AWS - IBM ब्लॉग पर ग्रीन आईटी एनालाइजर के साथ सतत आधुनिकीकरण में तेजी लाना

व्यवसाय तेजी से उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) सहित डेटा-गहन कार्यभार को अपना रहे हैं। ये प्रौद्योगिकियां लचीलेपन, प्रदर्शन, सुरक्षा और अनुपालन पर ध्यान केंद्रित करते हुए अपनी हाइब्रिड, मल्टीक्लाउड यात्राओं पर नवाचार को बढ़ावा देती हैं। कंपनियां इस नवाचार को बढ़ते पर्यावरण, सामाजिक और शासन (ईएसजी) नियमों के साथ संतुलित करने का भी प्रयास कर रही हैं। अधिकांश संगठनों के लिए, आईटी संचालन और आधुनिकीकरण उनके ईएसजी उद्देश्य का एक हिस्सा है, और उसके अनुसार एक हालिया फाउंड्री सर्वेक्षणलगभग 60% संगठन हरित प्रौद्योगिकी क्षेत्रों में विशेषज्ञता वाले सेवा प्रदाताओं की तलाश करते हैं।

चूंकि कार्बन उत्सर्जन रिपोर्टिंग दुनिया भर में आम हो गई है, आईबीएम अपने ग्राहकों को सूचित निर्णय लेने में सहायता करने के लिए प्रतिबद्ध है जो लागत को कम करते हुए उनकी ऊर्जा मांगों और संबंधित कार्बन प्रभाव को संबोधित करने में मदद कर सकता है। अधिक टिकाऊ आईटी संपदा के निर्माण में सहायता के लिए, आईबीएम ने टिकाऊ क्लाउड आधुनिकीकरण यात्रा को सुविधाजनक बनाने के लिए अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) के साथ साझेदारी की है।

जैसे-जैसे कंपनियां डिजिटल परिवर्तन में तेजी लाने और व्यावसायिक लाभ हासिल करने के लिए अपने आईटी आधुनिकीकरण में तेजी ला रही हैं, एक महत्वपूर्ण अवसर उभर कर सामने आ रहा है। इस अवसर में हरित, अधिक टिकाऊ डिजाइनों की ओर आईटी वातावरण और एप्लिकेशन पोर्टफोलियो को फिर से डिजाइन करना शामिल है। ऐसा दृष्टिकोण न केवल लागत दक्षता को बढ़ाता है बल्कि व्यापक कॉर्पोरेट स्थिरता लक्ष्यों में भी योगदान देता है।

डिजिटल प्रौद्योगिकी से कार्बन उत्सर्जन को समझना

आईबीएम जो भी व्यावसायिक एप्लिकेशन बनाता और चलाता है, चाहे वह बाहरी या आंतरिक ग्राहकों के लिए हो, एक के साथ आते हैं कार्बन लागत, जो मुख्य रूप से बिजली की खपत के कारण है। भले ही आईबीएम इन अनुप्रयोगों या सेवाओं को विकसित करने के लिए जिस भी तकनीक का उपयोग करता हो, उन्हें संचालित करने के लिए बिजली की खपत करने वाले हार्डवेयर की आवश्यकता होती है।
ग्रिड बिजली द्वारा उत्पादित कार्बन डाइऑक्साइड (CO2) उत्सर्जन उत्पादन विधियों के आधार पर भिन्न होता है। कोयला और गैस जैसे जीवाश्म ईंधन महत्वपूर्ण मात्रा में कार्बन उत्सर्जित करते हैं, जबकि पवन या सौर जैसे नवीकरणीय स्रोत नगण्य मात्रा में कार्बन उत्सर्जित करते हैं। इस प्रकार, उपभोग की गई प्रत्येक किलोवाट (किलोवाट) बिजली सीधे वायुमंडल में जारी CO2 समकक्ष (CO2e) की एक विशिष्ट मात्रा में योगदान करती है।

इसलिए, बिजली की खपत कम करने से सीधे तौर पर कार्बन उत्सर्जन कम होता है।

व्यवहार में कार्बन पदचिह्न

गणना, भंडारण और नेटवर्किंग आवश्यक तकनीकी संसाधन हैं जो अनुप्रयोगों और सेवाओं के निर्माण की प्रक्रिया में ऊर्जा की खपत करते हैं। उनकी गतिविधि के लिए डेटा सेंटर स्थानों के सक्रिय शीतलन और प्रबंधन की आवश्यकता होती है, जहां वे काम करते हैं। टिकाऊ आईटी प्रथाओं के संरक्षक के रूप में, हमें इस पर विचार करना चाहिए कि हम अपनी दैनिक गतिविधियों के माध्यम से संसाधनों की खपत को कैसे कम कर सकते हैं।

डेटा केंद्र ग्रिड से बिजली लेते हैं जो उनके परिचालन क्षेत्र को आपूर्ति करता है। यह शक्ति विभिन्न आईटी उपकरण जैसे सर्वर, नेटवर्क स्विच और स्टोरेज चलाती है, जो बदले में ग्राहकों के लिए एप्लिकेशन और सेवाओं का समर्थन करती है। यह शक्ति हीटिंग, वेंटिलेशन और एयर कंडीशनिंग या कूलिंग जैसी सहायक प्रणालियों को भी संचालित करती है, जो ऐसे वातावरण को बनाए रखने के लिए आवश्यक हैं जो हार्डवेयर को परिचालन सीमा के भीतर रखता है।

डीकार्बोनाइजेशन के लिए आगे बढ़ने का एक तरीका

अनुप्रयोगों का आधुनिकीकरण नवाचार को आगे बढ़ाने और व्यवसायों में बदलाव के लिए महत्वपूर्ण बन रहा है। IBM Consulting® परिसर और AWS क्लाउड दोनों पर अनुप्रयोगों के लिए कार्यभार मूल्यांकन करने के लिए स्थिरता के लिए एक कस्टम लेंस बनाने के लिए AWS वेल-आर्किटेक्टेड फ्रेमवर्क लागू करता है। स्थिरता के लिए आईबीएम कंसल्टिंग® कस्टम लेंस के अन्य प्रमुख परिदृश्यों और प्रवेश बिंदुओं के बारे में पढ़ने के लिए, ब्लॉग पोस्ट देखें: AWS क्लाउड का उपयोग करके सतत ऐप आधुनिकीकरण.

इस ब्लॉग पोस्ट में, हम स्थिरता लेंस के माध्यम से AWS पर चल रहे एक मोनोलिथिक एप्लिकेशन के कार्बन उत्सर्जन प्रभावों का आकलन करने, उन पर सिफारिशों को लागू करने और उनका विश्लेषण करने के लिए गहन विश्लेषण करते हैं।

ग्रीन आईटी एनालाइजर: एक व्यापक आईटी डीकार्बोनाइजेशन प्लेटफॉर्म

ग्रीन आईटी एनालाइज़र प्लेटफ़ॉर्म ग्राहकों को अपने पारंपरिक आईटी को अधिक ऊर्जा-कुशल, टिकाऊ हरित आईटी में बदलने में सक्षम बनाता है। वन-स्टॉप शॉप के रूप में कार्य करते हुए, यह मापता है, रिपोर्ट करता है, बेसलाइन बनाता है और निजी डेटा केंद्रों, सार्वजनिक क्लाउड और उपयोगकर्ता उपकरणों सहित हाइब्रिड क्लाउड वातावरण में कार्बन पदचिह्न का एकीकृत डैशबोर्ड दृश्य प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म आईटी एस्टेट के कार्बन फ़ुटप्रिंट को ग्रैन्युलर और वर्चुअल मशीन (वीएम) दोनों स्तरों पर माप सकता है। यह अनुकूलन रोडमैप विकसित करने के लिए ऊर्जा या कार्बन हॉटस्पॉट की पहचान करने में मदद करता है। यह जिस कार्बन मूल्यांकन तकनीक का उपयोग करता है, उसके अनुरूप है ग्रीनहाउस गैस (GHG) सूचना एवं संचार प्रौद्योगिकी क्षेत्र के लिए सिद्धांत।

स्थान-आधारित पद्धति

आईटी वर्कलोड से कार्बन उत्सर्जन को समझने के लिए कई प्रमुख अवधारणाओं और मेट्रिक्स से परिचित होना आवश्यक है। यहां एक उच्च-स्तरीय अवलोकन दिया गया है:

• कार्बन पदचिह्न (सीएफपी): कार्बन पदचिह्न की अवधारणा हमारे विश्लेषण के केंद्र में है। सीएफपी CO की कुल मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है₂ और शून्य से अधिक या उसके बराबर सीएफपी के आधारभूत माप से शुरू होकर डेटा सेंटर को बिजली देने से जुड़े समतुल्य जीएचजी उत्सर्जन। यह डेटा सेंटर संचालन के पर्यावरणीय प्रभाव का आकलन करने के लिए एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है।
• बिजली उपयोग प्रभावशीलता (पीयूई): एक अन्य महत्वपूर्ण मीट्रिक बिजली उपयोग प्रभावशीलता है। PUE एक डेटा सेंटर की ऊर्जा दक्षता को मापता है, जिसकी गणना कुल सुविधा ऊर्जा को आईटी उपकरणों द्वारा खपत की गई ऊर्जा से विभाजित करके की जाती है। यह विभाजन एक अनुपात उत्पन्न करता है जो दक्षता को इंगित करता है: 1 (एक) के करीब एक PUE उच्च दक्षता को दर्शाता है, जबकि उच्च मान अधिक ऊर्जा बर्बादी का संकेत देता है।
  सूत्र: PUE = (कुल सुविधा ऊर्जा)/(आईटी उपकरण द्वारा उपभोग की गई ऊर्जा)
• कार्बन तीव्रता (सीआई): अंत में, हम कार्बन तीव्रता पर विचार करते हैं। सीआई डेटा सेंटर को शक्ति देने वाली ग्रिड बिजली उत्पादन के ग्राम प्रति किलोवाट-घंटे (जी/केडब्ल्यूएच) में कार्बन उत्सर्जन को मापता है। यह मीट्रिक ऊर्जा स्रोत के आधार पर भिन्न होती है। कोयले से चलने वाले ग्रिड का CI 1,000 g/kWh से अधिक हो सकता है, जबकि पवन और सौर जैसे नवीकरणीय स्रोतों से संचालित ग्रिड का CI शून्य के करीब होना चाहिए। (सौर पैनलों में कुछ सन्निहित सीएफपी होते हैं लेकिन जीवाश्म ईंधन की तुलना में बहुत कम होते हैं।)

आइए एक प्रमुख ग्राहक चुनौती पर विचार करें। प्रत्येक संगठन शुद्ध-शून्य उत्सर्जन प्राप्त करने के लिए प्रतिबद्ध है, और आईटी स्थिरता एजेंडा को प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। इसमें आईटी एस्टेट के कार्बन पदचिह्न को कम करना शामिल हो सकता है - विशेष रूप से उच्च आईटी-संचालित उत्सर्जन वाले वित्तीय ग्राहकों के लिए प्रासंगिक - या एक स्थायी मंच बनाना जो हरित आईटी पर चलता है।

पुराने मोनोलिथिक एप्लिकेशन, जो आमतौर पर ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर या सार्वजनिक क्लाउड में वीएम-आधारित प्लेटफ़ॉर्म पर चल रहे हैं, एक प्रमुख फोकस क्षेत्र हैं। एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठता है: हम इन पुराने अखंड अनुप्रयोगों से आईटी संसाधन की खपत को कैसे कम कर सकते हैं, जो आम तौर पर पूरे आईटी पोर्टफोलियो का 20-30% हिस्सा रखते हैं? वीएम-आधारित मोनोलिथिक अनुप्रयोगों से कंटेनर प्लेटफ़ॉर्म पर चलने वाले अधिक ऊर्जा-कुशल, माइक्रोसर्विस-आधारित आर्किटेक्चर की ओर बढ़ना अधिक ऊर्जा-कुशल है। हालाँकि, प्रत्येक मामले का व्यक्तिगत रूप से मूल्यांकन करना आवश्यक है, क्योंकि एक आकार-सभी के लिए उपयुक्त दृष्टिकोण हमेशा प्रभावी नहीं होता है।

इस मानदंड का उपयोग एप्लिकेशन परिवर्तन उम्मीदवारों का चयन करने के लिए किया जा सकता है:

• से अधिक वाले अनुप्रयोग 70% -80% सीपीयू का उपयोग

• अनुप्रयोगों का अनुभव हो रहा है मौसमी स्पाइक्स लेन-देन में, जैसे कि क्रिसमस की पूर्व संध्या, दिवाली और अन्य सार्वजनिक छुट्टियों के आसपास

• के साथ आवेदन लेन-देन में दैनिक उछाल विशिष्ट समय पर, जैसे सुबह या रात में एयरलाइन पर चढ़ना

• अखंड अनुप्रयोगों के भीतर कुछ व्यावसायिक घटक जो उपयोग स्पाइक्स प्रदर्शित करते हैं

जैसा कि मोनोलिथिक ऐप्स का राज्य विश्लेषण है

इलास्टिक कंप्यूट क्लाउड (EC2) VM में AWS पर चलने वाले एक सरल ई-स्टोर एप्लिकेशन के उदाहरण पर विचार करें। यह एप्लिकेशन, एक ई-कार्ट, मौसमी कार्यभार का अनुभव करता है और इसे परिसर से AWS EC2 इंस्टेंस पर पुनः होस्ट (लिफ्ट-एंड-शिफ्ट) किया गया है। इस तरह के मोनोलिथिक एप्लिकेशन सभी व्यावसायिक कार्यों को एक ही तैनाती योग्य इकाई में पैकेज करते हैं।

निम्न तालिका ई-स्टोर विरासत अनुप्रयोगों की प्रमुख विशेषताओं का वर्णन करती है।

कार्यभार का कार्बन उत्सर्जन सीधे कंप्यूटिंग, भंडारण और नेटवर्क जैसे संसाधनों की खपत से जुड़ा होता है, जिसमें कंप्यूटिंग अक्सर सबसे महत्वपूर्ण योगदानकर्ता होता है। यह कार्यभार विशेषताओं के आधार पर भिन्न होता है; उदाहरण के लिए, मीडिया या स्ट्रीमिंग उद्योग में, नेटवर्क पर डेटा ट्रांसमिशन और बड़े असंरचित डेटा सेट को संग्रहीत करने में काफी ऊर्जा की खपत होती है।

ग्राफ़ सीपीयू के उपयोग पैटर्न को दिखाता है जब एकल EC2 उदाहरण में चल रहे मोनोलिथिक एप्लिकेशन पर न्यूनतम उपयोगकर्ता गतिविधि हो रही हो।

हमने मोनोलिथिक एप्लिकेशन की यथास्थिति का कार्बन अकाउंटिंग करने के लिए ग्रीन आईटी एनालाइजर प्लेटफॉर्म का उपयोग किया, जब इसे माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर में रीचिटेक्ट किया गया तो इसकी तुलना उसी एप्लिकेशन की लक्ष्य स्थिति से की गई। अमेज़ॅन इलास्टिक कुबेरनेट्स सर्विसेज (ईकेएस) प्लेटफार्म पर ट्रेड कैसे करना है|

चरण 1: अखंड अनुप्रयोगों का व्यापक कार्बन पदचिह्न विश्लेषण

सबसे पहले, हम विभिन्न परिचालन स्थितियों के तहत एक अखंड कार्यभार के वर्तमान कार्बन पदचिह्न की जांच करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह हमें सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए आधार रेखा प्रदान करता है।

आइए हमारे अखंड कार्यभार के लिए अनुमानित कार्बन पदचिह्न की गणना करें जब हमारे पास न्यूनतम उपयोगकर्ता लेनदेन और 45% सीपीयू उपयोग हो:

• यूएस पूर्व का PUE 1d AZ: 1.2
• सीआई: 415.755 ग्राम CO2/kWh

A. कोई उपयोगकर्ता गतिविधि न होने पर अनुमानित कार्बन गणना:

• ऊर्जा की खपत: 9.76 ग्राम/डब्ल्यू @ 45% उपयोग
• दौड़ने के घंटे समान कार्यभार: 300 घंटे
• 300 घंटों के लिए अनुमानित कार्बन उत्सर्जन = PUE × CI × कार्यभार द्वारा खपत ऊर्जा
• = [(1.2 × 415.755 × 9.76) × 300] ÷ 1,000 = 1,460.79 ग्राम CO2e

बी. समवर्ती 500 उपयोगकर्ताओं के साथ अनुमानित कार्बन उत्सर्जन:

ऐसे परिदृश्य में जहां दैनिक शिखरों का समर्थन करने के लिए सिस्टम की क्षमता का परीक्षण करने के लिए गैर-कार्यात्मक आवश्यकताओं (एनएफआर) के अनुसार शिखर-स्तरीय लेनदेन बनाए गए थे, समवर्ती उपयोगकर्ता गतिविधि के दौरान सीपीयू उपयोग 80% तक बढ़ गया। इस स्थिति ने 80% सीपीयू उपयोग पर सक्रिय करने के लिए एक ऑटो-स्केलिंग नियम सेट को ट्रिगर किया। नियम यह सुनिश्चित करने में सहायता के लिए अतिरिक्त वीएम का प्रावधान करता है कि प्रत्येक वीएम पर लोड 60% से कम रहे। लोड बैलेंसर तब मौजूदा और नए वीएम दोनों के बीच लोड को कुशलतापूर्वक वितरित करता है।

नए EC2 उदाहरणों की ऑटो-स्केलिंग के कारण, एक अतिरिक्त t2.large VM उपलब्ध हो गया, जिससे औसत उपयोग में 40% की गिरावट आई।

• इस परिदृश्य के लिए अनुमानित कार्बन उत्सर्जन, दोनों समान वीएम 300 घंटे तक चलने पर = पीयूई × सीआई × कार्यभार द्वारा खपत ऊर्जा
• = {[(1.2 × 415.755 × 9.76) × 300] × 2} ÷ 1,000 = 2,921.59 ग्राम CO2e

चरण 2: स्थिरता अनुशंसाओं को लागू करना

यह कदम अखंड अनुप्रयोग के लिए स्थिरता अनुशंसाओं और उनके व्यावहारिक कार्यान्वयन की एक श्रृंखला की पड़ताल करता है। हम इन अनुशंसाओं का मार्गदर्शन करने के लिए स्थिरता के लिए कस्टम लेंस मूल्यांकन का उपयोग करते हैं।

सबसे पहले, हम मोनोलिथिक अनुप्रयोगों को क्रिया-आधारित प्रतिक्रियाशील माइक्रोसर्विसेज में विघटित करने पर विचार करते हैं। यह दृष्टिकोण एप्लिकेशन के मौसमी व्यवहार और अलग-अलग उपयोग पैटर्न के अनुरूप बनाया गया है, जो त्योहारी सीजन जैसे चरम अवधि के दौरान विशेष रूप से उपयोगी होता है जब ट्रैफ़िक बढ़ता है और बैकएंड लेनदेन पर कलाकृतियों को ब्राउज़ करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

दूसरा, योजना में निष्क्रिय अवधि के दौरान बैच प्रोसेसिंग को शेड्यूल करके ऊर्जा खपत को कम करना शामिल है, खासकर जब डेटा सेंटर ग्रिड हरित ऊर्जा पर काम करता है। इस दृष्टिकोण का लक्ष्य लंबे समय तक चलने वाले लेनदेन की अवधि को कम करके बिजली का संरक्षण करना है।

अंत में, रणनीति एक लचीले प्लेटफ़ॉर्म को चुनने के महत्व पर जोर देती है, जैसे कि AWS (ROSA) पर AWS EKS या Red Hat® OpenShift®, जो नेटवर्क ट्रैफ़िक के आधार पर संसाधनों को गतिशील रूप से बढ़ाने में सक्षम है। इस तरह का प्लेटफ़ॉर्म विकल्प अनुकूलित संसाधन आवंटन सुनिश्चित करने में मदद करता है और एक्शन-आधारित प्रतिक्रियाशील माइक्रोसर्विसेज की मेजबानी के लिए फायदेमंद है।

संक्षेप में, प्रस्तावित रणनीतियों में उपयोग पैटर्न, ऊर्जा-सचेत लेनदेन शेड्यूलिंग और अनुप्रयोग दक्षता और संसाधन उपयोग को बढ़ाने के लिए एक लचीले प्लेटफ़ॉर्म विकल्प के साथ संरेखित माइक्रोसर्विस अपघटन शामिल है।

माइक्रोसर्विसेज में रिफैक्टर किया गया एप्लिकेशन छवि में दिखाया गया है:

आइए अब टिकाऊ आधुनिकीकरण की छतरी के नीचे एप्लिकेशन को दोबारा तैयार करते हुए टिकाऊ डिजाइन सिद्धांतों का पालन करते हुए मोनोलिथिक एप्लिकेशन को माइक्रोसर्विसेज-आधारित आर्किटेक्चर में बदलने के बाद कार्बन उत्सर्जन की गणना करें।

A. बिना या कम भार के अनुमानित कार्बन लेखांकन:

• कार्यकर्ता नोड: 2 × t2.मध्यम
• उपयोगिता: 10% (जब एप्लिकेशन पर कोई लोड न हो)
• ऊर्जा की खपत: 6% उपयोग पर 5 ग्राम/डब्ल्यू
• PUE (1.2) और CI (415.755 ग्राम CO)₂/kWh) वही रहेगा क्योंकि हम उसी उपलब्धता क्षेत्र का उपयोग जारी रख रहे हैं।
• घंटे: 300
• 300 घंटों के लिए अनुमानित कार्बन उत्सर्जन = PUE × CI × कार्यभार द्वारा उपभोग की गई ऊर्जा
• = [(1.2 × 415.755 × 6) × 300] ÷ 1,000 = 1,796 ग्राम CO₂e

टिप्पणियों: जब सिस्टम पर कोई लोड नहीं होता है, तो वीएम पर चलने वाला एप्लिकेशन ईकेएस क्लस्टर पर चलने वाले माइक्रोसर्विसेज की तुलना में अधिक कार्बन कुशल होता है।

B. पीक लोड के दौरान अनुमानित कार्बन लेखांकन:

मोनोलिथिक अनुप्रयोगों के लोड परीक्षण के समान, हमने 500 उपयोगकर्ताओं को शामिल किया और हमारे द्वारा निर्मित माइक्रोसर्विसेज में एनएफआर आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए समवर्ती लेनदेन शुरू किया।

• कार्यकर्ता नोड: 2 × t2.मध्यम
• लोड के कारण उपयोग में वृद्धि: 10% से 20%
• ऊर्जा की खपत: 7.4% उपयोग पर 20 ग्राम/डब्ल्यू
• PUE और CI वही रहते हैं।
• घंटे: 300
• 300 घंटों के लिए अनुमानित कार्बन उत्सर्जन = PUE × CI × कार्यभार द्वारा उपभोग की गई ऊर्जा
• = [(1.2 × 415.755 × 7.4) × 300] ÷ 1,000 = 2,215.14 ग्राम CO₂e

यहां, यूआई सेवाओं के लिए पॉड्स की ऑटोस्केलिंग हुई, लेकिन कार्ट सेवाओं को स्केल करने के लिए अधिक संसाधनों की आवश्यकता नहीं थी। मोनोलिथिक अनुप्रयोगों में, पूरे प्लेटफ़ॉर्म को स्केल करना आवश्यक है, भले ही व्यावसायिक कार्यों या सेवाओं के लिए अधिक संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे 20% का उपयोग बढ़ जाता है।

टिप्पणियों: आइए दोनों परिदृश्यों की तुलना करें।

1. जब सिस्टम निष्क्रिय हो या चौबीस घंटे स्थिर लोड प्रोफ़ाइल हो: जब लगभग कोई लोड नहीं होता है, तो मोनोलिथिक एप्लिकेशन कम संसाधनों का उपभोग करते हैं और लगभग उत्सर्जन करते हैं 18% तक ईकेएस क्लस्टर में होस्ट किए गए माइक्रोसर्विसेज-आधारित अनुप्रयोगों की तुलना में कम कार्बन।
2. जब सिस्टम पूर्ण लोड या भिन्न लोड पर हो: जब सिस्टम पूर्ण लोड पर होता है, तो एक होता है 24% तक सीओ में कमी₂ वीएम-आधारित कार्यभार की तुलना में कुबेरनेट्स प्लेटफ़ॉर्म पर उत्सर्जन। यह कम कोर के उपयोग और कम उपयोग के कारण है। हम अधिक महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करने के लिए एक ही क्लस्टर में अधिक कार्यभार स्थानांतरित कर सकते हैं और अन्य अनुप्रयोगों से अधिक कोर मुक्त कर सकते हैं।

यह परिदृश्य इस बात का उदाहरण है कि आई.बी.एम^® AWS कार्यभार पर स्थिरता के लिए कस्टम लेंस मूल्यांकन आपके स्थायी आधुनिकीकरण पथ को डिजाइन करने और आपके आईटी एस्टेट के कुल कार्बन पदचिह्न को कम करने में मदद करता है।

कार्रवाई मार्गदर्शिका

उन संगठनों के लिए जो स्थिरता को महत्व देते हैं, जिम्मेदार कंप्यूटिंग और हरित आईटी न केवल महत्वपूर्ण हैं; वे पूरी तरह से व्यवहार्य हैं. आईटी नेता पर्यावरण के अनुकूल गतिविधियों को अपनाकर इन लक्ष्यों को प्राप्त कर सकते हैं जिनमें आईटी रणनीति, संचालन और प्लेटफ़ॉर्म शामिल हैं।

• अपने आईटी प्लेटफॉर्म को हरित बनाना: एप्लिकेशन को सार्वजनिक क्लाउड पर स्थानांतरित करने के लिए रीफैक्टरिंग का उपयोग करें। इस वातावरण के लिए अनुकूलन किए बिना कार्यभार को सार्वजनिक क्लाउड पर स्थानांतरित करने से परिचालन लागत बढ़ सकती है और स्थिरता कम हो सकती है। इसके बजाय, उनके जीवनचक्र, अद्यतन और परिनियोजन आवृत्ति और व्यावसायिक गंभीरता जैसे कारकों के आधार पर अनुप्रयोगों को पुन: सक्रिय करके कार्यभार को अधिक क्लाउड-नेटिव बनाएं।
• निष्क्रिय वीएम क्षमता और अन्य अप्रयुक्त क्लाउड संसाधनों का अनुकूलन: अपने आईटी एस्टेट में निष्क्रिय वीएम की पहचान करने के लिए बुनियादी ढांचे-स्तरीय अवलोकन को सक्षम करें। सुधारात्मक कार्रवाई करने के लिए नियम-आधारित स्वचालन लागू करें, जैसे निष्क्रिय वीएम और संबंधित संसाधनों को हटाना जो अब व्यावसायिक कार्य नहीं करते हैं। इसके अतिरिक्त, ऑटो-स्केलिंग के माध्यम से नेटवर्क ट्रैफ़िक के आधार पर VM आकार को अनुकूलित करें।
• आवश्यकता पड़ने पर संसाधन बनाना: हालाँकि क्लाउड संसाधन लचीले होते हैं, यदि आप कार्यभार को निश्चित संसाधनों पर तैनात करते हैं जो उपयोग की परवाह किए बिना लगातार चलते हैं, तो आपको सीमित दक्षता लाभ मिलता है। आवश्यकतानुसार संसाधनों को व्यवस्थित करने और हटाने के अवसरों की पहचान करें, जैसे क्लाउड सेवाओं के भीतर वीएम शेड्यूलिंग या इलास्टिक सुविधाओं का उपयोग करना।
• कंटेनरीकरण कार्यभार: पारंपरिक वीएम वातावरण के बजाय कंटेनर प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, आप वार्षिक बुनियादी ढांचे की लागत को कम कर सकते हैं 75% तक . कंटेनर प्लेटफ़ॉर्म उनकी संसाधन आवश्यकताओं के आधार पर वीएम के क्लस्टर में कंटेनरों के कुशल शेड्यूलिंग की अनुमति देते हैं।
• अपने अखंड अनुप्रयोगों को माइक्रोसर्विसेज-आधारित आर्किटेक्चर में आधुनिक बनाना: अपनी आवश्यकताओं के आधार पर प्रतिक्रियाशील माइक्रोसर्विसेज का चयन करें: संसाधन उपयोग को अनुकूलित करने के लिए इवेंट-आधारित आमंत्रण के लिए प्रतिक्रियाशील माइक्रोसर्विसेज, अतुल्यकालिक आमंत्रण के लिए इवेंट-संचालित माइक्रोसर्विसेज, या एकल फ़ंक्शन के आवश्यकता-आधारित निष्पादन के लिए सर्वर रहित माइक्रोसर्विसेज।

आईबीएम कंसल्टिंग ग्रीन आईटी ट्रांसफॉर्मेशन फ्रेमवर्क, कस्टम लेंस फॉर सस्टेनेबिलिटी और ग्रीन आईटी एनालाइजर प्लेटफॉर्म सामूहिक रूप से ग्राहकों को उनकी डीकार्बोनाइजेशन यात्रा में मदद करते हैं। दोनों ढाँचे कार्यभार का आकलन करने, अनुकूलन लीवर की पहचान करने में मदद करते हैं जो ऊर्जा की खपत को कम कर सकते हैं, और एक एप्लिकेशन आधुनिकीकरण रोडमैप तैयार कर सकते हैं जो आपको अपने स्थिरता लक्ष्यों को प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।

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