Research data for: Carbon-Aware Prewarming and Placement for Sustainable Serverless Edge-Cloud Computing under Workload and Carbon Uncertainty
カーボンアウェアな事前暖機と配置：ワークロードと炭素の不確実性下での持続可能なサーバーレスエッジクラウドコンピューティングのための研究データ (AI 翻訳)
Mohamed Ali Rakrouki
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本データセットは、カーボンアウェアな事前暖機と配置手法に関する研究の再現用データを提供する。ワークロードと炭素排出の不確実性を考慮し、サーバーレスエッジクラウドの持続可能性を向上させる手法の評価を目的とする。
English
This dataset provides anonymized research data and reproduction materials for a study on carbon-aware prewarming and placement strategies in serverless edge-cloud computing under workload and carbon uncertainty, aimed at improving sustainability.
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
日本のデータセンターやクラウド事業者にとって、電力消費と炭素排出の最適化はGX推進の重要課題。本手法はリアルタイムの炭素強度変動に対応した省エネ施策の参考となる。
In the global GX context
Globally, carbon-aware computing is gaining traction as data centers seek to align with net-zero targets. This work addresses uncertainty in workload and carbon intensity, offering practical optimization for sustainable cloud operations.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A framework for carbon-aware resource management under uncertainty, useful for sustainable computing research.
🏢実務担当者:Cloud operators can leverage carbon-aware prewarming and placement to reduce operational carbon footprint.
📄 Abstract（原文）
This repository contains the anonymized research data and reproduction materials associated with the submitted manuscript.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17632/9rk7xgmfsz.2first seen 2026-06-20 05:40:22
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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。