クラウドパイプラインにおける炭素認識型動的データルーティング
Carbon-Aware Dynamic Data Routing in Cloud Pipelines (原題)
Pradeep Rao Vennamaneni, Sri Prudhvi Adusumilli, Naveen Shrivastava, Mahesh Marri, Sojy John, Venkata Phaneendra Reddi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は2020年以前の炭素認識型動的データルーティング研究を整理したレビューである。計算負荷を瞬時の炭素強度が最も低いデータセンターへリアルタイムに移す手法を、エネルギー消費モデル・地理的負荷分散・VM統合・再エネ統合・マルチクラウド管理の観点から概観する。炭素認識ルーティングは遅延優先型比で排出量を30〜45%削減し、遅延増は3〜8ミリ秒に留まる。VM動的統合との併用で最大69%の省エネが可能と報告している。
English
This paper reviews pre-2020 research on carbon-aware dynamic data routing in cloud pipelines, where workloads shift in real time to the data center with the lowest instantaneous carbon intensity. It synthesizes energy consumption models, geographical load balancing, VM consolidation heuristics, renewable integration, and multi-cloud carbon management. Carbon-aware routing is reported to cut emissions 30-45% versus latency-first routing with only 3-8 ms added latency, and up to 69% energy savings when combined with dynamic VM consolidation.
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電力消費と再エネ調達がGX実務の焦点となりつつあり、Scope 2排出量削減や24時間無炭素電力（24/7 CFE）調達の議論に直結する。SSBJ開示や再エネ比率目標を掲げる事業者にとって、炭素強度を考慮したIT運用は報告値の改善手段として参考になる。
In the global GX context
Globally, this speaks to the growing scrutiny of data center electricity under CSRD, SEC climate disclosure, and corporate Scope 2 accounting, and to emerging 24/7 carbon-free energy procurement commitments. It offers quantitative grounding for treating workload scheduling as a decarbonization lever within corporate climate strategy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:炭素認識スケジューリングの効果量と手法群を俯瞰でき、24/7 CFEや炭素会計との接続研究の出発点になる。
🏢実務担当者:クラウド利用企業は、炭素強度ベースのワークロード配置がScope 2削減と再エネ調達目標に寄与しうる点を検討できる。
🏛政策担当者:データセンターの電力・炭素情報開示やグリッド炭素強度データ整備の政策的意義を示唆する。
📄 Abstract（原文）
As energy consumption in data centers and carbon emissions become more and more critical environmental issues for the information technology industry, energy consumption is accelerating. In 2020, global data centres consumed about 200 TWh of electricity, representing a small fraction of global electricity demand of one per cent. While absolute energy consumption has been relatively constant due to improvements in efficiency, the carbon intensity of energy consumption has emerged as the most important consideration as the percentage of renewables in the electricity supplied to the grid fluctuates significantly from one geographic area to another and one time period to the next. In this paper, the authors will present the main research works prior to 2020 on carbon-aware dynamic data routing in cloud pipelines: computational workloads are dynamically moved in real-time to the data centre with the lowest instantaneous carbon intensity. The synthesis considers the basics of energy consumption models, geographical load balancing algorithms, virtual machine consolidation heuristics, renewable energy integration frameworks and multi-cloud carbon management strategies. Literature provides quantitative evidence showing that carbon-aware routing can cut carbon emissions by 30-45% compared to latency-first routing, with only a small latency increase of 3 to 8 milliseconds. A maximum of 69 percent energy savings is possible using combined VM dynamic consolidation and carbon-aware placement. It also reviews incentive structures for colocation facilities and self-adaptive scheduling algorithms, discusses the key architectural aspects, algorithmic bottlenecks, and future challenges in the field.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://ijtmh.com/index.php/ijtmh/article/view/463first seen 2026-10-16 05:03:57
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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。