Go with the Flow: Analyzing the Carbon Footprint of Green Streaming
流れに乗る：グリーンストリーミングのカーボンフットプリント分析 (AI 翻訳)
Jorge Murillo, Walid A. Hanafy, David Irwin, Ramesh K. Sitaraman, Prashant Shenoy
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ビデオストリーミングのカーボンフットプリントを、データセンターだけでなくネットワーク全体の排出を考慮して分析する。従来のグリーンストリーミング手法はデータセンターの低炭素化に焦点を当てていたが、ネットワーク排出量が無視できないことを示し、新たなモデルを提案する。
English
This paper analyzes the carbon footprint of video streaming by including network emissions beyond data centers. It argues that prior green streaming approaches focusing only on low-carbon data centers are insufficient, and proposes a model to capture network emissions, showing they can be significant.
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
日本では動画配信サービスが普及しており、SSBJ/TCFD開示においてスコープ3排出の算定が求められる可能性がある。本論文は、ネットワークインフラからの排出を見落としがちな点を指摘し、より正確なカーボンフットプリント評価に寄与する。
In the global GX context
Under ISSB/CSRD frameworks, companies must report comprehensive Scope 3 emissions. This paper highlights the often-overlooked network emissions from digital streaming, providing a methodology that can improve disclosure accuracy for the digital sector globally.
👥 読者別の含意
🔬研究者:This paper provides a novel method for accounting network emissions in streaming, applicable to carbon footprint research.
🏢実務担当者:Companies offering streaming services or cloud infrastructure can use this approach to better measure their carbon footprint.
🏛政策担当者:Regulators developing sustainability reporting standards for the digital sector should consider the inclusion of network emissions.
📄 Abstract（原文）
Video streaming has significantly surged over the past two decades and now accounts for 50% of Internet traffic, raising concerns regarding its environmental impact. Prior work on carbon-aware video streaming, often denoted as “green streaming”, has generally focused on streaming from low-carbon data center regions. However, these approaches often consider only the source data center or rely on coarse-grained attribution models that fail to capture network emissions incurred during streaming.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1145/3744255.3798115first seen 2026-06-23 05:31:55
🔔 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。