Assessing the Environmental Sustainability of Cloud Computing: A Life Cycle Assessment Approach
Notice bibliographique
Résumé
Cloud computing has emerged as a popular technology platform that allows businesses to store, access, and process data and applications over the internet. This technology has the potential to reduce costs, increase scalability, and improve efficiency, making it an attractive option for businesses of all sizes. However, as the adoption of cloud computing continues to grow, concerns have been raised about its environmental impact. This has led to the need for an assessment of the environmental sustainability of cloud computing. In this research, we take a life cycle assessment approach to assess the environmental sustainability of cloud computing. The life cycle assessment approach involves the evaluation of the environmental impact of a product or service throughout its entire life cycle, from the extraction of raw materials to the disposal of waste. We apply this approach to cloud computing by analyzing the environmental impact of the hardware, software, and data center infrastructure required to support cloud computing. Our research shows that cloud computing can have a significant environmental impact, particularly in terms of energy consumption and carbon emissions. The hardware required to support cloud computing, such as servers and data storage devices, consumes a significant amount of energy and contributes to greenhouse gas emissions. Additionally, the cooling systems required to maintain optimal temperatures in data centers also consume a significant amount of energy. We further identify several strategies that can be implemented to improve the environmental sustainability of cloud computing. These strategies include the use of renewable energy sources to power data centers, the optimization of data center cooling systems, and the use of energy-efficient hardware and software. Our findings highlight the need for businesses and policymakers to consider the environmental impact of cloud computing when making decisions about technology adoption. By implementing strategies to improve the environmental sustainability of cloud computing, businesses can reduce their carbon footprint and contribute to a more sustainable future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».