Theo một bài báo của Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (EPA) có tiêu đề “Nguồn phát thải khí nhà kính,” đây là nơi Hoa Kỳ đứng trước tình trạng phát thải khí nhà kính. Người phạm tội lớn nhất? Tình yêu của chúng tôi dành cho du lịch. Ô tô, xe tải, máy bay và những thứ tương tự, về cơ bản là bất cứ thứ gì ngốn xăng hoặc dầu diesel, đã đóng góp 28% vào lượng khí thải. Hầu hết nhiên liệu (94%) chúng tôi bơm vào bể chứa của mình đều có nguồn gốc từ dầu mỏ. Tiếp theo, và không nhiều, là sự phụ thuộc của chúng ta vào điện. Khoảng một phần tư lượng khí thải của chúng tôi (25%) đến từ việc bật công tắc và cắm điện. Bạn có nắm bắt được không? Phần lớn năng lượng đó (60%) là từ việc đốt nhiên liệu hóa thạch, đặc biệt là than đá và khí đốt tự nhiên. Ngành công nghiệp không bị tụt lại phía sau quá xa, chiếm 23% chiếc bánh phát thải. 

Từ nhà máy đến dây chuyền sản xuất, năng lượng được sử dụng và cách thức sản xuất mọi thứ đều có tác động lớn. Và nếu bạn xem xét việc sử dụng điện của ngành công nghiệp điện, chúng chịu trách nhiệm cho 30% lượng khí thải. Nhà cửa và doanh nghiệp của chúng ta đã tăng thêm 13% vào danh sách. Điều này bao gồm mọi thứ, từ sưởi ấm ngôi nhà của chúng ta đến không khí mát mẻ từ tủ lạnh của chúng ta. Nhưng tính đến lượng điện chúng ta sử dụng cho tất cả các thiết bị, đèn chiếu sáng, v.v., con số này tăng lên 30%. Trồng trọt và nông nghiệp? Họ chịu trách nhiệm về 10%. Phần lớn nó đến từ những thứ như bò và ruộng lúa. Về mặt tích cực, rừng và không gian xanh của chúng ta đã làm việc chăm chỉ, tạo ra sức nặng để làm sạch không khí. Họ đã cố gắng bù đắp 12% tổng lượng khí thải của chúng ta, hoạt động giống như những miếng bọt biển hấp thụ carbon dioxide. 

Tuy nhiên, trong khi chúng tôi đang bận rộn xem xét các thủ phạm nêu trên, thì có một người chơi khác đang lặng lẽ thêm vào vấn đề: trung tâm dữ liệu.

Trung tâm dữ liệu là xương sống của cuộc sống số của chúng ta. Họ lưu trữ ảnh của chúng tôi, lưu trữ trang web của chúng tôi, chạy phần mềm dựa trên đám mây và phát trực tuyến các bộ phim yêu thích của chúng tôi. Chúng là không thể thiếu, tuy nhiên chi phí môi trường của chúng thường bị bỏ qua. Trong khi hàng không tạo ra niềm đam mê du lịch và chăn nuôi và nông nghiệp đáp ứng nhu cầu cơ bản về thực phẩm của chúng ta thì các trung tâm dữ liệu lại phục vụ nhu cầu tiêu dùng kỹ thuật số của chúng ta – một nhu cầu đang tăng theo cấp số nhân trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML), làm việc từ xa, IoT và dữ liệu lớn.

Tác động môi trường của trung tâm dữ liệu

Các trung tâm dữ liệu, đặc biệt là những trung tâm hỗ trợ hoạt động AI và ML, đang nổi lên như những thách thức lớn về môi trường, do sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các công nghệ kỹ thuật số tiên tiến này. Các trung tâm này đòi hỏi lượng điện rất lớn, không chỉ để chạy máy chủ mà còn để xử lý dữ liệu, đặc biệt là cho các nhiệm vụ chuyên sâu như đào tạo máy học.

Một khía cạnh quan trọng của mức tiêu thụ năng lượng này được dành riêng cho hệ thống làm mát trung tâm dữ liệu, hệ thống này rất quan trọng để duy trì nhiệt độ hoạt động tối ưu và ngăn ngừa lỗi phần cứng. Các ước tính hiện tại cho thấy các trung tâm dữ liệu chiếm 3% lượng tiêu thụ điện toàn cầu, với những dự đoán cho thấy sự gia tăng tiềm năng 10% bởi 2030. Nhu cầu ngày càng tăng này là đáng báo động, đặc biệt vì một phần đáng kể nguồn năng lượng này có nguồn gốc từ nhiên liệu hóa thạch. Sự phụ thuộc này không chỉ làm tăng lượng khí thải nhà kính mà còn làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng nóng lên toàn cầu. Do đó, nhu cầu về các giải pháp làm mát hiệu quả và bền vững ngày càng trở nên quan trọng trong nỗ lực giảm thiểu tác động đến môi trường của các trung tâm dữ liệu.

Hệ thống làm mát trong các trung tâm dữ liệu cũng đang đưa ra những cảnh báo đáng kể về môi trường. Rất quan trọng để duy trì nhiệt độ hoạt động lý tưởng cho các thiết bị điện tử tinh vi, các hệ thống này thường yêu cầu nhiều điện năng như các máy chủ mà chúng phục vụ. Một phương pháp chiếm ưu thế, làm mát bằng nước, sử dụng lượng nước lớn, gây áp lực quá lớn lên nguồn nước địa phương. Điều này có thể dẫn đến tranh chấp với các lĩnh vực quan trọng khác phụ thuộc vào nước như nông nghiệp và tiêu dùng cơ bản của con người. Những tác động môi trường đối với đời sống thủy sinh và các vùng nước có thể rất sâu sắc, đặc biệt khi nước được đưa trở lại nguồn của nó ở nhiệt độ cao hoặc bị trộn lẫn với hóa chất. Đáng chú ý, sự nổi bật ngày càng tăng của các hệ thống AI càng làm tăng thêm những mối lo ngại này. Các báo cáo gần đây nhấn mạnh rằng trong quá trình đào tạo các mô hình AI như vậy, một lượng nước khổng lồ được chiết xuất, đặc biệt là từ những nơi như lưu vực sông trung tâm Iowa, để làm mát các siêu máy tính xử lý các nhiệm vụ phức tạp này. Ví dụ, sản phẩm AI ChatGPT của OpenAI phụ thuộc rất nhiều vào nước, với ước tính cho thấy nó sử dụng tới 500 ml nước cho một chuỗi từ 50 đến XNUMX lời nhắc. Sự phụ thuộc này nhấn mạnh những thách thức môi trường không lường trước được do sự phát triển và ứng dụng nhanh chóng của công nghệ AI.

Trung tâm dữ liệu sử dụng các thành phần phần cứng như máy chủ, bộ định tuyến và cáp. Các thành phần này có chi phí môi trường do quá trình sản xuất của họ. Quá trình này liên quan đến việc khai thác kim loại đất hiếm và các tài nguyên không thể tái tạo khác, có thể dẫn đến ô nhiễm và phá hủy môi trường sống. Ngoài ra, do công nghệ tiến bộ quá nhanh nên thiết bị nhanh chóng lỗi thời, gây lãng phí điện tử. Nhiều thành phần chứa những vật liệu nguy hiểm như chì hoặc thủy ngân, cũng như amoniac, clo hoặc axit, có thể gây khó khăn cho việc xử lý chúng và có thể làm ô nhiễm đất và nước nếu không được quản lý thích hợp.

Dấu chân vật lý của các trung tâm dữ liệu là một điểm đáng quan tâm khác. Đất được sử dụng cho các cơ sở rộng lớn này thường có thể phục vụ các mục đích khác, có khả năng xanh hơn. Việc xây dựng các trung tâm này liên quan đến việc sử dụng các vật liệu như bê tông và thép, những vật liệu có quy trình sản xuất sử dụng nhiều carbon.

Khởi động trung tâm dữ liệu xanh của bạn 

Tối ưu hóa quản lý dữ liệu trong trung tâm dữ liệu của bạn hứa hẹn sẽ nâng cao hiệu quả hoạt động đồng thời hướng tới sự bền vững về môi trường. 

Chà ROT: Việc loại bỏ dữ liệu dư thừa, lỗi thời hoặc tầm thường không chỉ giúp giải phóng dung lượng; nó cũng làm giảm mức sử dụng năng lượng của hệ thống lưu trữ của bạn.

Tối ưu hóa lưu trữ thông qua phân cấp: Triển khai kiến ​​trúc lưu trữ theo từng cấp nhằm phân bổ dữ liệu được truy cập không thường xuyên vào các ổ đĩa hiệu suất thấp, tiết kiệm năng lượng. Cách tiếp cận này giảm thiểu việc sử dụng phần cứng hiệu suất cao, tiêu tốn nhiều năng lượng cho những dữ liệu không cần đến nó, từ đó giảm mức tiêu thụ năng lượng.

Tải lên đám mây hoặc các cơ sở chuyên dụng: Đối với dữ liệu bạn hiếm khi chạm vào, hãy cân nhắc việc di chuyển dữ liệu đó ra khỏi trung tâm dữ liệu chính của bạn. Điều này có thể giải phóng tài nguyên cục bộ và có thể cho phép bạn sử dụng các giải pháp lưu trữ chuyên dụng, tiết kiệm năng lượng hơn ở nơi khác.

Nén và loại bỏ: Sử dụng tính năng chống trùng lặp và nén dữ liệu để thu nhỏ dung lượng dữ liệu của bạn. Ít dữ liệu hơn có nghĩa là ít bộ nhớ hơn và ít năng lượng hơn để duy trì bộ nhớ đó.

Làm mát có mục đích: Sau khi cắt giảm dung lượng lưu trữ dữ liệu, bạn có thể hiệu chỉnh lại hệ thống làm mát để hoạt động hiệu quả hơn, giảm một trong những nguyên nhân tiêu hao năng lượng lớn khác trong trung tâm dữ liệu.

Đi ảo: Thông qua ảo hóa máy chủ, bạn có thể chạy nhiều hoạt động trên một máy chủ. Điều này tối ưu hóa việc sử dụng máy chủ, nghĩa là bạn có thể cấp nguồn và làm mát ít máy hơn.

Đưa tính bền vững lên một tầm cao mới với bộ lưu trữ quang học bất biến

Bộ nhớ quang dài hạn không chỉ có chức năng bảo quản dữ liệu; đó là một bước đi chiến lược nhằm đảm bảo bạn duy trì lợi thế cạnh tranh, tuân thủ các giao thức quản trị nội bộ và đáp ứng các yêu cầu quy định bên ngoài. Bộ lưu trữ quang vừa tiết kiệm chi phí vừa tiết kiệm năng lượng, mang lại độ bền cao mà không tiêu hao năng lượng liên tục mà các hệ thống lưu trữ từ tính truyền thống yêu cầu để lưu giữ dữ liệu lâu dài.

Suy cho cùng, năng lượng xanh nhất là năng lượng bạn không sử dụng. 

Tính bất biến: Một cường quốc về bảo mật và tuân thủ

Thêm lưu trữ bất biến các tùy chọn như khả năng Viết một lần, Đọc nhiều (WORM) sẽ nâng cao hiệu quả của chiến lược lưu trữ của bạn. Khi dữ liệu được ghi vào đĩa quang WORM, nó không thể bị thay đổi hoặc xóa trong một khoảng thời gian nhất định, đảm bảo tính toàn vẹn của nó. Đây là một tính năng quan trọng đối với các tổ chức tuân theo khung pháp lý nghiêm ngặt như GDPR, HIPAA hoặc Sarbanes-Oxley, trong đó việc duy trì trạng thái dữ liệu ban đầu thường là yêu cầu không thể thương lượng.

Tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và tính bền vững

Việc lưu trữ dữ liệu của bạn tiêu thụ càng ít năng lượng thì chi phí vận hành và lượng khí thải carbon của bạn càng thấp. Khi bạn kết hợp điều này với các ưu đãi lưu trữ bất biến, đảm bảo tuân thủ và bảo mật nâng cao, bạn sẽ có một chiến lược dữ liệu tốt cho lợi nhuận của bạn cũng như cho hành tinh.

Hợp lý hóa việc truy cập và truy xuất dữ liệu

Mặc dù mục đích chính của việc lưu trữ lâu dài là bảo tồn dữ liệu, nhưng các giải pháp lưu trữ quang học – đặc biệt khi được tổ chức hiệu quả – cũng có thể mang lại khả năng truy xuất dữ liệu nhanh chóng. Điều này có nghĩa là ngay cả dữ liệu được lưu trữ vẫn là tài sản chức năng chứ không chỉ là nghĩa vụ không hoạt động.

Vì vậy, việc di chuyển dữ liệu sang môi trường lưu trữ lâu dài, quang học và bất biến không chỉ nâng cao nó lên một tầm cao mới; nó giống như đưa hoạt động quản lý dữ liệu của bạn vào một lĩnh vực có hiệu quả được tối ưu hóa, bảo mật được tăng cường và tính bền vững của môi trường được nâng cao.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/data-centers-and-the-climate-crisis-a-problem-hiding-in-plain-sight/