Research data for: Overhead-Aware Co-Optimization of Carbon Footprint and Infrastructural Stability in Serverless Edge-Cloud Continuums
サーバーレスエッジクラウドコンティニュアムにおける炭素フットプリントとインフラ安定性のオーバーヘッドを考慮した共同最適化のための研究データ (AI 翻訳)
Mohamed Ali Rakrouki
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本リポジトリは、サーバーレスエッジクラウドコンティニュアムにおける炭素フットプリントとインフラ安定性を共同最適化するH-ALNS-FaaSフレームワークのソースコード、分類評価スイート、パラメトリック感度分析パイプラインを提供する。これにより、炭素削減とシステム安定性のトレードオフ解析が可能となる。
English
This repository provides the source code, taxonomic evaluation suites, and parametric sensitivity analysis pipelines for the H-ALNS-FaaS framework, which co-optimizes carbon footprint and infrastructural stability in serverless edge-cloud continuums. It enables analysis of trade-offs between carbon reduction and system stability.
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
日本ではデータセンターの省エネとカーボンフットプリント削減が重要視されており、本フレームワークはエッジクラウド環境での運用最適化に貢献する可能性がある。ただし、SSBJや有報への直接的な影響は限定的。
In the global GX context
This work contributes to the growing field of green cloud computing and carbon-aware optimization. While not directly related to disclosure standards like TCFD or ISSB, it provides algorithmic tools for reducing operational carbon footprint in distributed systems.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a framework and analysis pipelines for co-optimizing carbon and stability in serverless edge-cloud systems.
🏢実務担当者:Offers source code and evaluation tools that can be adapted for carbon-aware scheduling in cloud infrastructures.
📄 Abstract（原文）
This repository contains the complete source code, taxonomic evaluation suites, and parametric sensitivity analysis pipelines developed for the H-ALNS-FaaS framework accompanying the manuscript.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17632/w499zp6j4h.1first seen 2026-06-23 05:52:33
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。