AI/ML-Driven Kubernetes Scheduling for Energy Efficiency and Carbon Footprint Reduction: A Comprehensive Review
エネルギー効率と炭素フットプリント削減のためのAI/ML駆動Kubernetesスケジューリング：包括的レビュー (AI 翻訳)
Sanjana Kewalramani, Sharvari Nimje, Tanishq Rajpuria, Sambhav Mittal, Snehal Laddha
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、KubernetesクラスタのスケジューリングにAI/MLを適用し、エネルギー効率向上と炭素排出削減を図る研究を体系的に整理する。機械学習によるワークロード配置最適化がデータセンターの環境負荷低減に有効であることを示し、今後の研究課題を提示する。
English
This review systematically organizes research applying AI/ML to Kubernetes scheduling for improving energy efficiency and reducing carbon emissions. It shows that ML-based workload placement optimization can effectively reduce data center environmental impact, and identifies future research directions.
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増大が課題であり、省エネ・脱炭素はGX政策の重要テーマ。本レビューはAI活用によるITインフラの環境負荷低減策として、国内企業のグリーンIT戦略やSSBJ対応のScope2削減に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, data center energy use is a growing concern under climate disclosure frameworks like CSRD and SEC rules. This review offers insights into AI-driven optimization for reducing operational emissions, relevant for companies reporting Scope 2 and seeking cost-efficient decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured overview of AI/ML methods for energy-efficient Kubernetes scheduling, useful for identifying research gaps.
🏢実務担当者:Offers practical approaches to reduce data center energy costs and carbon footprint through intelligent scheduling.
🏛政策担当者:Highlights the potential of AI in IT infrastructure decarbonization, informing policies for green computing.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/978-3-032-31526-7_40first seen 2026-08-08 05:05:54
🔔 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。