in der Lage den Unterschied zwischen zustandslosen und zustandsbehafteten Komponenten hinsichtlich des Energiebedarfs einzuschätzen. Die Prinzipien von cloud-native Architekturen und ihre Auswirkungen auf die Energieeffizienz sind den Teilnehmenden bekannt.

Die Teilnehmenden kennen unterschiedliche Arten der Kommunikation (synchron versus asynchron) zwischen Bausteinen in Bezug auf die Bereitstellung von Daten sowie der verwendeten Formate und Protokolle (textbasierte versus binäre Protokolle) hinsichtlich der Energieeffizienz einschätzen. Sie sind in der Lage den Einfluss von Datenkompression auf das übertragenen Datenvolumen zu bewerten und wissen, dass die Energieeffizienz durch eine Reduzierung von Aufrufhäufigkeit und des Datenvolumens positiv beeinflusst wird.

Die Teilnehmenden kennen unterschiedliche Arten von Datenbankmodellen (relational, NoSQL, etc.) und unterschiedliche Datenbanksysteme (PostgreSQL, DB2, Oracle, etc.) und können die richtige Auswahl unter dem Aspekt der Energieeffizienz treffen. Sie sind in der Lage ein geeignetes Service-Modell (self-hosting versus cloud-based managed service) für ihre Datenhaltung auszuwählen.

Die Teilnehmenden kennen generell Muster wie beispielsweise die der Green Software Foundation, um die Energieeffizienz einer Architektur zu verbessern. Darüber hinaus sind sich die Teilnehmenden bewusst, dass man eine Reduzierung des CO₂-Bedarfs durch die Verwendung von mehr erneuerbarer Energie oder durch eine Verringerung des Ressourcenbedarfs erzielen kann. Sie wissen, dass durch die Anwendung von Time- und Location Shifting der Anteil von grüner Energie erhöht werden kann, während andere Muster, wie beispielsweise Peak Shaving, den Ressourcenbedarf verringern.

Die Teilnehmenden kennen die Vorschläge des W3C Energieeffizienz, die beim Web Design zu berücksichtigen sind, wie beispielsweise Browser Caching, Einsatz eines CDNs, Edge Caching und sind in der Lage diese in ihren Anwendungen umzusetzen. Sie kennen unterschiedliche Dateiformate und Arten von graphischen Elementen (z. B. Animationen) und sind in der Lage deren Energieeffizienz einzuschätzen.

Die Teilnehmenden können die Energieeffizienz eines Rechenzentrums einschätzen. Sie kennen den Power Usage Effectivness (PUE) und seine Vor- und Nachteile.

Die Teilnehmenden kennen die Leistung-Last-Beziehung von Hardware. Sie können den Server Idle Energy Coefficient (SIEC) berechnen und einschätzen.

Die Teilnehmenden kennen die Hauptkategorien von Cloud Computing Services (Cloud Service Modelle), insbesondere "Infrastructure as a Service", "Platform as a Service", "Software as a Service" und "Serverless". Sie können die Hauptcharakteristiken dieser Modelle benennen und abwägen wo und wie sie sich bzgl. Energieeffizienz und CO₂-Emissionseffizienz unterscheiden und wo sie ähnlich einzuordnen sind.

Die Teilnehmenden kennen die verschiedenen Deployment Modelle für Cloud Umgebungen wie vor Allem "Public Cloud", "Private Cloud", "Hybrid Cloud" und klassischer On-Premise-Betrieb. Sie können aufzeigen welche Chancen und Risiken diese Varianten auf Energieeffizienz und CO₂-Emissionseffizienz haben. Dabei sind insbesondere die Energieeffizienz der Rechenzentren, die Flexibilität bei der Auswahl der Hardware, Überprovisionierung und Datenverkehr zu berücksichtigen.

Die Teilnehmenden sind in der Lage ökologisch-nachhaltige Aspekte der verschiedenen Anbieter zu beurteilen, um diese in einer Auswahl berücksichtigen zu können. Dazu wissen sie, wie sie u. a. an folgende Informationen gelangen

Außerdem kennen die Teilnehmenden die Möglichkeiten und Einschränkungen der Anbieter beim Monitoring der Emissionen aus der eigenen Ressourcennutzung wie sie durch die Werkzeuge der Anbieter bereitgestellt werden.

Die Teilnehmenden kennen die Herausforderungen des energieeffizienten Betriebs und typische Anti-Pattern wie z. B Überprovisionierung durch fehlendes Monitoring, fehlende Automatisierung in der Provisionierung oder ungünstige geografische Verteilung.

Die Teilnehmenden wissen, wie und in welchem Rahmen sie bei einzelnen Cloud-Anbietern die CO₂-Emissionen beeinflussen können durch u. a.

Die Teilnehmenden kennen verschiedene Strategien des Infrastructure as Code, Continuous Integration und Continous Deployments. Dazu gehört, warum und wann diese üblicherweise eingesetzt werden, welchen grundsätzlichen Ressourcenbedarf diese haben können und wie sich Testausführung sowie Codeanalysen auf diesen Bedarf auswirken können.

Die Teilnehmenden sind mit Methoden zur Ressourcenoptimierung von CI/CD-Prozessen vertraut. Beispiele hierfür sind die Anwendung von Peak-Shaving und Time-Shifting bei geplanten Builds, sowie das Deployment in räumlicher Nähe zur Zielgruppe im Kontext der Cloud.

Die Teilnehmenden kennen Verfahren zur Optimierung der Entwicklungs- und Deployment-Infrastruktur. Dazu zählen beispielsweise Betrachtung der tatsächlich notwenigen Resilienz, die Effizienzvorteile von Containern gegenüber virtuellen Maschinen, sowie der Einsatz von Caching für Build- und Testartefakte.

Die Teilnehmenden sind mit Möglichkeiten zur Verbesserung der Ressourceneffizienz ihrer Teststrategien und Testumgebungen vertraut. Dazu zählt beispielsweise die Wirkung verschiedener Testarten (Last-Test, Systemtest, Integrationstest, Unit-Test, …​) auf den Ressourcenverbrauch sowie die Verringerung dessen durch Test-Gap-Analysen und die bedarfsorientierte, zeitlich begrenzte Bereitstellung entsprechender Testumgebungen.