大規模IT運用における炭素フットプリント削減のための持続可能なクラウド効率モデルの設計
Designing A Sustainable Cloud Efficiency Model for Reducing Carbon Footprint in Large-Scale IT Operations (原題)
Taiwo Oyewole
🤖 gxceed AI 要約
日本語
大規模IT運用の炭素排出を抑える持続可能なクラウド効率モデルをレビューした論文。仮想化や動的リソース配分、AIによる電力予測、炭素認識型スケジューリングを統合し、PUE・CUE・WUEなどの指標で環境性能を評価する。エッジクラウド連携や循環型ハードウェア管理も含め、運用効率と環境責任を両立する枠組みを提案する。
English
This review proposes a sustainable cloud efficiency model to cut carbon emissions from large-scale IT operations while preserving performance. It integrates energy-efficient virtualization, dynamic provisioning, AI-driven power analytics, and carbon-aware scheduling, assessed via PUE, CUE, and WUE metrics. Edge-cloud synergy and circular hardware lifecycle management are also examined as part of green digital transformation.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
データセンターの電力・炭素効率はScope 2排出量や再エネ調達の議論に直結し、SSBJのScope 3・エネルギー関連開示を検討する日本企業のIT部門にとって実務的示唆がある。
In the global GX context
Data center carbon efficiency connects directly to Scope 2 accounting and renewable procurement, relevant to ISSB/CSRD disclosure of ICT-related emissions and to corporate net-zero strategies for digital infrastructure.
👥 読者別の含意
🔬研究者:クラウドの炭素効率指標（PUE/CUE/WUE）とAI最適化を統合した研究枠組みの整理として参照できる。
🏢実務担当者:自社データセンターやクラウド利用のScope 2削減策、炭素認識型ワークロード管理の導入検討に活用できる。
🏛政策担当者:グリーンICT政策やデータセンターのエネルギー効率規制を設計する際の指標・手法の参考になる。
📄 Abstract（原文）
The exponential growth of cloud computing has transformed global IT infrastructure, but it has also led to escalating energy consumption and carbon emissions. This review explores the development of a sustainable cloud efficiency model aimed at minimizing the carbon footprint of large-scale IT operations while maintaining computational performance and reliability. It examines the intersection of cloud architecture, data center optimization, renewable energy integration, and intelligent workload management. Key focus areas include energy-efficient virtualization, dynamic resource provisioning, AI-driven predictive analytics for power usage optimization, and carbon-aware scheduling strategies. The study also evaluates the role of sustainability metrics such as Power Usage Effectiveness (PUE), Carbon Usage Effectiveness (CUE), and Water Usage Effectiveness (WUE) in assessing environmental performance. Furthermore, emerging green computing paradigms, including edge-cloud synergy and circular hardware lifecycle management, are reviewed as integral components of sustainable digital transformation. By synthesizing recent advancements in carbon-efficient data center design and policy frameworks supporting green ICT, this paper proposes a comprehensive model that aligns operational efficiency with environmental responsibility. The findings underscore the potential of intelligent sustainability-driven architectures to achieve net-zero carbon objectives and promote responsible cloud innovation for the digital economy.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.56201/wjimt.v8.no6.2024.pg246.282first seen 2026-11-15 05:23:15
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。