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हैलो, हम क्लाउड कंप्यूटिंग(Cloud Computing) के विभिन्न पहलुओं, क्लाउड कंप्यूटिंग(Cloud Computing) पर हमारी चर्चा जारी रखेंगे।
 तो, इस व्याख्यान के इस चरण के दौरान हम जो चर्चा कर रहे हैं वह क्लाउड कंप्यूटिंग(Cloud Computing) के विभिन्न अन्य पहलुओं को और अधिक देख रहा है, जो इस कंप्यूटिंग को और अधिक कुशल बनाते हैं, इसके आसपास विभिन्न सहायक तकनीकों(supportive technologies) क्या हैं और समग्र क्लाउड कंप्यूटिंग(overall Cloud Computing) को और अधिक व्यावहारिक कैसे बनाया जा सकता है।
 तो, इस क्लाउड के पहलुओं में से एक इसकी ऊर्जा खपत (energy consumption) है।
 हमने संसाधन प्रबंधन(resource management) के बारे में चर्चा के दौरान देखा है, कि संसाधन क्लाउड(resource management) में है।
 हालांकि, सैद्धांतिक रूप से संसाधनों की अनंत मात्रा है, लेकिन संसाधनों को उचित रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए।
 इसलिए, यह सेवा अधिकतम या उसके लाभ को अधिकतम करने के लिए प्रदान की जा सकती है।
 तो, यह एक प्रकार की स्थिति है, जिसे हमने देखा कि यह उपभोक्ता और प्रदाता दोनों(consumer and the provider) के लिए जीत-जीत की स्थिति(win-win situation) है और यह संसाधन कैसे प्रबंधित किया जा सकता है।
 संसाधन प्रबंधन के पहलू में से एक जो हमने चर्चा की है, वह ऊर्जा खपत(energy consumption) को कम करने के लिए है।
 हम जो देखते हैं कि इस समग्र प्रमुख अंधेरे पक्ष (overall major the dark side) को इस क्लाउड कंप्यूटिंग(Cloud Computing) के अंधेरे तरफ कहा जाता है, वह ऊर्जा उपभोग की बड़ी मात्रा या ऊर्जा खपत की भारी मात्रा है।
 यदि आपके पास किसी भी प्रकार के माध्यम से अनुभव है या यदि आपके पास किसी भी प्रकार के डेटा केंद्र हैं या यदि आप इस इंटरनेट के विभिन्न संसाधनों से गुजरते हैं तो आप पाएंगे कि आमतौर पर यदि आप डेटा सेंटर को कंप्यूटिंग उपकरणों या कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर(computing equipment’s or computing infrastructure) की लागत देखते हैं।
 तो, अंतरिक्ष पर्यावरण एसी शक्ति जैसे अन्य पर्यावरण बुनियादी ढांचे(environmental infrastructure) के साथ कहीं और मेल खाता है और इतने आगे।
 तो, यह कुछ ऐसा है, जैसे एक्स (“x”)पर खर्च किया जाता है, उस तरफ से कम या ज्यादा एक्स(“x”) खर्च किया जाता है।
 कुछ मामलों में विशेष स्थान और शक्ति और चीजों के प्रकार की लागत के कारण अधिक महंगा है।
 दूसरी बात इस प्रकार के बुनियादी ढांचे को बनाए रखने में खर्च की गई ऊर्जा बहुत अधिक है और यह देखा गया है कि जब तक यह कुल खपत(overall consumption) की चीजों की खपत पैटर्न(consumption pattern) को कम नहीं किया जा सकता है या खपत की मात्रा को किसी भी तरह से कम किया जा सकता है या अन्य यह व्यवहार्य नहीं हो सकता है, किसी विशेष सीमा के ठीक बाद हद तक बढ़ने के लिए।
 इसलिए, हालांकि कोई व्यक्ति अनंत हो सकता है या किसी के पास खर्च करने के लिए पैसा हो सकता है, लेकिन हो सकता है कि आपूर्ति चीजों के लिए उपलब्ध न हो।
 तो, दूसरे पहलू में हम देखते हैं, कि कभी-कभी यह हमारे वातावरण पर अधिक खतरनाक या अधिक नकारात्मक प्रभाव डालता है।
 विशेष रूप से कार्बन पदचिह्न जितना अधिक आप ऊर्जा का उत्पादन करते हैं, कार्बन पैर प्रिंट (foot-print) अधिक हो सकता है।
 तो, एक और अपरंपरागत ऊर्जा स्रोतों(unconventional energy sources) पर जाकर अन्य चीजें आदि हो सकती हैं।
 फिर भी इन कंप्यूटिंग दुनिया(computing worlds) को समग्र रूप से एक और उद्धरण के लिए हरे रंग की कंप्यूटिंग (green computing) को देखने की आवश्यकता है।
 तो, आज हम चर्चा करेंगे कि संक्षेप में यह है ; ग्रीन क्लाउड कंप्यूटिंग (green cloud computing )के विभिन्न पहलू के बावजूद हमारे संसाधन प्रबंधन के साथ सीधा संबंध या सीधा संबंध है।
 लेकिन हम इस हरे बादल क्लाउड कंप्यूटिंग(green cloud computing) के विभिन्न पहलुओं को देखने की कोशिश करेंगे और यदि हम कभी भी किसी भी आधारभूत संरचना (infrastructure )की स्थापना कर रहे हैं, इसलिए इसे ध्यान में रखना चाहिए कि हमें न केवल बुनियादी ढांचे की लागत(the cost of the infrastructure), बल्कि ऊर्जा की इन खपत को कम करने और इतनी अच्छी तरह से चीजों को सही तरीके से कैसे कम किया जाना चाहिए।
 तो, आज हम चर्चा करते हैं कि हरा बादल (the green cloud )है।
 यदि हम जल्दी से हमारी परिभाषा पर फिर से जाते हैं।
 तो, यह क्या कहता है कि यह क्लाउड कंप्यूटिंग(cloud computing) एक नेटवर्क(network) है, जो नेटवर्क सर्वर स्टोरेज एप्लिकेशन और सेवाओं (networks servers storage applications and services )जैसे कॉन्फ़िगर करने योग्य संसाधनों के साझा पूल (shared pool )तक मांग नेटवर्क पर सुविधाजनक सक्षम बनाता है।
 जैसे यह पहली पंक्ति है।
 ऐसी कई विशेषताएं हैं।
 जैसे, हमने कहा है कि यह स्केलिंग या असीमित स्केलिंग (scale up or infinite scaling )कर सकता है, इसमें मेट्रर्ड सेवा (metered service )की व्यापक नेटवर्क कार्रवाई की क्षमता है और विभिन्न विशेषताओं में इन कंप्यूटिंग सुविधाओं और चीजों के प्रकार के लिए सर्वव्यापी(omnipresent) पहुंच है।
 फिर भी ये परिभाषाएं क्या होती हैं, कि यदि हम थोड़ा गहराई से दूसरे को देखते हैं।
 तो, वहां बहुत सारी ऊर्जा भूखे संसाधन (hungry resources )हैं।
 जैसे, कि हम नेटवर्क, सर्वर स्टोरेज और एप्लिकेशन और सेवाओं को देख सकते हैं।
 जो, हम उन सभी चीजों से चलाते हैं।
 जो, वे सभी ऊर्जा लेते हैं, अगर हम उनका कुशलता से उपयोग कर सकते हैं, तो वहां एक मौका हो सकता है कि हम कुल ऊर्जा खपत(overall energy consumption) को कम कर सकते हैं, अन्यथा ऊर्जा खपत काफी अधिक हो सकती है।
 जैसे कि अगर मैं कहता हूं कि यदि मेरे पास है, तो यदि मेरे पास चल रहे वीएम(VMs) हैं, तो सर्वरों की संख्या कहती है कि मेरे पास 4 चल रहे वीएम(VMs) की संख्या 4 है।
 इसलिए, प्रत्येक सर्वर यह कह सकता है कि वीएम(VMs) चलाना 8 है और हर सर्वर 4 को समायोजित कर सकता है वी एम(VMs)।
 तो, ऐसा हो सकता है कि प्रत्येक सर्वर को प्रति सर्वर वीएम(VMs) में वितरित किया जा सकता है, यह अच्छा लग सकता है कि लोड(load) किया गया है, लेकिन यदि आप ऊर्जा की स्थिति को देखते हैं, तो ऊर्जा खपत काफी अधिक हो सकती है।
 इसलिए मैं उन्हें पैक कर सकता था 4 4 के दो सर्वर में और इतने और आगे और अन्य दो सर्वर मैं ऑफ मोड या नींद मोड(off mode or a sleep mode) या निष्क्रिय मोड पर डाल सकता हूं और इससे ऊर्जा को एक बड़े तरीके से बचाया जा सकता था।
 तो, ये वे पहलू हैं, जिन्हें हमें देखने की कोशिश करने की आवश्यकता है और निश्चित रूप से ऐसा नहीं है कि यह इतना आसान नहीं है कि हम इस समस्या को कैसे उत्पन्न कर रहे हैं कि हम किस प्रकार चर्चा कर रहे हैं, लेकिन इसकी बहुत सारी गणना हो सकती है।
 परियोजनाओं(projects) और चीजों के प्रकार एसएलए( SLAs,) एक प्रमुख ओएस (OS)और चीजों के प्रकार के मुद्दे हैं, लेकिन उन सभी को कम ध्यान में रखना भी नहीं है, जहां हरे रंग के अधिकार के लिए बहुत सारे अवसर हो सकते हैं।
 तो, अगर हम इसका दौरा करते हैं, तो दूसरी स्लाइड देखें।
 इसलिए, नीचे हमारे पास इन बुनियादी ढांचे(infrastructure) का अधिकार है।
 जहां, क्लाउड भौतिक संसाधन भंडारण अमेज़ॅन ईसी 2 जैसे क्लस्टर सर्वर नेटवर्क वर्चुअलाइज करते हैं(cloud physical resources storage virtualize clusters servers networks like Amazon EC2), ग्रिड और विभिन्न अन्य समाधान वहां जाते हैं।
 बीच में हमारे पास क्लाउड प्रोग्रामिंग वातावरण(cloud programming environment) या प्लेटफॉर्म और क्लाउड होस्टिंग प्लेटफॉर्म(cloud hosting platforms) हैं, जो इस आधारभूत संरचना का उपयोग करते हैं और Google ऐप इंजन मानचित्र माइक्रोसॉफ्ट एज़ूर और एनेका(Google app engine map reduce Microsoft Azure and Aneka) प्रकार की चीजों को कम करता है और शीर्ष पर हमारे पास यह सास(SaaS) या सॉफ़्टवेयर सेवा वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के रूप में है।
 अब ये बदले में प्रत्येक परत ऊपरी परत नीचे की परत का उपयोग करती है और अधिक कुशलता यह है, कि प्रत्येक कंप्यूटिंग(computing) पर यह कंप्यूटिंग प्रत्येक परत के कार्यान्वयन को समग्र ऊर्जा खपत को कम करने में हमारी सहायता कर सकती है।
 इसलिए, यह केवल उस दक्षता से बाहर नहीं है, हालांकि जब हम ऊर्जा की ओर देखते हैं, तो हम ज्यादातर आईएएएस(IaaS) प्रकार की चीजों को देखते हैं, लेकिन यह भी है कि उच्च परतों में भी कुछ प्रकार की मिसाल भी योगदान देती है, इस मिस को भी उचित ऊर्जा प्रबंधन में योगदान देता है।
 जैसे कि मेरे पास एक एल्गोरिदम (algorithm) है।
 जो, अनावश्यक लूप(unnecessary loops) लेता है और अधिक CPU समय लेता है।
 जो, ऊर्जा अक्षम (inefficient )हो सकता है।
 तो अधिक कुशल एल्गोरिदम(algorithm) जो वह है, जहां हम जटिलता(complexity) और चीजों को सही तरीके से कम कर सकते हैं।
 तो, यह बहुत अधिक स्तर पर मैं कुछ कर सकता हूं, जो इंटर्न (intern )मेरी ऊर्जा खपत या सीपीयू (CPU) उपयोग के समय या नेटवर्क उपयोग के समय को कम कर देता है और वह इंटर्न (intern )क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर(cloud infrastructure) की कुल ऊर्जा खपत को कम कर देता है।
 तो, अगर हम एक हरे बादल (green cloud) को देखने का प्रयास करते हैं, तो इन्हें देखकर, हरे रंग की कंप्यूटिंग (green computing )एक पर्यावरणीय रूप से जिम्मेदार और पर्यावरण अनुकूल उपयोगकर्ता कंप्यूटर और उनके संसाधन है।
 इसलिए, इसकी पहली शुरुआत यह है कि यह पर्यावरणीय रूप से जिम्मेदार होना चाहिए, इसका मतलब है कि कार्बन पैर प्रिंट(carbon foot print) और व्यापक रूप से कंप्यूटरों के पारिस्थितिकी-अनुकूल उपयोग को व्यापक रूप से कंप्यूटर उपकरणों के उपयोग और निपटान के निर्माण या इंजीनियरिंग(designing manufacturing) के डिजाइन के अध्ययन के रूप में भी परिभाषित किया जाता है।
 पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने का एक तरीका है।
 इसलिए, अगर हम यह देखते हैं कि डिजाइनिंग मैनुफक्टुरिंग इंजीनियरिंग(designing manufacturing engineering) उन सभी चीजों को कैसे हरे क्लाउड कंप्यूटिंग (green cloud computing) पर ले जाती है, न केवल कुशल प्रसंस्करण प्राप्त करने के लिए और अब कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करने के लिए कल्पना की जाती है, बल्कि ऊर्जा खपत को भी कम करती है।
 इसलिए, यह न केवल यह प्रसंस्करण और कंप्यूटिंग और कुंजी ओएस और एसएलए(OS and SLA) को बनाए रखने में सक्षम होगा, बल्कि यह ऊर्जा खपत को कम करता है।
 इसलिए जब हम ग्रीन क्लाउड कंप्यूटिंग (green cloud computing) के बारे में बात करते हैं, तो हम दोनों तरफ देखते हैं।
 क्लाउड(Cloud) फायदे अच्छी तरह से ज्ञात हैं, अगर हम फिर से प्रौद्योगिकी बुनियादी ढांचे (technology infrastructure.)पर खर्च कम करने को देखते हैं।
 तो, हम क्या महसूस करते हैं कि बुनियादी ढांचे(infrastructure) के बजाय मैं क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर(cloud infrastructure) में बदल गया हूं, जो आपके कामबल बल को सस्ती (work force in a cheap )में वैश्वीकृत करता है।
 इसलिए, यह सर्वव्यापी धारा रेखा प्रक्रियाओं(omnipresent stream line) को कम करने में पूंजीगत लागत में सुधार को कम करने में नए सॉफ्टवेयर के लाइसेंसिंग को कम करने में लचीलापन में सुधार होता है।
 इसलिए, वहां कई फायदे हैं, जो इंटर्न इंटरेस्ट एक अलग वातावरण में अलग-अलग कंप्यूटिंग को कम करने की कोशिश कर सकते हैं और आपकी स्थानीय चीजों पर अपने बुनियादी ढांचे को स्थापित करने और चीजों पर जाने के मामले में चल रहे हैं।
 तो, वास्तव में ऐसा लगता है कि हम एक अर्थ में हैं, कि हम ऊर्जा खपत को कम कर रहे हैं।
लेकिन, दूसरी तरफ खपत की चीजें बढ़ जाती हैं।
 तो, हम जो देखने की कोशिश कर रहे हैं, वह यह नहीं है कि हम यहां जो कहते हैं, हम यह देखते हैं कि उन सेवा प्रदाता को कैसे समाप्त किया जाए, चीजों को और अधिक कुशल कैसे बनाया जा सकता है।
 इसलिए, विशेष रूप से ऊर्जा खपत और कार्बन पदचिह्न(carbon footprint) के मामले में चुनौती हैं।
 जैसे, कि यदि आप 2007 में गार्टनर रिपोर्ट(Gartner Report) देखते हैं, तो यह उद्योग दुनिया का दो प्रतिशत उपभोग करता है।
 जो दुनिया के कुल कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन(carbon dioxide emission) के 2 प्रतिशत में योगदान देता है ।
 इसलिए, यह एक बहुत ही उच्च अधिकार है, हालांकि यह पूरी तरह से उद्योग के बारे में इसकी वार्ता करता है, लेकिन यह प्रमुख खिलाड़ी या क्लाउड सेवा प्रदाता(cloud service provider) चीजों के प्रमुख योगदानकर्ता हैं, जो वे ठंडा कर रहे हैं, वे कुल ऊर्जा खपत बहुत अधिक हैं।
 बड़े डेटा केंद्रों की तरह इंस्टॉलेशन (big data centers installation)लोग कहते हैं, कि यह ऐसा लगता है, जैसे यह मिनी सिटी जैसे खपत शक्ति(mini city like consuming), इतनी ज्यादा है।
 इसलिए, एक और रिपोर्ट है, जिसमें हम कहते हैं कि हमारे पास 1.5 प्रतिशत बिजली खपत का उपयोग डाटा सेंटर द्वारा किया जाता है, जो कि दो हजार सात से भी अधिक है, यह 2000 से 2000 के आसपास भी है और 4.5 बिलियन डॉलर का अधिकार है, यह रिपोर्ट भी 2007 के आसपास की है।
 तो, 7 साल की रेखा में यह दोगुनी से अधिक है।
 इसलिए, चूंकि यह कभी भी बढ़ती घटना है, कि क्लाउड या क्लाउड इंडस्ट्री(CLOUD INDUSTRY) की तरफ बढ़ने से यह बहुत अधिक दर पर बढ़ रहा है।
 इसलिए, ऊर्जा खपत का यह आंकड़ा कम होने से कहीं ज्यादा बढ़ने की संभावना है।
 इसलिए, क्लाउड(cloud) के लिए अधिक ऊर्जा खपत और इतनी और अधिक मांग है।
 इसलिए, हरी क्लाउड कंप्यूटिंग (green cloud computing) की ज़रूरत है।
 निश्चित रूप से हरी क्लाउड कंप्यूटिंग(cloud computing) की आवश्यकता है।
 इसलिए, ऊर्जा के महत्व में वृद्धि कंप्यूटिंग मांग डेटा केंद्र तेजी से बढ़ रहे हैं।
 प्रति वर्ग फुट 10 से 100 गुना अधिक ऊर्जा का उपभोग करते हैं, फिर उनकी इमारत के विशिष्ट यह है, कि यह एक मोटा कटौती है।
 गतिशीलता ऊर्जा (dynamics energy), डाटा सेंटर परिचालन लागत के 10 प्रतिशत के लिए खाते हैं।
 जो , आप अन्य बातों को कह सकते हैं, जिसे हम ओपेक्स(OPEX) कहते हैं और अगले कुछ वर्षों में 50 प्रतिशत तक बढ़ सकते हैं।
 जो कहते हैं कि यह इतनी ऊंची वृद्धि है, कि एक रिपोर्ट में कहा गया है कि शीतलन प्रणाली प्रति वर्ष लगभग 2 से 5 मिलियन डॉलर खर्च करती है, यह कहीं भी 2030 या उससे भी कम है।
तो, यह रिपोर्ट है, जो सामने आती है।
 इसलिए, अगर हम ऊर्जा की खपत देखते हैं, तो फिर एक मोटा कटौती, इसलिए उपकरणों में लगभग 40 प्रतिशत बिजली वितरण लगभग 45 प्रतिशत शीतलन प्रणाली लगभग 45 प्रतिशत लेता है।
 इसलिए, यदि आप कहते हैं कि यदि आप कंप्यूटिंग (computing)उपकरण को देखते हैं, तो कुल ऊर्जा के बाकी हिस्सों में 40 प्रतिशत का समय लगता है, इस आधारभूत संरचना से 60 प्रतिशत ले जा रहे हैं, इस प्रकार जाल क्लाउड पर्यावरण(mesh cloud environment) बुनियादी ढांचे का अंत इस क्लाउड(cloud) को स्थापित करने का अधिकार है।
 जिसे, हमें चाहिए की पर्यावरण को सेट करें जो एससी पावर डिस्ट्रीब्यूशन(power distribution) उचित रूप से बिजली वितरण इत्यादि है।
 जो कंप्यूटिंग के 60 प्रतिशत ऊर्जा पर बात करते हुए 40 प्रतिशत है।
 तो, कंप्यूटिंग अभी भी कम है।
 अब, यदि आप डीसी आर्किटेक्चर (DC architecture )को देखते हैं।
 तो, यह भी विकसित हो रहा है।
 यह समय के साथ भी बदल रहा है और अधिक जटिल उपकरण आ रहे हैं।
 अधिक ऊर्जा कुशल उपकरण भी आ रहे हैं।
 इसलिए, दो-स्तरीय डीसी आर्किटेक्चर(two-tier DC architecture) का उपयोग यहाँ है।
 तो, शुरुआत में यह पहुंच और ठंडा परत थी।
 इसलिए, आपके पास केंद्रीकृत कोयले की परत(centralized coal layer) है, जो एक अत्यधिक जाल है, जो एक दूसरे से जुड़े हुए हैं।
 केंद्रित जाल नेटवर्क(concentrated mesh network) बदलती हैं और यहां से एक्सेस लेयर हैं, इन चीजों तक पहुंच है, ये अलग-अलग एक्सेस परत हैं,यदि आप डीसी (DC) को देखते हैं, तो वास्तुकला कंप्यूटिंग चीजों की वास्तुकला प्रकार है।
 इसलिए, पूर्ण जाल कोर नेटवर्क (full mesh core network) आईसीएमपी प्रोटोकॉल(ICMP protocol) का उपयोग करके संतुलित संतुलन लोड करता है।
 इसलिए, यह आमतौर पर वहां होता है, इसलिए विभिन्न प्रकार के स्विच होते हैं, फिर वे तीन स्विच होते हैं और वे तीन रैक स्विच और कंप्यूटिंग सर्वर(computing server) होते हैं।
 इसलिए, अंत में मील या उम्र में सर्वरों की गणना करना और यह परत नेटवर्क के मूल में यातायात को रूट करने वाले तीन स्विच हैं।
 तो, यह ठेठ वास्तुकला (typical architecture) है, जो आम तौर पर पुराने या पिछले डीसी (DC)के अर्थ में थी।
 हालांकि, अभी भी कुछ चीजें मौजूद हैं।
 तो, अन्य सभी बड़े नेटवर्क की तरह यह डीसी आर्किटेक्चर (DC architecture ) मौजूद है।
जो तीन स्तरीय डीसी आर्किटेक्चर(three tier DC architecture) के रूप में देखता है।
 जो आजकल व्यापक रूप से एक्सेस एग्रीगेशन (access aggregation )और कोर परतों तक पहुंचता है।
 तो, एक एक्सेस परत है, एकत्री परत है।
 इसलिए, यहाँ न केवल इन परतों के कोर पर तीन स्विच है, बल्कि समेकन परतों पर तीन स्विच भी हैं और फिर हमारे पास यह एक्सेस परत है।
 इसलिए, यह उचित प्रबंधन और उचित वितरण के लिए एक पदानुक्रमित संरचना (hierarchical structure) है, जो संतुलन और चीजों को कम करने और बेहतर तरीके से लोड करने के लिए और बहुत आगे है।
 तो, यह और भी अधिक है, यह दो स्केलों के लिए दो पैमाने पर अपने पिछले चीजों की तुलना में काफी बेहतर है।
 जैसे कि दस हजार सर्वरों पर स्केल और एक विशेष बीमारी के लिए।
 तो, यह इस प्रकार की वास्तुकला है।
 इसलिए, इसके साथ ही इसमें कोर स्पीड आर्किटेक्चर(high speed architecture) में कोर स्तरीय बैंडविड्थ, 2-तरफा ईसीएमपी लोड संतुलन(2-way ECMP load balancing) में तीन स्तरीय हाई स्पीड आर्किटेक्चर (three tier high speed architecture )है।
 तो, चीजों पर 100 गीगा बिट ईथरनेट(giga bit Ethernet) मानक कनेक्शन है।
 तो, यह एक बहुत अधिक बात है।
 तो, पिछली बात यह है की, 1 से 10 गीगा बिट कनेक्टिविटी(giga bit connectivity) के साथ एक मानक कनेक्टिविटी थी, जबकि यहां हमारे पास 100 गीगा बिट कनेक्टिविटी(giga bit connectivity) की छलांग है।
 इसलिए, ये लिंक बहुत तेज गति लिंक हैं और फिर हमारे पास लाइन के नीचे की तरफ बहुत कम लिंक हैं।
 इसलिए, यह बेहतर समेकन(better aggregations) बेहतर स्केलिंग(better scaling) और उस पूरे बुनियादी ढांचे का बेहतर प्रबंधन है।
 तो, यह वास्तुकला का बेहतर उत्तरदायी प्रकार है।
 तो, वर्तमान समय में जब भी हम वास्तुकला(architecture) और उन सभी चीजों को तैनात करते हैं, फिर भी हमें चीजों की ऊर्जा खपत को देखने की आवश्यकता होती है।
 यह न केवल कंप्यूटिंग चीजों की बेहतर कंप्यूटिंग या बेहतर पहुंच की सुविधा प्रदान करता है, बल्कि यह कई बार ऊर्जा का सही उपभोग करता है।
 इसलिए, हमारे पास एक ट्रेडऑफ(tradeoff) होना चाहिए, कि क्या ऐसी उप चीजों की आवश्यकता है या जो सेवाओं को सुविधाजनक बनाने या प्रदान करने और ऊर्जा व्यापार के विपरीत ऊर्जा प्रदर्शन में वृद्धि करना तीन तक होना चाहिए।
 हालांकि, हम इसप्रदर्शन में शामिल नहीं होना चाहते हैं, लेकिन इसे कुशल या ऊर्जा कुशल बनाना एक और लक्ष्य है।
 तो, यह डीसी सर्वर ऊर्जा मॉडल (DC server energy model )का एक सामान्य ऊर्जा मॉडल है, जो आप देखते हैं कि निष्क्रिय सर्वर(idle server) में भी CPU आवृत्ति के पिग भार(pig load) के 66 प्रतिशत का उपभोग होता है।
 यहां तक ​​कि इस निष्क्रिय(idle) स्थिति में यह काफी मात्रा में ऊर्जा लेता है ताकि, यह हमेशा ऊर्जा चला सके।
 तो, आदर्श रूप से यदि किसी विशेष सेवा प्रदाता के पास कुछ लोड (load)नहीं होता है, तो उसे चीजों को बनाए रखना होता है।
 तो, यदि कोई एक विशेष दुकान है, जिसे हम आइस क्रीम पार्लर कहते हैं।
 तो अगर उस दुकान में कोई एक भी ग्राहक नहीं है, तो भी उस दुकान में ठंडा करने और उस प्रकार के चीजों के प्रकार के रूप में बनाए रखना होगा।
 तो, यह कुछ प्रकार का ऊर्जा स्तर है।
 सामान्य रूप से ऊर्जा मॉडल के विभिन्न मॉडल हैं।
 इस मामले में हमारे पास एक निश्चित पावर मॉडल(fixed power model) है, जहां मेमोरी मॉड्यूल डिस्क (memory modules disk) इत्यादि एक और सीपीयू उस फिक्स्ड सीपीयू अप (fix CPU up )इत्यादि की आवृत्ति एन (n) संख्या के आधार पर हम एक और अन्य मॉड्यूल कर सकते हैं।
 इसी तरह, अगर हम गुस्से में मॉडल(angry models) को स्विच करते हैं।
 तो, विभिन्न प्रकार की चीजें हैं।
जैसे हम देखते हैं कि चेसिस ( chassis),जहां हम ब्लेड सर्वर का एक गुच्छा कहते हैं।
 तो, यह एक चेसिस (chassis)में चला जाता है।
 इसलिए, आमतौर पर चेसिस (chassis )में सोलह ब्लेड या आधे ऊंचाई के आकार(half height size) होते हैं, ताकि चेसिस (chassis)स्वयं ऊर्जा का उपभोग कर सकें।
 तो, यदि आप इसे देखते हैं, तो 36 सामान्य आंकड़ों में से 36 प्रतिशत आपको सिर्फ एक मोटा कट दिखाने के लिए दिखाते हैं कि कैसे चीजें ऊर्जा महत्वपूर्ण होती हैं।
 चेसिस(chassis) लगभग 43 प्रतिशत लाइन कार्ड 43 प्रतिशत और इन पोर्ट ट्रांस का उपभोग करती है।
 रिसीवर जहां डेटा प्रसारित या ट्रांसमिशन प्राप्त किया जा रहा है, वह 11 प्रतिशत है।
 तो, यह मॉडल पी लाइन कार्ड (p line cards) की पी चेसिस प्लस संख्या (p chassis plus number)और पोर्ट्स की संख्या के एकत्रीकरण की संख्या और साथ ही साथ पोर्ट्स की संख्या के साथ चीजों का सारांश यह है, कि ऊर्जा खपत का सारांश समग्र, ऊर्जा खपत स्विचिंग(overall switching energy consumption)होगा।
 और यह भी है कि अगर हम देखते हैं कि यह उस पर आधारित हो सकता है, यदि यह ठीक तरह से लोड(load) किया गया है और चीजों के प्रकार जैसे कि मैं यातायात को उचित रूप से वितरित कर सकता हूं, तो यहां एक बेहतर आंकड़ा हो सकता है।
 तो, इन सभी चीजों का पर्यावरण या सही पर्यावरण पर निश्चित प्रभाव पड़ता है।
 यह पर्यावरण क्लाउड (cloud environment) के बारे में बात नहीं कर रहा है, लेकिन यह समग्र रूप से पर्यावरण है।
 जैसे हमने कार्बन पदचिह्न(carbon footprint) के बारे में बात की है, वहां हीटिंग(heating) का असर हो सकता है, वहां प्रदूषण प्रभाव के अन्य प्रकार के अन्य प्रकार हो सकते हैं।
 इसलिए, डेटा केंद्र न केवल बनाए रखने के लिए महंगी हैं, बल्कि पर्यावरण के लिए असभ्य रूप से भी दुनिया भर में डेटासेंटर के कारण असभ्य कार्बन उत्सर्जन(carbon emission) हो सकता है और अब यह अर्जेंटीना और नीदरलैंड(Argentina’s and Netherland’s) दोनों के उत्सर्जन से अधिक है।
 तो, यह एक आंकड़ा है, जो दिखाता है कि कार्बन उत्सर्जन (carbon emission ) दुनिया भर में डेटा केंद्रों के कारण है।
 दो से अधिक काउंटी कुल उत्सर्जन उच्च ऊर्जा लागत और भारी कार्बन फुट प्रिंटों(carbon footprint) की वजह से बिजली की भारी मात्रा में बिजली की आवश्यकता होती है और कई सर्वरों को डेटा केंद्र में होस्ट किया जाता है।
 तो, यह देखने की एक और बड़ी चुनौती है।
 तो, यह एक बड़ी ऊर्जा खपत है।
 इसलिए, आपको ऊर्जा दक्षता बनाम इन प्रदर्शनों के बीच (performance versus energy efficiency )संतुलन की आवश्यकता है, क्योंकि उपलब्धता में कमी आने पर ऊर्जा लागत बढ़ रही है, इसे अनुकूलित करने के साथ शुद्ध प्रदर्शन के लिए डेटा केंद्र संसाधन प्रबंधन को अनुकूलित करने से ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।
 उच्च सेवा स्तर के प्रदर्शन को बनाए रखते हुए ऊर्जा दक्षता है।
 इसलिए, जैसा कि हम संसाधन प्रबंधन के बारे में बात करते हैं, हम मुख्य रूप से अकेले प्रदर्शन पर देख सकते हैं।
 इसलिए, आपको इन ऊर्जा प्रबंधन के साथ-साथ उस प्रदर्शन को देखने की आवश्यकता है।
 तो, निष्पादन बनाम ऊर्जा दक्षता (performance versus energy efficiency )द्वारा इसे कैसे हासिल किया जा सकता है।
 बिजली की लागत को कम करने और राजस्व को अधिकतम करने की तरह बिजली की लागत और कार्बन उत्सर्जन(carbon emission ) की तरह बढ़ोतरी हो सकती है।
 तो, आपको एक और व्यावहारिक तरीके से देखने की जरूरत है।
 तो, यदि आप मॉडलिंग शर्तों (modelling terms) में देखते हैं।
 तो, हमारे इस मॉडल में यह ऊर्जा घटक सही तरीके से देखेंगे कि इसे कैसे प्रबंधित और नियंत्रित किया जाना चाहिए।
 क्लाउड सेवा प्रदाताओं(cloud service providers) की तरह कई पहल की आवश्यकता है।
 जैसे, क्लाउड सेवा प्रदाता(cloud service provider) को यह सुनिश्चित करने के लिए अनुकूल उपायों की आवश्यकता है, कि उच्च ऊर्जा लागत के कारण उनके लाभ मार्जिन(profit margin) नाटकीय रूप से कम नहीं हो पाए।
 अमेज़ॅन(Amazons) का अनुमान है, कि एक आंकड़े बताता है कि डेटा सेंटर (data center)में ऊर्जा से संबंधित लागत कुल बजट का 42 प्रतिशत है और इसमें प्रत्यक्ष बिजली की खपत और शीतलन बुनियादी ढांचे दोनों में 15 साल की अवधि में शामिल है।
 Google, माइक्रोसॉफ्ट(Microsoft), याहू सस्ते हाइड्रोइलेक्ट्रिक पावर(cheap hydroelectric power) इत्यादि का शोषण करने के लिए कोलंबिया नदी से घिरे बंजर रेगिस्तान भूमि में बड़े डेटासेंटर(data center) का निर्माण कर रहे हैं।
 तो, यह बिजली उत्पादन इकाई को सत्ता के करीब डेटासेंटर को और अधिक बनाने की प्रवृत्ति है।
 इसलिए, आपके विद्युत संचरण (power transmission ) हानि इत्यादि के संचरण को एक कठोर तत्व में कम कर दिया गया है।
 तो, इसलिए यदि यह सामान्य हरे बादल क्लाउड आर्किटेक्चर(typical green cloud architecture) है, तो हम देखते हैं निचे की तरफ भौतिक मशीनें (physical machines) हैं, कई वर्चुअल मशीनें हैं और यह हरा क्लाउड आवंटक(green cloud allocator) जो हम अब कहते हैं ग्रीन क्लाउड ब्रोकिंग सिस्टम(green cloud brokering system), जो ब्रोकर उपभोक्ताओं के पक्ष में है।
 तो, यह एक ग्रिड वार्ताकार(grid negotiator), सेवा विश्लेषक(service analyzer), उपभोक्ता प्रोफाइलर(consumer profiler), मूल्य निर्धारण(pricing,), ऊर्जा मॉनीटर(energy monitor), सेवा शेड्यूलिंग(service scheduling), वीएम प्रबंधक(VM manager) इस घटक को लेखित करता है, जहां अन्यथा वे वास्तुकला में भी हैं।
 हम और अधिक देखते हैं, कि ऊर्जा खपत से संबंधित पैरामीटर या मैट्रिक्स सही उपयोग में आते हैं।
 तो, ब्रोकर जो विभिन्न क्लाउड सेवा प्रदाता(cloud service provider) के क्यूएस(QS) और ऊर्जा आधारित प्रावधान को देखते हैं, वे इन अलग-अलग क्लाउड सेवा प्रदाता (cloud service provider )पर प्रावधान करते हैं।
 इसलिए, यह सेवाओं की अधिक ऊर्जा जागरूक प्रावधान है।
 तो, अगर हम हरे ब्रोकर(green broker) को देखते हैं, तो वह हरा है।
 तो, इसलिए यह एक ठेठ ग्राउंड ब्रोकर लीज क्लाउड सर्विसेज शेड्यूल एप्लिकेशन (typical ground broker lease cloud services schedule application)है, जो चीजों का माप कर्तव्य (measure duty) है।
 तो, जब आप हरे ब्रोकर(green broker) को देखते हैं।
 तो, उपयोगकर्ता आवश्यकता का विश्लेषण कार्बन जागरूक शेड्यूलिंग (carbon aware scheduling) सेवाओं की लागत और कार्बन पदचिह्न(carbon footprint) की गणना करते है।
 तो, अब शेड्यूलिंग कार्बन जागरूक शेड्यूलिंग सही ब्रोकिंग सेवाओं है।
 शेड्यूलिंग निगरानी कार्बन डाइऑक्साइड विश्लेषण क्लाउड अनुरोध सेवाओं का विश्लेषण (scheduling is carbon aware scheduling right brokering services scheduling monitoring carbon dioxide analyzing services cloud request services)।
 तो, यह कार्बन जागरूक शेड्यूलिंग करता है।
 इसी तरह, हमारे पास एक हरा मिडलवेयर(green middleware) है, जिसे हम हरे रंग के आईएएस(green IaaS) कहते हैं।
 तो, अगर आपको प्रारंभिक आंकड़ा याद है, तो हमने कहा कि भंडारण वर्चुअलाइजेशन (storage virtualize )सेवा इत्यादि ऊर्जा तापमान सेंसर मांग पूर्वानुमानकर्ता (energy temperature sensor demand predictor) जोड़ा गया है।
 यहां हमारे पासमें पाएएस(PaaS) लेबल भी है, जो हरा प्रोफाइलर पावर हरे रंग के कंपाइलर (green profiler power capping green compiler) को पैस(PaaS) लेबल पर हरे संसाधन आवंटन (green resource allocation) प्रणाली, सास लेबल पावर कैपिंग ग्रीन सॉफ्टवेयर सेवाओं(SaaS label power capping green software services) में और इतने आगे और आगे।
 इसलिए, ये अलग-अलग तरीके हैं, जिन्हें हम हल करने का प्रयास करते हैं।
 पावर उपयोग प्रभावशीलता माप को देखने के कुछ प्रयास हैं, कि यह पता लगाने के लिए कि PUE क्या है और यह मापने के लिए किस शक्ति का उपयोग करती है।
 तो, इसके पीछे विभिन्न सिद्धांत हैं।
 तो, यह कोई मोटा गाड़ी उपाय(rough cart measures) है, कि कैसे हम एक विशिष्ट आधारभूत संरचना या एक विशिष्ट क्लाउड सेवा प्रदाता(cloud service provider) की इस शक्ति उपयोग प्रभावशीलता को माप सकते हैं।
 इसलिए, बादलों(clouds) को सारांशित करने के लिए अनिवार्य रूप से डेटा केंद्र हैं, जो सब्सक्रिप्शन आधार पर प्रदान की जाने वाली एप्लिकेशन सेवाओं(data centers hosting application services) की मेजबानी करते हैं; हालांकि, वे अपने परिचालन को बनाए रखने के लिए उच्च ऊर्जा का उपभोग करते हैं।
 इसलिए, उच्च परिचालन लागत और अतिरिक्त पर्यावरणीय प्रभाव जिसे हम अनदेखा करने का प्रयास करते हैं।
 तो, यह प्रमुख पहलुओं में से एक है, जोप्रस्तुत किया गया है।
 तो हम उस कार्बन के बारे में क्या देखते हैं, जैसे कि कार्बन जागरूक हरे रंग की कंप्यूटिंग फ्रेम (green computing frame work )को देखने के लिए काम करते हैं।
 इसलिए, क्लाउड सेंटर(cloud center), विकासशील क्षेत्रों के रूप में ऊर्जा दक्षता को अधिकतम करने के लिए कई खुले मुद्दे किए जा रहे हैं या इससे अधिक लाभ उठाने के लिए बहुत अधिक लाभ उठाने की स्थिति है और इससे भी आगे की स्थिति है।
 तो, हम समग्र रूप से क्या देखते हैं, कि कुल मिलाकर इस तरह के कंप्यूटिंग पहलुओं को सेवा प्रदाता या उपभोक्ता दृष्टिकोण से न केवल एक प्रमुख चिंता है।
 यह पर्यावरण के दृष्टिकोण से दुनिया भर में चिंता का विषय है, कि ऊर्जा की भारी मात्रा में उपभोग किया जाता है।
 एक कार्बन पदचिह्न (carbon footprints)और बेहतर और बेहतर ऊर्जा प्रबंधन की आवश्यकता है।
 ताकि, इस प्रकार की क्लाउड कंप्यूटिंग(cloud computing) पर्यावरण, जिसमे कई प्रकार के लाभ है।
 तो, उपभोक्ता इसका फायदा उठा सकें।
 इसलिए, हमें किसी प्रकार के ग्रीन क्लाउड कंप्यूटिंग(cloud computing) पर्यावरण की आवश्यकता है।
 धन्यवाद।