Найти тему
ServerNews

«Тёмные» данные в 2020 году приведут к выбросу 6,4 млн тонн углекислого газа

Сегодня отмечается День Земли, и по всему миру проходят мероприятия с целью напомнить человечеству о необходимости бережного отношения к окружающей среде.

ИКТ-индустрия тоже вносит весомый вклад в дело охраны окружающей среды благодаря использованию энергоэффективных, экологически чистых технологий. К тому же есть резервы, которые необходимо задействовать.

Как выяснила компания Veritas Technologies, хранение информации в центрах обработки данных, которая никогда не используется, наносит значительный ущерб планете.

Dark Data (тёмные данные) — данные, которые хранятся, но никогда не используются в центрах обработки данных. На их хранение потребляется значительное количество энергии, что приводит к дополнительным выбросам в атмосферу углекислого газа. По данным Veritas Technologies, в 2020 году из-за Dark Data в атмосферу дополнительно поступит около 6,4 млн тонн углекислого газа (CO2).

Согласно инфографике Veritas, это количество эквивалентно выбросам от годового объёма производства в 80 отдельных странах или от 575 000 поездок на автомобиле вокруг Земли. По данным Veritas, в среднем 52 % всех данных, хранимых компаниями по всему миру, считаются «тёмными», поскольку те, кто ими управляет, не знают ни об их содержании, ни о ценности.

В связи с продолжающейся цифровизацией во всех отраслях, особенно по мере развития искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и Интернета вещей (IoT), объём хранимых в мире данных, согласно IDC, вырастет с 33 зеттабайт в 2018 году до 175 зеттабайт в 2025 году. Если подход пользователей к хранению данных не изменится, то через пять лет объём Dark Data вырастет в 5 раз — до 91 зеттабайт. Для поглощения выбросов углекислого газа, связанных с их хранением, потребуется 7 500 000 акров леса (3,0 млн гектаров).

Вице-президент Veritas Дуг Мэтьюз (Doug Matthews) отметил, что проблему Dark Data нельзя игнорировать. Для того, чтобы её решить, необходимо провести идентификацию «тёмных данных», автоматизировать процессы выявления Dark Data и анализа данных, а также внедрить политики классификации, гибкого хранения и соответствия, которые упростят удаление несущественной информации. Также необходимо обеспечить последовательное соблюдение стандартов соответствия, таких как GDPR, и иметь возможность отслеживать нарушения по всем данным.