संयुक्त राज्य पर्यावरण संरक्षण एजेंसी (ईपीए) के एक लेख के अनुसार जिसका शीर्षक है "ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन के स्रोत,” यहीं पर अमेरिका ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन के मामले में खड़ा था। सबसे बड़ा अपराधी? यात्रा के प्रति हमारा प्यार. कार, ट्रक, हवाई जहाज़ और इसी तरह की अन्य चीज़ें, जो मूल रूप से गैस या डीज़ल निगलती हैं, उत्सर्जन में 28% का योगदान देती हैं। हमारे टैंकों में डाला गया लगभग सारा ईंधन (94%) पेट्रोलियम आधारित था। अगली पंक्ति में, और ज़्यादा नहीं, बिजली पर हमारी निर्भरता थी। हमारे उत्सर्जन का लगभग एक चौथाई (25%) स्विच फ़्लिप करने और प्लग इन करने से आया। पकड़? उस शक्ति का अधिकांश भाग (60%) जीवाश्म ईंधन, विशेषकर कोयला और प्राकृतिक गैस को जलाने से था। उद्योग भी पीछे नहीं था, उत्सर्जन का 23% हिस्सा बना रहा था।
फ़ैक्टरियों से लेकर उत्पादन लाइनों तक, उपयोग की जाने वाली ऊर्जा और चीज़ों को बनाने के तरीके का बड़ा प्रभाव पड़ा। और, यदि आप बिजली उद्योगों के उपयोग पर विचार करें, तो वे 30% उत्सर्जन के लिए जिम्मेदार हैं। हमारे घरों और व्यवसायों की संख्या में 13% और इजाफा हुआ। इसमें हमारे घरों को गर्म करने से लेकर हमारे फ्रिज से निकलने वाली ठंडी हवा तक सब कुछ शामिल है। लेकिन हम अपने सभी गैजेटों, लाइटों और अन्य चीज़ों के लिए जिस बिजली का उपयोग करते हैं, उसे ध्यान में रखें और यह बढ़कर 30% हो जाता है। खेती-किसानी? वे 10% के लिए जिम्मेदार थे. इसका अधिकांश हिस्सा गायों और चावल के खेतों जैसी चीज़ों से आया था। एक सकारात्मक बात यह है कि हमारे जंगलों और हरे-भरे स्थानों ने कड़ी मेहनत की और हवा को साफ करने के लिए कुछ प्रयास किए। वे कार्बन डाइऑक्साइड को सोखने वाले स्पंज की तरह काम करते हुए, हमारे कुल उत्सर्जन का 12% कम करने में कामयाब रहे।
हालाँकि, जब हम उपर्युक्त दोषियों को देखने में व्यस्त हैं, तो एक और खिलाड़ी चुपचाप समस्या को बढ़ा रहा है: डेटा सेंटर।
डेटा सेंटर हमारे डिजिटल जीवन की रीढ़ हैं। वे हमारी तस्वीरें संग्रहीत करते हैं, हमारी वेबसाइट होस्ट करते हैं, हमारा क्लाउड-आधारित सॉफ़्टवेयर चलाते हैं और हमारी पसंदीदा फ़िल्में स्ट्रीम करते हैं। वे अपरिहार्य हैं, फिर भी उनकी पर्यावरणीय लागतों को अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है। जबकि विमानन भटकने की लालसा को बढ़ावा देता है और पशुधन और कृषि भोजन के लिए हमारी बुनियादी जरूरतों को पूरा करते हैं, डेटा सेंटर डिजिटल उपभोग के लिए हमारी भूख को पूरा करते हैं - एक ऐसी जरूरत जो इस युग में तेजी से बढ़ रही है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), मशीन लर्निंग (एमएल), रिमोट वर्क, आईओटी और बड़ा डेटा।
डेटा केंद्रों का पर्यावरणीय प्रभाव
इन उन्नत डिजिटल प्रौद्योगिकियों पर बढ़ती निर्भरता को देखते हुए, डेटा केंद्र, विशेष रूप से एआई और एमएल संचालन को सशक्त बनाने वाले, प्रमुख पर्यावरणीय चुनौतियों के रूप में उभर रहे हैं। ये केंद्र न केवल सर्वर चलाने के लिए बल्कि डेटा प्रोसेसिंग, विशेष रूप से मशीन लर्निंग प्रशिक्षण जैसे गहन कार्यों के लिए भी भारी मात्रा में बिजली की मांग करते हैं।
इस ऊर्जा खपत का एक महत्वपूर्ण पहलू डेटा सेंटर कूलिंग सिस्टम को समर्पित है, जो इष्टतम ऑपरेटिंग तापमान बनाए रखने और हार्डवेयर विफलता को रोकने के लिए महत्वपूर्ण हैं। वर्तमान अनुमान बताते हैं कि डेटा सेंटर वैश्विक बिजली खपत का 3% हिस्सा हैं, भविष्यवाणियां संभावित वृद्धि का संकेत देती हैं 10 द्वारा 2030%. यह बढ़ती मांग चिंताजनक है, खासकर इसलिए क्योंकि इस बिजली का एक बड़ा हिस्सा जीवाश्म ईंधन से प्राप्त होता है। यह निर्भरता न केवल ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को बढ़ाती है बल्कि ग्लोबल वार्मिंग संकट को भी बढ़ाती है। इसलिए डेटा केंद्रों के पर्यावरणीय पदचिह्न को कम करने की खोज में कुशल और टिकाऊ शीतलन समाधान की आवश्यकता तेजी से महत्वपूर्ण होती जा रही है।
डेटा केंद्रों में शीतलन प्रणालियाँ पर्याप्त पर्यावरणीय अलार्म भी बजा रही हैं। नाजुक इलेक्ट्रॉनिक्स के लिए आदर्श परिचालन तापमान को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण, ये सिस्टम अक्सर उतनी ही बिजली की मांग करते हैं जितनी उनके द्वारा सेवा किए जाने वाले सर्वर की। एक प्रमुख विधि, जल आधारित शीतलन, भारी मात्रा में पानी का उपयोग करता है, जिससे स्थानीय जल स्रोतों पर अनुचित दबाव पड़ता है। इससे कृषि और बुनियादी मानव उपभोग जैसे अन्य महत्वपूर्ण जल-निर्भर क्षेत्रों के साथ विवाद पैदा हो सकता है। जलीय जीवन और जल निकायों पर पर्यावरणीय प्रभाव गहरा हो सकता है, खासकर जब पानी को उसके स्रोत में ऊंचे तापमान पर या रसायनों के साथ मिलाया जाता है। विशेष रूप से, एआई सिस्टम की बढ़ती प्रमुखता इन चिंताओं को बढ़ाती है। हालिया रिपोर्टें उजागर करती हैं ऐसे एआई मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान, इन जटिल कार्यों को संभालने वाले सुपर कंप्यूटरों को ठंडा करने के लिए, विशेष रूप से केंद्रीय आयोवा के जलक्षेत्रों जैसे स्थानों से भारी मात्रा में पानी निकाला जाता है। उदाहरण के लिए, ओपनएआई का एआई उत्पाद चैटजीपीटी, पानी पर बहुत अधिक निर्भर करता है, अनुमान के अनुसार यह पांच से 500 संकेतों की श्रृंखला के लिए 50 मिलीलीटर तक पानी का उपयोग करता है। यह निर्भरता एआई प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास और अनुप्रयोग द्वारा उत्पन्न अप्रत्याशित पर्यावरणीय चुनौतियों पर जोर देती है।
डेटा केंद्र सर्वर, राउटर और केबल जैसे हार्डवेयर घटकों का उपयोग करते हैं। इन घटकों में है पर्यावरणीय लागत उनकी निर्माण प्रक्रिया के कारण। इस प्रक्रिया में दुर्लभ-पृथ्वी धातुओं और अन्य गैर-नवीकरणीय संसाधनों को निकालना शामिल है, जिससे आवास विनाश और प्रदूषण हो सकता है। इसके अतिरिक्त, क्योंकि प्रौद्योगिकी इतनी तेजी से आगे बढ़ती है, उपकरण तेजी से पुराने हो जाते हैं, जिसके परिणामस्वरूप इलेक्ट्रॉनिक कचरा होता है। कई घटक शामिल हैं खतरनाक सामग्री जैसे सीसा या पारा, साथ ही अमोनिया, क्लोरीन, या एसिड, जिनका निपटान करना मुश्किल हो सकता है और अगर उचित प्रबंधन न किया जाए तो मिट्टी और पानी को दूषित कर सकते हैं।
डेटा केंद्रों का भौतिक पदचिह्न चिंता का एक और मुद्दा है। इन विशाल सुविधाओं के लिए उपयोग की जाने वाली भूमि अक्सर अन्य, संभावित रूप से हरित, उद्देश्यों की पूर्ति कर सकती है। इन केंद्रों के निर्माण में कंक्रीट और स्टील जैसी सामग्रियों का उपयोग शामिल है, जिनमें कार्बन-सघन विनिर्माण प्रक्रियाएं होती हैं।
अपने ग्रीन डेटा सेंटर को किकस्टार्ट करना
अनुकूलन आँकड़ा प्रबंधन आपके डेटा सेंटर में पर्यावरणीय स्थिरता को आगे बढ़ाते हुए परिचालन प्रभावकारिता को बढ़ाने का दोहरा वादा है।
सड़ांध साफ़ करें: अनावश्यक, पुराने, या तुच्छ डेटा से छुटकारा पाना स्थान खाली करने से कहीं अधिक है; यह आपके भंडारण प्रणाली के ऊर्जा उपयोग को भी कम करता है।
टियरिंग के माध्यम से भंडारण को अनुकूलित करें: एक स्तरीय भंडारण आर्किटेक्चर तैनात करें जो ऊर्जा-कुशल, कम-प्रदर्शन ड्राइव के लिए कभी-कभार एक्सेस किए गए डेटा को आवंटित करता है। यह दृष्टिकोण डेटा के लिए उच्च-प्रदर्शन, ऊर्जा-गहन हार्डवेयर के उपयोग को कम करता है, जिसकी आवश्यकता नहीं होती है, जिससे ऊर्जा की खपत कम हो जाती है।
क्लाउड या विशिष्ट सुविधाओं पर ऑफ़लोड करें: जिस डेटा को आप शायद ही कभी छूते हों, उसे अपने प्राथमिक डेटा केंद्र से बाहर ले जाने पर विचार करें। यह स्थानीय संसाधनों को मुक्त कर सकता है और संभवतः आपको कहीं और अधिक ऊर्जा-कुशल, विशेष भंडारण समाधानों का उपयोग करने की अनुमति दे सकता है।
संपीड़ित और डेडुप: अपने डेटा के पदचिह्न को कम करने के लिए डेटा डुप्लिकेशन और संपीड़न का उपयोग करें। कम डेटा का मतलब है कम भंडारण और उस भंडारण को बनाए रखने के लिए कम ऊर्जा।
एक उद्देश्य के साथ ठंडा करना: एक बार जब आप अपने डेटा भंडारण को कम कर लेते हैं, तो आप अपने कूलिंग सिस्टम को अधिक कुशलता से काम करने के लिए पुन: कैलिब्रेट कर सकते हैं, जिससे डेटा केंद्रों में अन्य प्रमुख ऊर्जा नालियों में से एक को कम किया जा सकता है।
आभासी हो जाओ: सर्वर वर्चुअलाइजेशन के माध्यम से, आप एक ही सर्वर पर कई ऑपरेशन चला सकते हैं। यह सर्वर उपयोग को अनुकूलित करता है, जिसका अर्थ है कि आप कम मशीनों को बिजली और ठंडा कर सकते हैं।
अपरिवर्तनीय ऑप्टिकल स्टोरेज के साथ स्थिरता को अगले स्तर पर ले जाना
दीर्घकालिक ऑप्टिकल भंडारण केवल डेटा को संरक्षित करने के बारे में नहीं है; यह एक रणनीतिक कदम है जो सुनिश्चित करता है कि आप प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखें, आंतरिक शासन प्रोटोकॉल का अनुपालन करें और बाहरी नियामक आदेशों को पूरा करें। ऑप्टिकल स्टोरेज लागत-कुशल और ऊर्जा-कुशल दोनों है, जो पारंपरिक चुंबकीय भंडारण प्रणालियों को दीर्घकालिक डेटा प्रतिधारण के लिए आवश्यक निरंतर ऊर्जा निकास के बिना उच्च स्थायित्व प्रदान करता है।
आख़िरकार, सबसे हरित ऊर्जा वह ऊर्जा है जिसका आप उपयोग नहीं करते हैं।
अपरिवर्तनीयता: एक सुरक्षा और अनुपालन पावरहाउस
जोड़ना अपरिवर्तनीय भंडारण एक बार लिखें, अनेक पढ़ें (WORM) क्षमताएं जैसे विकल्प आपकी अभिलेखीय रणनीति की प्रभावशीलता को बढ़ाते हैं। एक बार जब डेटा WORM ऑप्टिकल डिस्क पर लिखा जाता है, तो इसकी अखंडता सुनिश्चित करते हुए, इसे एक निर्धारित अवधि के लिए बदला या हटाया नहीं जा सकता है। यह जीडीपीआर, एचआईपीएए, या सर्बनेस-ऑक्सले जैसे सख्त नियामक ढांचे के अधीन संगठनों के लिए एक महत्वपूर्ण विशेषता है, जहां डेटा की मूल स्थिति को बनाए रखना अक्सर एक गैर-परक्राम्य आवश्यकता होती है।
व्यवसाय संचालन और स्थिरता का अनुकूलन
आपके डेटा भंडारण में जितनी कम ऊर्जा की खपत होगी, आपकी परिचालन लागत और कार्बन फ़ुटप्रिंट उतना ही कम होगा। जब आप इसे बढ़ी हुई सुरक्षा और अनुपालन आश्वासन अपरिवर्तनीय भंडारण ऑफ़र के साथ जोड़ते हैं, तो आपको एक डेटा रणनीति मिलती है जो आपकी निचली रेखा के लिए उतनी ही अच्छी है जितनी कि यह ग्रह के लिए है।
डेटा एक्सेस और पुनर्प्राप्ति को सुव्यवस्थित करना
जबकि दीर्घकालिक अभिलेखीय का प्राथमिक उद्देश्य डेटा संरक्षण है, ऑप्टिकल स्टोरेज समाधान - विशेष रूप से जब कुशलतापूर्वक व्यवस्थित किया जाता है - त्वरित डेटा पुनर्प्राप्ति भी प्रदान कर सकता है। इसका मतलब यह है कि संग्रहीत डेटा भी एक कार्यात्मक संपत्ति बना हुआ है, न कि केवल एक निष्क्रिय दायित्व।
इसलिए, डेटा को दीर्घकालिक, ऑप्टिकल और अपरिवर्तनीय भंडारण वातावरण में स्थानांतरित करना न केवल इसे एक पायदान ऊपर ले जा रहा है; यह आपके डेटा प्रबंधन को अनुकूलित दक्षता, सुदृढ़ सुरक्षा और उन्नत पर्यावरणीय स्थिरता के दायरे में ले जाने जैसा है।
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- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-centers-and-the-climate-crisis-a-problem-hiding-in-plain-sight/
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