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WAF-SUS-060 – Workload Scheduling & Time-Shifting

Pillar: Sustainability | Severity: Low | Kategorie: Workload Scheduling | Automatisierbar: Mittel

Beschreibung

Batch-Workloads, Report-Generierung und Datenverarbeitungs-Pipelines ohne harte Latenz-SLAs MÜSSEN auf Off-Peak-Stunden (22:00–06:00 UTC) geplant werden. EventBridge Schedules für nicht-latenz-sensitive Jobs MÜSSEN Flexible Time Windows aktivieren. Workloads mit flexiblem Ausführungsfenster SOLLEN Carbon-Intensity-APIs (WattTime, electricityMaps) für dynamisches Scheduling evaluieren. Alle Scheduling-Entscheidungen MÜSSEN die Carbon-Rationale dokumentieren.

Rationale

Stromnetze haben zu verschiedenen Tageszeiten unterschiedliche Carbon Intensity. In Regionen mit hohem Solaranteil ist die Carbon Intensity mittags am niedrigsten und nachts tendenziell höher — in Regionen mit viel Windenergie kann es umgekehrt sein. Temporal Shifting — Batch-Jobs in das Zeitfenster mit niedrigster Carbon Intensity verschieben — kann 20–60% der Batch-Emissionen reduzieren ohne Code-Änderungen. EventBridge Flexible Time Windows ermöglichen diese Optimierung ohne zusätzliche Infrastruktur.

Bedrohungskontext

Risiko Beschreibung

Peak-Stunden-Batch

Batch-Jobs um 09:00 Uhr ausgeführt, wenn Stromverbrauch und Carbon Intensity ihr Tages-Maximum erreichen.

Fehlende Dokumentation

Scheduling-Entscheidungen ohne Carbon-Rationale sind CSRD-Governance-Gap.

Kein Flexible Window

Starre Ausführungszeiten verhindern Carbon-Aware-Optimierung ohne zusätzlichen Engineering-Aufwand.

AWS Batch auf ON_DEMAND

Batch-Workloads auf On-Demand statt SPOT verbrauchen dedizierte Kapazität statt geteilter ungenutzter.

Anforderung

  • Alle Batch-Workloads ohne Latenz-SLA MÜSSEN auf 22:00–06:00 UTC geplant werden

  • EventBridge Schedules SOLLTEN flexible_time_window { mode = "FLEXIBLE" } haben

  • AWS Batch SOLL type = "SPOT" für alle Batch Compute Environments nutzen

  • Scheduling-Entscheidungen MÜSSEN Carbon-Rationale dokumentieren

  • Carbon-Intensity-APIs SOLLEN für Tier-1-Batch-Workloads evaluiert werden

Implementierungsanleitung

  1. Batch-Workload-Inventar: Alle EventBridge, Cron, Step-Functions-Jobs inventarisieren; Latenz-Klassifizierung

  2. Off-Peak-Scheduling: Alle flexiblen Jobs auf cron(0 22 * * ? *) oder später umplanen

  3. Flexible Windows: maximum_window_in_minutes = 120 für alle non-latency-sensitive Jobs

  4. AWS Batch SPOT: type = "SPOT", allocation_strategy = "SPOT_CAPACITY_OPTIMIZED"

  5. Carbon-API: electricityMaps oder WattTime API für dynamisches Scheduling evaluieren

  6. Dokumentation: Scheduling-Entscheidung für alle Major-Batch-Jobs mit Carbon-Begründung

Reifegrad-Abstufung

Level Bezeichnung Kriterien

1

Willkürliche Zeiten

Batch läuft zu Entwickler-Convenience-Zeiten; kein Carbon-Bewusstsein.

2

Einige Off-Peak-Jobs

Einzelne große Jobs manuell auf Nacht verschoben; kein systematischer Ansatz.

3

Systematisch Off-Peak

Alle Flex-Jobs auf 22:00–06:00 UTC; EventBridge Flexible Windows; dokumentiert.

4

Carbon-API-Integration

electricityMaps/WattTime für dynamisches Scheduling; Carbon-Savings getrackt.

5

Temporal + Spatial Shifting

Region- und Zeit-Optimierung kombiniert; Carbon-Einsparungen in SCI documentiert.

Terraform Checks

waf-sus-060.tf.aws.eventbridge-flexible-window

Prüft: EventBridge Schedules nutzen Flexible Time Windows.

Compliant Non-Compliant 
resource "aws_scheduler_schedule" "nightly_report" {
  name = "nightly-report"
  schedule_expression = "cron(0 22 * * ? *)"

  flexible_time_window {
    mode                      = "FLEXIBLE"
    maximum_window_in_minutes = 120
  }

  target {
    arn      = aws_lambda_function.report.arn
    role_arn = aws_iam_role.scheduler.arn
  }
}
 
resource "aws_scheduler_schedule" "nightly_report" {
  name = "nightly-report"
  schedule_expression = "cron(0 9 * * ? *)"

  flexible_time_window {
    mode = "OFF"
    # WAF-SUS-060 Warning: Peak-Zeit, kein Flex-Window
  }
}

Remediation: schedule_expression auf Off-Peak-Zeit setzen; flexible_time_window { mode = "FLEXIBLE"; maximum_window_in_minutes = 120 } aktivieren.

waf-sus-060.tf.aws.batch-compute-spot

Prüft: AWS Batch Compute Environments nutzen SPOT-Allocation.

Compliant Non-Compliant 
resource "aws_batch_compute_environment" "processing" {
  compute_environment_name = "data-processing"
  type                     = "MANAGED"

  compute_resources {
    type                = "SPOT"
    allocation_strategy = "SPOT_CAPACITY_OPTIMIZED"
    min_vcpus           = 0
    max_vcpus           = 256
    instance_type       = ["m7g", "c7g"]
  }
}
 
resource "aws_batch_compute_environment" "processing" {
  compute_environment_name = "data-processing"
  type                     = "MANAGED"

  compute_resources {
    type      = "ON_DEMAND"
    min_vcpus = 4
    max_vcpus = 64
    # WAF-SUS-060 Warning: Batch auf On-Demand
  }
}

Remediation: type = "SPOT" und allocation_strategy = "SPOT_CAPACITY_OPTIMIZED" setzen; min_vcpus = 0 für echtes Scale-to-Zero.

Evidenz

Typ Pflicht Beschreibung

Config

✅ Pflicht

EventBridge Scheduler oder Cron-Konfiguration mit Off-Peak-Scheduling und Flexible Windows.

Process

Optional

Carbon-Intensity-API-Integration für dynamisches Scheduling.

Governance

Optional

Scheduling-Dokumentation für Major-Batch-Pipelines mit Carbon-Rationale.

Verwandte Controls

Best Practice