論文の概要: MAIZX: A Carbon-Aware Framework for Optimizing Cloud Computing Emissions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19972v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 19:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 21:00:42.521058
• Title: MAIZX: A Carbon-Aware Framework for Optimizing Cloud Computing Emissions
• Title（参考訳）: MAIZX: クラウドコンピューティングエミッションを最適化するためのCarbon-Awareフレームワーク
• Authors: Federico Ruilova, Ernst Gunnar Gran, Sven-Arne Reinemo,
• Abstract要約: クラウドコンピューティングは、高エネルギー消費と二酸化炭素排出量のために、重大な環境問題を引き起こす。 データセンターは世界のエネルギー消費の2-4%を占めており、ICT部門の電力消費のシェアは2040年までに40%に達すると予測されている。 本研究では,クラウド操作の最適化と炭素フットプリント削減を目的としたMAIZXフレームワークの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7127829790714169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cloud computing drives innovation but also poses significant environmental challenges due to its high-energy consumption and carbon emissions. Data centers account for 2-4% of global energy usage, and the ICT sector's share of electricity consumption is projected to reach 40% by 2040. As the goal of achieving net-zero emissions by 2050 becomes increasingly urgent, there is a growing need for more efficient and transparent solutions, particularly for private cloud infrastructures, which are utilized by 87% of organizations, despite the dominance of public-cloud systems. This study evaluates the MAIZX framework, designed to optimize cloud operations and reduce carbon footprint by dynamically ranking resources, including data centers, edge computing nodes, and multi-cloud environments, based on real-time and forecasted carbon intensity, Power Usage Effectiveness (PUE), and energy consumption. Leveraging a flexible ranking algorithm, MAIZX achieved an 85.68% reduction in CO2 emissions compared to baseline hypervisor operations. Tested across geographically distributed data centers, the framework demonstrates scalability and effectiveness, directly interfacing with hypervisors to optimize workloads in private, hybrid, and multi-cloud environments. MAIZX integrates real-time data on carbon intensity, power consumption, and carbon footprint, as well as forecasted values, into cloud management, providing a robust tool for enhancing climate performance potential while maintaining operational efficiency.
• Abstract（参考訳）: クラウドコンピューティングはイノベーションを駆動するが、高エネルギー消費と二酸化炭素排出量のために環境にも大きな課題をもたらす。 データセンターは世界のエネルギー消費の2-4%を占めており、ICT部門の電力消費のシェアは2040年までに40%に達すると予測されている。 2050年までにネットゼロ排出を達成するという目標がますます緊急になるにつれ、より効率的で透明なソリューションの必要性が高まっている。 本研究では、実時間および予測炭素強度、電力利用効果(PUE)、エネルギー消費に基づいて、データセンター、エッジコンピューティングノード、マルチクラウド環境などのリソースを動的にランク付けすることで、クラウド操作の最適化と炭素フットプリント削減を図ったMAIZXフレームワークを評価する。 柔軟なランキングアルゴリズムを利用して、MAIZXはベースラインのハイパーバイザ操作と比較して85.68%のCO2排出量削減を達成した。 地理的に分散したデータセンタでテストされたこのフレームワークは、スケーラビリティと効率性を実証し、ハイパーバイザと直接対面して、プライベート、ハイブリッド、マルチクラウド環境のワークロードを最適化する。 MAIZXは、炭素強度、電力消費、炭素フットプリントに関するリアルタイムデータと予測値のデータをクラウド管理に統合し、運用効率を維持しながら、気候性能の可能性を高める堅牢なツールを提供する。

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