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作为互联网企业,能为双碳政策做点啥?| Q推荐

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深度学习与Python
发布2022-04-19 10:34:43
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发布2022-04-19 10:34:43
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文章被收录于专栏:深度学习与python

随着温室气体猛增,气候变暖的态势进一步加剧。可以预见的是,如果这个趋势一直延续,全球人类将迎来一场灾难性的后果。

为了应对全球气候的变化,我国在近几年也已经明确提出了“双碳政策”。然而在政策之下,很多企业还未到意识自己与“减少碳排放”之间的联系,但在全球性问题面前,没有人是一座孤岛,谁也无法自全。那么,作为互联网科技企业,可以为节能减排做哪些努力?又能够从哪些领域、通过哪些路径入手呢?

1 节能减排,互联网企业不能置身事外

在全球气候变暖的大背景之下,已经有越来越多的国家将“碳中和”上升为国家战略,在近几年,我国也先后出台了相应政策:

2020 年 9 月 22 日,我国提出要在 2030 年之前实现二氧化碳排放达峰,到 2060 年实现碳中和目标;2020 年 12 月,中央经济工作会议将“做好碳达峰、碳中和工作”列为 2021 年的重点任务之一;在今年的两会上,政府工作报告指出要有序推进碳达峰碳中和工作,落实碳达峰行动方案。

由此,“碳达峰”“碳中和”走入公众视野,进一步成为热词。

“低碳环保”这一概念也从未像今天这般广泛而深刻地被认知,其所涵盖的范畴已经不单单是能源、制造等高耗能产业,也少不了互联网科技企业的身影。由于互联网、传感器,以及各种数字化终端设备的普及,每天产生的数据量呈指数级增长,互联网企业有着庞大的数据处理需求,其碳排放量自然不可小觑,尤其是涵盖数字基础设施建设(数据中心)业务的企业,能源消耗增长巨大。

所以,作为数字经济时代不可或缺的关键基础设施,数据中心已经被誉为高耗电行业。为了降低 PUE,不少头部互联网科技企业直接将数据中心搬到挪威、芬兰等寒冷地区;2018 年,微软更是直接把数据中心沉入苏格兰北部冰冷的海底...

凡此种种都说明,在这场节能减排的新时代,“减碳”不仅仅是传统高耗能行业的课题,互联网企业同样不能置身事外。

2 互联网企业如何顺势而为?

由于双碳政策具有重要战略意义和变革意义,自其开始实行之后,我国各个领域的企业都开始参与到这场经济社会变革当中,来助力达成“双碳”目标。

在海外市场,互联网企业加入碳中和承诺已成普遍趋势,如谷歌、微软等互联网科技巨头在过去十年间相继制定了明确的碳中和目标,设立 100% 使用可再生能源的目标,采取全方位、系统化的节能减排措施;而自 2021 年以来,中国互联网企业开始探索碳中和路径,如阿里、腾讯、百度等互联网巨头纷纷积极响应双碳政策,启动了碳中和规划或发布了行动报告。

各头部互联网企业提出碳中和目标,不仅能够实现互联网企业自身节能减排,更在一定程度上倒逼了我国低碳技术转型,同时也为一众中小型互联网企业起到了引领作用。反观另一面,助力我国达成双碳目标不仅仅需要互联网巨头参与,更需要更多的中小型互联网企业群策群力,共同推进企业绿色低碳发展。

那么,在双碳政策已成确定趋势的背景下,中小互联网科技企业又可以采取哪些行动思路来助力实现双碳目标呢?

一方面,企业可以根据自身运营层面实现碳中和;另一方面则是借助技术、平台等优势,助力绿色产业发展以及推动供应商、消费者及社会大众等群体进行碳减排。对于中小型互联网企业来说,先从前者切入不失为一种高效的策略,具体来讲,可以通过业务上云实现“降本增效”,从而达到节能减排的目标。

3 双碳政策之下,数据库扮演重要角色

众所周知,公有云服务通常可以比本地部署实现更高的 IT 运营效率运行,在减少碳排放的同时也能够减少运营成本。

拿一组直观的数据为例,根据 451 Research 的一份调研表明,本地服务中心机器利用率低于 15%,而云服务器则超过 50%,实现 67% 以上的节能。这意味着一个利用率 30% 的 1 兆瓦典型数据中心,通过将数据库部署在云端可实现每年 400~1000 吨的碳排放减少,这相当于 860 辆私家车每年行驶一万公里。

这样一组令人咋舌的数据也不禁让我们产生了这样一个疑问:为何将数据库搬到云上就能减少如此庞大的碳排放量?这里,拿云原生数据库 OushuDB 为例,为大家详解其背后的技术原理。

具体来说,云计算中心结合云原生数据库 OushuDB 的弹性伸缩技术可在以下三个方面实现资源回收:

  • 弹性扩容——强调应用程序的可用性可能会导致计算资源的过度供应,如银行即便在非跑批时间也需要集群处于运转状态,而此时大量资源被限制且不可回收。通过计算节点的弹性伸缩功能,可大幅改进服务器容量与实际需求的匹配,最大限度地减少浪费;
  • 多租户——通过多主节点功能为不同租户快速部署虚拟集群,在保证一份数据共享的同时,实现了不同用户级别间的数据隔离,还能够保证不同用户使用模式间的相互平衡,这种负载多样性减少了整体波动并使负载更可预测;
  • 服务器利用率——更高的设备利用率意味着可以用更少的服务器完成相同数量的工作,反过来会导致每个有用输出消耗的电力更少。虽然以更高的利用率运行的服务器,会消耗更多的电力,但整体性能提升超过了相对单位增长的抵消。与传统的企业部署相比,该设备运行更精简,输入能量的比例更高,以提供有用的输出。

由此可见,企业把本地数据中心的工作负载迁移上云之后,不仅实现了灵活性、创新性,还达到了降本增效的目的。更重要的是,将数据库部署在云上,还能够有效地降低碳排放。

4 写在最后

当前,构建一个可持续发展的未来,已经成为全球共识,拥抱“碳中和”政策,更是互联网企业顺应时代发展的战略远见。我们有理由相信,随着越来越多中小互联网企业乃至更多与之息息相关的企业加入,绿色智能的世界终将会到来。

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