CarboLite: Harnessing Performance-Carbon Trade-Off for Scientific Workflows in Serverless Platforms
CarboLite: サーバーレスプラットフォームにおける科学ワークフローのパフォーマンスとカーボンのトレードオフ (AI 翻訳)
Amit Samanta
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、サーバーレス環境での科学ワークフロー実行時におけるパフォーマンスとカーボンフットプリントのトレードオフをモデル化し、最適化するフレームワークCarboLiteを提案する。実験により、カーボン排出量を最大30%削減できることを示した。GX分野では、ITインフラの省エネルギー化に貢献する可能性がある。
English
This paper presents CarboLite, a framework for modeling and optimizing the trade-off between performance and carbon footprint of scientific workflows on serverless platforms. Experiments show up to 30% reduction in carbon emissions, contributing to energy efficiency in IT infrastructure, relevant to GX.
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
日本のGX政策では、データセンターやクラウドコンピューティングの省エネが重要なテーマであり、本研究成果はサーバーレス環境のカーボン管理に示唆を与える。ただし、具体的な開示基準や政策との直接的な関連は薄い。
In the global GX context
Globally, this paper addresses the growing need for carbon-aware computing in cloud environments, aligning with efforts to measure and reduce IT carbon footprints under frameworks like TCFD and ISSB, though it remains a technical contribution rather than a disclosure one.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A novel approach to carbon-performance optimization for serverless workflows, useful for those working on green computing and energy-efficient cloud systems.
🏢実務担当者:Provides a concrete tool (CarboLite) for IT teams to reduce carbon emissions of scientific workloads, applicable for corporate sustainability reporting on Scope 2 and 3.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.19635230first seen 2026-05-15 18:19:03 · last seen 2026-05-17 05:11:54
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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。