AI 요약관련 정보

• 소프트웨어 산업은 전 세계 온실가스 배출량의 1~3%를 차지하며, 데이터 센터의 전력 수요는 2030년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상되어 기후 위기에 상당한 영향을 미칩니다. 🌍
• 기존의 작업 스케줄링 방식은 전력망의 탄소 집약도를 고려하지 않아, 임의의 시간에 작업을 실행함으로써 불필요하게 높은 탄소 배출을 유발합니다. ⏰
• '탄소 인식(Carbon Awareness)'은 그린 소프트웨어의 핵심 원칙 중 하나로, 전력망이 깨끗할 때(탄소 집약도가 낮을 때) 더 많은 작업을 수행하고, 오염될 때(탄소 집약도가 높을 때) 작업을 줄이는 것을 목표로 합니다. 💡
• 탄소 집약도는 킬로와트시당 이산화탄소 등가물(gCO2e/kWh)로 측정되며, 연료원, 지역, 시간(시간별, 일별, 계절별)에 따라 크게 달라집니다. 📊
• 메탄과 아산화질소 같은 다른 온실가스도 이산화탄소 등가물로 환산하여 총 온실가스 영향을 평가하며, 이들은 이산화탄소보다 단기적으로 훨씬 강력한 온난화 효과를 가집니다. 💨
• '그린스케줄러(Greenuler)'는 개발자가 기존 @Scheduled 어노테이션을 @GreenScheduled로 교체하여 작업 실행 시간을 탄소 집약도가 가장 낮은 시점으로 자동 조정할 수 있게 하는 오픈소스 라이브러리입니다. ♻️
• 그린스케줄러는 'Carbon Intensity IO API'를 통해 유럽 전력 운영자 협회(ENTSO-E)의 데이터를 기반으로 지역별 탄소 집약도 예측 정보를 받아 최적의 실행 시간을 결정합니다. 📡
• 개발자는 고정된 실행 시간 대신 작업에 허용되는 '시간 창(time window)'을 지정하고, 예상 작업 지속 시간을 제공하여 스케줄러가 가장 친환경적인 순간을 찾도록 합니다. ⏳
• 시간 제약을 완화할수록 그린스케줄러가 탄소 집약도가 낮은 시간을 더 잘 최적화할 수 있어 더 큰 탄소 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 📉
• 연속적인 작업 스케줄링을 위한 'Successive Scheduler' 기능은 고정된 간격 대신 유연한 간격(예: 3~8시간마다)을 허용하여, 매번 최신 예측 데이터를 기반으로 가장 친환경적인 실행 시점을 동적으로 찾아냅니다. 🔄