ESG e IT: ottimizzare le risorse computazionali per l’ambiente

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.

ESG e IT: perché ottimizzare le risorse computazionali per la sostenibilità

L’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 ottimizzazione

Le 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 server

Molte 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 efficienti

I 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 engineering

Il 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 inutilizzate

Molti 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 accounting

Le 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):

$PUE=\frac{Energia\ totale\ del\ data\ center}{Energia\ utilizzata\ dall’IT}$

Più il valore si avvicina a 1, maggiore è l’efficienza energetica del data center.

Gestione del ciclo di vita dell’hardware

L’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 artificiale

I 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’IT

Obiettivi 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 IT

I 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.