डेटा फर्नेस: Difference between revisions
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डेटा फर्नेस आवासीय घरों या कार्यालयों में कंप्यूटर चलाकर उन्हें हीटिंग करने की एक विधि है[1], जो अधिक मात्रा में अपशिष्ट हीट छोड़ती है। डेटा फर्नेस सैद्धांतिक रूप से विशाल डेटा केंद्र में कंप्यूटरों को संग्रहीत करने से सस्ता हो सकता है क्योंकि आवासीय क्षेत्रों में विद्युत की उच्च व्यय (औद्योगिक क्षेत्रों की तुलना में) को घर के मालिक से डेटा सेंटर द्वारा उत्सर्जित हीट के लिए चार्ज करके ऑफसेट किया जा सकता है। कुछ बड़ी कंपनियां जो हजारों गीगाबाइट डेटा संग्रहीत और संसाधित करती हैं, उनका मानना है कि डेटा फर्नेस प्रभावकारी हो सकती हैं क्योंकि ओवरहेड व्यय बहुत कम होगी या नहीं होगी। एक पारंपरिक डेटा स्टोरेज केंद्र की व्यय लगभग $400 प्रति सर्वर तक होती है,[2] जबकि घरेलू डेटा फर्नेस के प्रति सर्वर की ओवरहेड व्यय लगभग $10 है। व्यक्तियों ने 2011 तक हीट सोर्स के रूप में कंप्यूटर का उपयोग करना प्रारंभ कर दिया था।[2]
उपयोगिता
पहली तरह की डेटा फर्नेस (डीएफ) कम व्यय वाली मौसमी डीएफ हो सकती है। इस प्रकार का डीएफ कंटेंट वेब इंडेक्सिंग या वैज्ञानिक डेटा के बड़े सेट के प्रसंस्करण जैसे विलंब-सहिष्णु कार्य करने के लिए वर्तमान ब्रॉडबैंड कनेक्शन का उपयोग करेगा।[2] सर्वर तभी चालू होगा और हीटिंग और प्रसंस्करण प्रारंभ करेगा जब घर को हीट की आवश्यकता होगी। दूसरे प्रकार का डीएफ कम बैंडविड्थ वाला निकट डीएफ होगा। यह विकल्प तेज़ गणना प्रदान कर सकता है क्योंकि यह प्रत्येक समय चल सकता है, किन्तु इससे ओवरहीटिंग का खतरा बढ़ जाता है। इस समस्या से सामना करने के लिए अनावश्यक हीट से प्रतिपादन पाने के लिए सर्वर रैक में बाहर की ओर वेंट जोड़े जा सकते हैं। तीसरा विकल्प पर्यावरण अनुकूल शहरी डीएफ होगा। यह विकल्प, दूसरे विकल्प की तरह, वर्ष भर चलता है और अतिरिक्त हीट को बाहर निकाल सकता है। यह सेवा प्रदाताओं के लिए शहरी क्षेत्रों में अधिक तेज़ी से विस्तार करने का लाभ होता है, जब तक एप्लिकेशन सर्वरों की संख्या के अनुरूप बढ़ जाते हैं। यह विकल्प नई चुनौती का कारण बनता है, क्योंकि चूंकि यह वर्ष भर चलता है, सर्वर चलाने के लिए विद्युत की व्यय का आवरण घर के मालिकों को उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली हीट के लिए बिल देकर नहीं की जा सकती है क्योंकि यह बहुत कम होती है।
तकनीकी आवश्यकताएँ
पानी हीटिंग करने वाली डेटा फर्नेस के लिए, त्वचा के कठिनाइयों को सीमित करते हुए रोगजनकों के विकास को रोकने के लिए हीटिंग को कम से कम 56°C/133°F होना चाहिए। स्पेस हीटिंग रेडिएटर्स के संबंध में, 50-60°C/122-140°F का तापमान रेडिएटर एम्बेडिंग प्रोसेसर के लिए उपयुक्त है, जब तक कि हीटिंग सतह हीट को खत्म करने के लिए महत्वपूर्ण आकार की नही होती है।[3]
सुरक्षा
इन सर्वरों की सुरक्षा को लेकर चिंताएं हैं, क्योंकि इन्हें बिना निरीक्षण के निजी संपत्तियों पर संग्रहीत किया जाएगा। पारंपरिक डेटा केंद्रों के विपरीत, जिनकी निरंतर निरीक्षण की जाती है, डेटा फर्नेस को डेटा स्टोरेज के लिए सबसे असुरक्षित वातावरण माना जाना चाहिए। सर्वोत्तम सुरक्षा के लिए, प्रत्येक सर्वर में विकृत को रोकने के लिए उपकरण होगा। इसके अतिरिक्त, इन सर्वरों पर सभी डेटा को एन्क्रिप्टेड करना होगा जिससे डेटा का अनुरोध करने वाले व्यक्ति के अतिरिक्त किसी को भी उस तक पहुंचने की होटी है।[4]
अनुप्रयोग
सम्पूर्ण संसार में कुछ कंपनियाँ इस अवधारणा का सम्पूर्ण संसार में व्यावसायीकरण कर रही हैं। जर्मन कंपनी क्लाउड एंड हीट परिसर में स्थापित डिस्ट्रिब्यूटेड डेटा सेंटर द्वारा हीटिंग किया गया हीटिंग पानी प्रदान करती है।[5] फ्रांसीसी कंपनी कर्नाट कंप्यूटिंग ने रेडिएटर विकसित किया है जो एम्बेडेड प्रोसेसर के साथ हीटिंग होता है और उत्पन्न कंप्यूटिंग पावर को बेचता है।[6]
अग्रिम पठन
संदर्भ
- ↑ Jie Liu; Michel Goraczko; Sean James; Christian Belady; Jiakang Lu; Kamin Whitehouse (June 2011). "The Data Furnace: Heating Up with Cloud Computing" (PDF). Microsoft Research. Retrieved 30 December 2013.
- ↑ 2.0 2.1 2.2 Stross, Randall (2011-11-26). "डेटा भट्टियाँ घरों में गर्मी ला सकती हैं". New York Times. Retrieved 30 December 2011.
- ↑ Pulley, Adam (28 January 2015). "How Hot Does A Data Furnace Heating System Need To Be?" (PDF). Green Processing.
- ↑ "Worried About Being Cold this Winter? How About Installing a Data Furnace?". 2011-11-28. Retrieved 30 December 2011.
- ↑ "जर्मनों को बादल से निःशुल्क ताप मिलता है". DatacenterDynamics (in English). Retrieved 2018-07-06.
- ↑ Velkova, Julia (1 December 2016). "Data that warms: Waste heat, infrastructural convergence and the computation traffic commodity". Big Data & Society. 3 (2): 205395171668414. doi:10.1177/2053951716684144.
