미국 환경보호국(EPA)의 기사에 따르면 다음과 같습니다.온실가스 배출원,”여기 미국이 온실 가스 배출에 대해 서 있는 입장이 있습니다. 가장 큰 범죄자는? 여행에 대한 우리의 사랑. 자동차, 트럭, 비행기 등 기본적으로 가스나 디젤을 소모하는 모든 것이 배출량의 28%를 차지했습니다. 우리가 탱크에 공급하는 거의 모든 연료(94%)는 석유 기반이었습니다. 다음으로 중요한 것은 전기에 대한 의존도였습니다. 우리 배출량의 약 25분의 60(23%)은 스위치를 켜고 플러그를 꽂는 데서 발생했습니다. 문제는 무엇입니까? 그 전력의 대부분(XNUMX%)은 화석 연료, 특히 석탄과 천연 가스를 태워서 발생했습니다. 업계도 크게 뒤처지지 않아 배출량 파이의 XNUMX%를 차지했습니다. 

공장에서 생산 라인에 이르기까지 사용된 에너지와 제품이 만들어지는 방식이 큰 영향을 미쳤습니다. 그리고 전기 산업이 사용하는 것을 고려하면 배출량의 30%를 담당합니다. 우리의 가정과 기업은 집계에 13%를 더 추가했습니다. 여기에는 집을 난방하는 것부터 냉장고의 시원한 공기까지 모든 것이 포함됩니다. 하지만 우리가 사용하는 모든 장치, 조명 등에 사용되는 전기를 고려하면 그 수치는 30%까지 올라갑니다. 농업과 농업? 그들은 10%를 담당했습니다. 그 중 대부분은 소나 논 같은 것에서 나왔습니다. 긍정적인 점은 우리의 숲과 녹지 공간이 열심히 노력하여 공기를 정화하는 데 힘을 쏟았다는 것입니다. 그들은 이산화탄소를 흡수하는 스펀지처럼 행동하여 총 배출량의 12%를 상쇄했습니다. 

그러나 우리가 위에서 언급한 범인을 찾기에 바쁜 동안 조용히 문제를 추가하는 또 다른 플레이어가 있습니다. 바로 데이터 센터입니다.

데이터 센터는 디지털 생활의 중추입니다. 그들은 우리의 사진을 저장하고, 웹사이트를 호스팅하고, 클라우드 기반 소프트웨어를 실행하고, 우리가 좋아하는 영화를 스트리밍합니다. 이는 필수불가결한 것이지만, 환경 비용은 간과되는 경우가 많습니다. 항공이 방랑벽을 연료로 삼고 가축과 농업이 식량에 대한 기본적인 요구를 충족시키는 반면, 데이터 센터는 디지털 소비에 대한 우리의 욕구를 충족시킵니다. 인공 지능 (AI), 머신러닝(ML), 원격근무, IoT, 빅데이터 등이 있습니다.

데이터 센터가 환경에 미치는 영향

데이터 센터, 특히 AI 및 ML 운영을 지원하는 센터는 이러한 고급 디지털 기술에 대한 의존도가 높아짐에 따라 주요 환경 문제로 떠오르고 있습니다. 이러한 센터에서는 서버 운영뿐만 아니라 데이터 처리, 특히 기계 학습 교육과 같은 집중적인 작업을 위해 엄청난 양의 전력이 필요합니다.

이러한 에너지 소비의 중요한 측면은 최적의 작동 온도를 유지하고 하드웨어 오류를 방지하는 데 중요한 데이터 센터 냉각 시스템에 사용됩니다. 현재 추정에 따르면 데이터 센터는 전 세계 전력 소비의 3%를 차지하며, 잠재력이 증가할 것으로 예상됩니다. 10 by 2030. 이러한 증가하는 수요는 특히 전력의 상당 부분이 화석 연료에서 파생되기 때문에 놀랍습니다. 이러한 의존성은 온실가스 배출을 증폭시킬 뿐만 아니라 지구 온난화 위기를 악화시킵니다. 따라서 데이터 센터의 환경 영향을 줄이기 위한 노력에서 효율적이고 지속 가능한 냉각 솔루션의 필요성이 점점 더 중요해지고 있습니다.

데이터 센터의 냉각 시스템도 상당한 환경 경보를 발생시키고 있습니다. 섬세한 전자 장치의 이상적인 작동 온도를 유지하는 데 중요한 역할을 하는 이러한 시스템은 서비스를 제공하는 서버만큼 많은 전력을 요구하는 경우가 많습니다. 대표적인 방법은, 수성 냉각, 엄청난 양의 물을 활용하여 지역 수자원에 과도한 압력을 가합니다. 이는 농업 및 기본적인 인간 소비와 같은 다른 중요한 물 의존 부문과의 분쟁으로 이어질 수 있습니다. 수생 생물과 수역에 대한 환경적 영향은 특히 물이 높은 온도에서 수원으로 재유입되거나 화학 물질과 혼합될 때 심오할 수 있습니다. 특히 AI 시스템의 중요성이 높아지면서 이러한 우려가 증폭되고 있습니다. 최근 보고서 하이라이트 이러한 AI 모델을 훈련하는 동안 특히 아이오와 중부 유역과 같은 장소에서 엄청난 양의 물이 추출되어 이러한 복잡한 작업을 처리하는 슈퍼컴퓨터를 냉각시킵니다. 예를 들어 OpenAI의 AI 제품인 ChatGPT는 물에 크게 의존하며, 500~50개의 프롬프트에 최대 XNUMX밀리리터의 물을 사용하는 것으로 추정됩니다. 이러한 의존성은 AI 기술의 급속한 성장과 적용으로 인해 발생하는 예상치 못한 환경 문제를 강조합니다.

데이터 센터는 서버, 라우터, 케이블과 같은 하드웨어 구성 요소를 사용합니다. 이러한 구성 요소에는 환경 비용 제조 공정으로 인해. 이 과정에는 희토류 금속 및 기타 재생 불가능한 자원을 추출하는 과정이 포함되며, 이는 서식지 파괴와 오염으로 이어질 수 있습니다. 게다가 기술이 너무 빨리 발전하다 보니 장비도 빨리 노후화되고, 이로 인해 전자 폐기물이 발생하게 됩니다. 많은 구성 요소가 포함되어 있습니다. 유해 물질 납, 수은, 암모니아, 염소, 산 등은 처리가 어렵고 적절하게 관리하지 않으면 토양과 물을 오염시킬 수 있습니다.

데이터 센터의 물리적 공간은 또 다른 관심사입니다. 이러한 대규모 시설에 사용되는 토지는 종종 잠재적으로 보다 친환경적인 다른 용도로 사용될 수 있습니다. 이러한 센터의 건설에는 탄소 집약적 제조 공정을 갖춘 콘크리트 및 강철과 같은 재료를 사용하는 작업이 포함됩니다.

친환경 데이터 센터 시작 

최적화 데이터 관리 데이터 센터 내에는 운영 효율성을 향상시키는 동시에 환경 지속 가능성을 전달한다는 두 가지 약속이 있습니다. 

ROT를 제거합니다. 중복되거나 오래되었거나 사소한 데이터를 제거하는 것은 공간을 확보하는 것 이상입니다. 또한 스토리지 시스템의 에너지 사용량도 줄어듭니다.

계층화를 통해 스토리지 최적화: 자주 액세스하지 않는 데이터를 에너지 효율적이고 성능이 낮은 드라이브에 할당하는 계층형 스토리지 아키텍처를 배포합니다. 이 접근 방식은 필요하지 않은 데이터에 대해 에너지 집약적인 고성능 하드웨어의 사용을 최소화하여 에너지 소비를 줄입니다.

클라우드 또는 전문 시설로 오프로드: 거의 만지지 않는 데이터의 경우 기본 데이터 센터 밖으로 이동하는 것을 고려해보세요. 이를 통해 로컬 리소스를 확보하고 다른 곳에서 보다 에너지 효율적이고 전문적인 스토리지 솔루션을 활용할 수 있습니다.

압축 및 중복 제거: 데이터 중복 제거 및 압축을 사용하여 데이터 공간을 줄이세요. 데이터가 적다는 것은 스토리지가 적고 해당 스토리지를 유지하는 데 필요한 에너지가 적다는 것을 의미합니다.

목적에 따른 냉각: 데이터 스토리지를 줄인 후에는 냉각 시스템을 재조정하여 보다 효율적으로 작동하여 데이터 센터의 다른 주요 에너지 소모 중 하나를 줄일 수 있습니다.

가상으로 전환: 서버 가상화를 통해 단일 서버에서 여러 작업을 실행할 수 있습니다. 이는 서버 사용을 최적화하므로 더 적은 수의 시스템에 전원을 공급하고 냉각할 수 있습니다.

불변형 광학 스토리지를 통해 지속 가능성을 한 단계 더 끌어올립니다.

장기 광 스토리지는 단순히 데이터를 보존하는 것이 아닙니다. 이는 경쟁 우위를 유지하고, 내부 거버넌스 프로토콜을 준수하고, 외부 규제 요건을 충족하도록 보장하는 전략적 조치입니다. 광 스토리지는 비용 효율적이고 에너지 효율적이며, 기존 자기 스토리지 시스템이 장기간 데이터 보존을 위해 요구하는 지속적인 에너지 소모 없이 높은 내구성을 제공합니다.

결국, 가장 친환경적인 에너지는 사용하지 않는 에너지입니다. 

불변성: 강력한 보안 및 규정 준수 솔루션

첨가 불변 스토리지 WORM(Write Once, Read Many) 기능과 같은 옵션은 보관 전략의 효과를 증폭시킵니다. WORM 광디스크에 데이터가 기록되면 일정 기간 동안 데이터를 변경하거나 삭제할 수 없으므로 무결성이 보장됩니다. 이는 데이터의 원래 상태를 유지하는 것이 종종 협상 불가능한 요구 사항인 GDPR, HIPAA 또는 Sarbanes-Oxley와 같은 엄격한 규제 프레임워크를 적용받는 조직에 중요한 기능입니다.

비즈니스 운영 및 지속 가능성 최적화

데이터 스토리지가 소비하는 에너지가 적을수록 운영 비용과 탄소 배출량도 낮아집니다. 여기에 강화된 보안 및 규정 준수 보장 불변 스토리지 제공을 결합하면 지구뿐 아니라 수익에도 좋은 데이터 전략을 갖게 됩니다.

데이터 액세스 및 검색 간소화

장기 보관의 주요 목적은 데이터 보존이지만, 특히 효율적으로 구성되면 광 스토리지 솔루션은 빠른 데이터 검색도 제공할 수 있습니다. 이는 보관된 데이터조차도 휴면 의무가 아닌 기능적 자산으로 남아 있음을 의미합니다.

따라서 데이터를 장기적이고 불변적인 광학적 스토리지 환경으로 마이그레이션하는 것은 단지 한 단계 더 발전시키는 것이 아닙니다. 이는 데이터 관리를 최적화된 효율성, 강화된 보안, 강화된 환경 지속 가능성의 영역으로 발전시키는 것과 같습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.dataversity.net/data-centers-and-the-climate-crisis-a-problem-hiding-in-plain-sight/