Predictive Green FinOps: Joint Optimization of Cost, Carbon, and Reliability in AI-Intensive Clouds

日本語

本論文は、AI集約型クラウド環境においてコスト・カーボン・信頼性を同時最適化する予測型Green FinOps手法を提案する。予測分析によりリソース割当を動的調整し、カーボンフットプリント削減とコスト効率を両立。実験で従来比の改善を示した。

English

This paper proposes Predictive Green FinOps, a method for jointly optimizing cost, carbon, and reliability in AI-intensive cloud environments. It uses predictive analytics to dynamically adjust resource allocation, reducing carbon footprint while maintaining cost efficiency and reliability. Experiments show significant improvements in carbon reduction and cost savings.

日本のGX文脈において

日本のデータセンターやクラウド事業者にとって、カーボンニュートラル達成に向けた運用最適化手法は重要である。本手法はAIワークロードに特化し、日本企業のGX戦略におけるクラウド利用のグリーン化に貢献する可能性がある。

In the global GX context

As global cloud providers face pressure to decarbonize, this paper offers a practical optimization framework that balances cost, carbon, and reliability. It is relevant for companies adopting FinOps practices with sustainability goals, aligning with the growing emphasis on Green IT in climate disclosure.