تقرير تقني: الشبكات المركزة على المعلومات الواعية بالطاقة المتجددة

1. المقدمة

يُعد قطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) مستهلكًا كبيرًا ومتناميًا للطاقة العالمية، مما يساهم بشكل كبير في انبعاثات الكربون. ركزت الأساليب التقليدية لتخضير تكنولوجيا المعلومات والاتصالات على مراكز البيانات الكبيرة المركزية التي تعمل بالطاقة المتجددة. ومع ذلك، فإن هذا النموذج محدود بسبب القيود الجغرافية والطبيعة المتقطعة للطاقة المتجددة (مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح). يتناول هذا البحث، بعنوان "الشبكات المركزة على المعلومات الواعية بالطاقة المتجددة"، هذه الفجوة من خلال اقتراح بنية موزعة جديدة. الفكرة الأساسية هي الاستفادة من التخزين المؤقت داخل الشبكة في أجهزة التوجيه - حيث يكون كل منها مزودًا بتخزين ويعمل بالطاقة المتجددة المحلية - لجعل المحتوى أقرب إلى المستخدمين والاستفادة بذكاء من الطاقة الخضراء الموزعة جغرافيًا.

2. الحل المقترح

الإطار المقترح هو بنية ذات طبقتين مصممة لتعظيم استخدام الطاقة المتجددة عبر شبكة من أجهزة توجيه المحتوى.

2.1. نظرة عامة على بنية النظام

يحول النظام الشبكة من مجرد بنية تحتية لتمرير الحزم إلى منصة موزعة لتوصيل المحتوى واعية بالطاقة. يعمل كل جهاز توجيه كعقدة تخزين مؤقت محتملة، يعمل بمصدر طاقة متجددة خاص به (ألواح شمسية، توربينات رياح). يقوم متحكم مركزي أو بروتوكول موزع بالتنسيق بين توفر الطاقة ووضع المحتوى.

2.2. الطبقة الأولى: التوجيه الواعي بالطاقة المتجددة

هذه الطبقة مسؤولة عن اكتشاف المسارات عبر الشبكة التي تعظم استخدام أجهزة التوجيه التي تعمل حاليًا بالطاقة المتجددة. تستخدم بروتوكول توجيه موزع قائم على التدرج. يعلن كل جهاز توجيه عن مستوى الطاقة المتجددة المتاح لديه. يتم اتخاذ قرارات التوجيه من خلال توجيه الطلبات نحو الجيران ذوي "التدرجات الخضراء" الأعلى، مما يخلق بشكل فعال مسارات تكون "أكثر خضرة". يمكن تعريف المقياس الأساسي على أنه توفر الطاقة المتجددة $E_{ren}(t)$ في جهاز التوجيه $i$ في الوقت $t$.

2.3. الطبقة الثانية: آلية التخزين المؤقت للمحتوى

بمجرد تحديد مسار عالي الطاقة المتجددة، تقوم هذه الطبقة بسحب المحتوى الشائع بشكل استباقي أو تفاعلي من مركز البيانات الأصلي وتخزينه مؤقتًا على أجهزة التوجيه على طول ذلك المسار. يخدم هذا غرضين: (1) يقلل زمن الوصول المستقبلي للمستخدمين بالقرب من ذلك المسار، و (2) ينقل استهلاك الطاقة لتقديم ذلك المحتوى من مركز البيانات الذي قد يعمل بالطاقة التقليدية (البنية) إلى أجهزة التوجيه التي تعمل بالطاقة الخضراء. يتم ترجيح سياسات وضع المحتوى المؤقت واستبداله بناءً على حالة الطاقة المتجددة لجهاز التوجيه.

3. التفاصيل التقنية والنموذج الرياضي

يمكن نمذجة قرار التوجيه على أنه إيجاد مسار $P$ من العميل إلى مصدر المحتوى (أو التخزين المؤقت) الذي يعظم إجمالي فائدة الطاقة المتجددة. يمكن أن تكون دالة الهدف المبسطة لاختيار المسار:

$\max_{P} \sum_{i \in P} \alpha_i \cdot E_{ren}^i(t) - \beta \cdot Latency(P) - \gamma \cdot Hop\_Count(P)$

حيث:

• $E_{ren}^i(t)$: الطاقة المتجددة المتاحة في جهاز التوجيه $i$ في الوقت $t$.
• $\alpha_i$: عامل الترجيح لطاقة جهاز التوجيه $i$ (يمكن أن يعتمد على كثافة الكربون).
• $Latency(P)$: زمن الوصل المقدر من طرف إلى طرف للمسار $P$.
• $Hop\_Count(P)$: عدد القفزات في المسار $P$.
• $\beta, \gamma$: معاملات ضبط لموازنة استخدام الطاقة مع الأداء.

قد تستخدم استراتيجية التخزين المؤقت دالة فائدة للمحتوى $c$ على جهاز التوجيه $i$: $U_i(c) = \frac{Popularity(c)}{Size(c)} \times E_{ren}^i(t)$. يتم إعطاء الأولوية لتخزين المحتوى ذي الفائدة الأعلى مؤقتًا.

4. الإعداد التجريبي والنتائج

4.1. تكوين بيئة الاختبار

بنى المؤلفون بيئة اختبار باستخدام بيانات أرصاد جوية حقيقية (الإشعاع الشمسي وسرعة الرياح) من مواقع جغرافية متنوعة لمحاكاة إنتاج الطاقة المتجددة لكل جهاز توجيه. تمت محاكاة طوبولوجيات الشبكة لتمثيل شبكات مزودي خدمة الإنترنت الواقعية. اتبعت أنماط طلب المحتوى توزيعًا شبيهًا بتوزيع Zipf.

4.2. مقاييس الأداء الرئيسية

• استهلاك الطاقة المتجددة: النسبة المئوية لإجمالي الطاقة المستمدة من مصادر متجددة.
• تخفيض حمل مركز البيانات: الانخفاض في الطلبات التي يخدمها مركز البيانات الأصلي مباشرة.
• نسبة الضربات في التخزين المؤقت: المعدل الذي يتم فيه خدمة الطلبات بواسطة مخازن التخزين المؤقت داخل الشبكة.
• زمن الوصول: متوسط وقت تسليم المحتوى.

4.3. النتائج والتحليل

أظهرت التجارب زيادة كبيرة في استهلاك الطاقة المتجددة مقارنة ببنية ICN الأساسية بدون توجيه واعٍ بالطاقة. من خلال توجيه حركة المرور عبر المسارات "الخضراء" وتخزين المحتوى مؤقتًا هناك، قلل النظام بشكل فعال من عبء العمل على مركز البيانات الرئيسي. كان المقايضة الرئيسية الملاحظة هي زيادة طفيفة محتملة في متوسط زمن الوصول أو طول المسار، حيث أن أقصر مسار ليس دائمًا الأكثر خضرة. ومع ذلك، ساعد مكون التخزين المؤقت في التخفيف من ذلك من خلال جعل المحتوى أقرب إلى الحافة مع مرور الوقت. تؤكد النتائج جدوى النهج ذي الطبقتين في موازنة أهداف الطاقة والأداء.

5. إطار التحليل ومثال تطبيقي

السيناريو: خدمة بث فيديو خلال النهار في أوروبا. تطبيق الإطار:

1. استشعار الطاقة: تبلغ أجهزة التوجيه في جنوب أوروبا (عائد شمسي مرتفع) عن $E_{ren}$ مرتفع.
2. التوجيه بالتدرج: يتم توجيه طلبات المستخدمين من وسط أوروبا نحو هذه العقد عالية الطاقة في الجنوب.
3. التخزين المؤقت الاستباقي: يتم تخزين الفيديو الرائج مؤقتًا على أجهزة التوجيه على طول "الممر الأخضر" المُنشأ هذا.
4. الطلبات اللاحقة: يتم خدمة الطلبات اللاحقة من المستخدمين في وسط أو حتى شمال أوروبا من مخازن التخزين المؤقت الخضراء في الجنوب، مما يقلل من حركة المرور عبر أوروبا ويستخدم الطاقة الشمسية.

سير العمل (غير البرمجي): يمكن نمذجة هذا كحلقة تغذية راجعة مستمرة: مراقبة الطاقة -> تحديث خرائط التدرج -> توجيه الطلبات -> تكييف وضع التخزين المؤقت -> التكرار.

6. الفكرة الأساسية ومنظور المحلل

الفكرة الأساسية: هذا البحث ليس مجرد عن الشبكات الخضراء؛ بل هو رهان ذكي على تمويل الكربون وزمن الوصول. يفترض أن نماذج تكلفة الشبكة المستقبلية ستضمن أرصدة الكربون وتقلب مصدر الطاقة، مما يجعل حالة الطاقة المتجددة لجهاز التوجيه مقياس توجيه من الدرجة الأولى، بنفس أهمية عرض النطاق الترددي أو عدد القفزات. يقترح المؤلفون بشكل أساسي محرك "مراجحة كربونية" ديناميكي وموزع للبيانات.

التدفق المنطقي: المنطق مقنع ولكنه يعتمد على مستقبل محدد: 1) نشر واسع النطاق لعقد الحافة التي تعمل بالطاقة المتجددة (مطلب صعب لمعظم مزودي خدمة الإنترنت الذين يركزون على التكلفة). 2) دفعة تنظيمية أو سوقية تجعل عرض النطاق الترددي "البني" أكثر تكلفة من عرض النطاق الترددي "الأخضر". التدفق التقني - استخدام تدرجات الطاقة للتوجيه والتخزين المؤقت - أنيق، يذكرنا بكيفية تجنب TCP للازدحام، ولكن مطبق على ميزانية الكربون.

نقاط القوة والضعف: قوته تكمن في تصميم نظامه الرؤيوي الشمولي. إنه يتجاوز كفاءة مركز البيانات المعزولة، مثل جهود Google الموثقة في تقارير كفاءة مراكز البيانات الخاصة بهم، إلى تحسين على مستوى الشبكة بأكملها. ومع ذلك، فإن عيبه يكمن في عمليته. قد تكون النفقات العامة لنشر حالة الطاقة الدقيقة في الوقت الفعلي والتنسيق باهظة. كما يفترض أن المحتوى قابل للتخزين المؤقت وشائع - أقل فعالية للبيانات الفريدة في الوقت الفعلي. مقارنة بالأساليب التي تركز على الأجهزة مثل استخدام التبديل الضوئي أو الرقائق منخفضة الطاقة المتخصصة، هذا حل يعتمد بشكل كبير على البرمجيات وقد يواجه قصورًا في النشر.

رؤى قابلة للتنفيذ: لمشغلي الاتصالات، النتيجة المباشرة ليست النشر الكامل بل التجريب. ابدأ بتجهيز عقد الشبكة في الشبكات الصغيرة (مايكروغرید) أو محطات القاعدة التي تعمل بالطاقة الشمسية وتطبيق هذا المنطق على حركة المرور غير الحرجة لزمن الوصول مثل النسخ الاحتياطي أو المزامنة. بالنسبة لواضعي السياسات، يعد البحث مخططًا لكيفية فرض اتفاقيات مستوى الخدمة الواعية بالكربون تقنيًا. يجب أن يركز مجتمع البحث على تبسيط مستوى التحكم - ربما بالاستعارة من فلسفة CycleGAN لتعلم التعيينات بين المجالات (طوبولوجيا الشبكة وخرائط الطاقة) لتقليل النفقات العامة الصريحة للبروتوكول.

7. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث

• التكامل مع الحوسبة الطرفية للجيل الخامس/السادس: خوادم MEC (الحوسبة الطرفية متعددة الوصول) هي مرشحات طبيعية لهذا النموذج، حيث تستضيف التطبيقات وتخزن المحتوى مؤقتًا بناءً على توفر الطاقة المتجددة المحلية.
• بلوك تشين وشبكات الطاقة اللامركزية: يمكن تسجيل حالة التوجيه الواعية بالطاقة في دفتر الأستاذ، مما يتيح التحقق الشفاف من "نقل البيانات الأخضر" لإعداد تقارير الاستدامة المؤسسية.
• التعلم الآلي للتنبؤ: استخدام توقعات الطقس والبيانات التاريخية للتنبؤ بـ $E_{ren}(t+\Delta t)$ وهجرة المحتوى مسبقًا أو جدولة الحسابات، على غرار موازنة الحمل في مراكز البيانات السحابية.
• توحيد مقاييس الخضرة: تطوير معايير IETF أو IEEE للإعلان عن مصدر طاقة جهاز التوجيه وكثافة الكربون، على غرار "ملصق التغذية" لمسارات الشبكة.
• اعتبارات الشبكات الكمومية: مع ظهور مكررات الكم، يمكن دمج احتياجاتها الكبيرة من طاقة التبريد في مثل هذا الإطار للتوجيه الواعي بالطاقة منذ البداية.

8. المراجع

1. Mineraud, J., Wang, L., Balasubramaniam, S., & Kangasharju, J. (2014). Technical Report – Renewable Energy-Aware Information-Centric Networking. University of Helsinki.
2. Google. (n.d.). Google Data Centers: Efficiency. Retrieved from https://www.google.com/about/datacenters/efficiency/
3. Zhu, J., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232).
4. Bari, M. F., et al. (2013). Survey of Green Cloud Computing. Journal of Supercomputing.
5. International Energy Agency (IEA). (2022). Data Centres and Data Transmission Networks. IEA, Paris.