MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391045525 · doi:10.51594/estj.v5i1.730

GREEN DATA CENTERS: SUSTAINABLE PRACTICES FOR ENERGY-EFFICIENT IT INFRASTRUCTURE

2024· article· en· W4391045525 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEngineering Science & Technology Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData centerRenewable energyEfficient energy useEnvironmental economicsEnergy consumptionVirtualizationGreen computingComputer scienceEngineeringCloud computingOperating systemElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital age has led to a surge in connectivity, innovation, and information exchange, but it has also led to escalating energy consumption by data centers. Green data centers have emerged as a transformative solution, embodying a commitment to sustainability through eco-friendly practices and cutting-edge technologies. Key principles of green data centers include energy-efficient hardware, renewable energy integration, advanced cooling systems, and resource optimization strategies. Energy-efficient hardware involves replacing outdated servers, storage systems, and network equipment with energy-efficient alternatives, such as virtualization technologies. This reduces power consumption and sets the stage for a more sustainable and technologically advanced data center infrastructure. Renewable energy integration reduces dependence on traditional power grids and fossil fuels, ensuring an eco-friendlier energy supply. Advanced cooling systems, such as liquid immersion, hot aisle containment, and free air cooling, optimize efficiency while maintaining ideal server temperatures. Resource optimization ensures that every unit of energy is utilized judiciously, contributing to the overarching goal of sustainability. The transition to green data centers presents challenges such as upfront investment costs, integration of renewable energy with fluctuating power grids, and technical complexities associated with advanced cooling systems. However, there are substantial opportunities, including reduced operational costs, improved brand image, and compliance with environmental regulations. Emerging trends in green data centers include artificial intelligence and edge computing, which enable optimization of cooling systems, prediction of peak workloads, and dynamic resource management. By prioritizing energy efficiency, embracing innovative technologies, and staying attuned to emerging trends, data centers can play a pivotal role in forging a more sustainable digital future. Keywords: Green Data Centers, Sustainability, Energy Efficiency, It Infrastructure, Edge Computing, Artificial Intelligence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,729
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle