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डेटा सेंटर दक्षता में सुधार के प्रयासों ने वर्जीनिया टेक के गणितज्ञों को डेटा भंडारण और पुनर्प्राप्ति की एक नई विधि विकसित करने के लिए प्रेरित किया है। रिपोर्टों के अनुसार, शोधकर्ताओं ने डेटा केंद्रों में उच्च ऊर्जा खपत से उत्पन्न होने वाले मुद्दों से निपटने के लिए बीजगणितीय ज्यामिति का उपयोग किया है, जो वैश्विक जलवायु लक्ष्यों को प्रभावित कर रहा है। यह सफलता आईईईई बिट्स में विस्तृत थी, जहां टीम ने व्यक्तियों और निगमों द्वारा उत्पन्न डेटा की बढ़ती मात्रा के प्रबंधन के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत किया।
बीजगणितीय संरचनाओं का अभिनव उपयोग
एक के अनुसार प्रतिवेदन Phys.org द्वारा, टीटी को वर्जीनिया टेक में गणित के प्रोफेसर और कॉमनवेल्थ साइबर इनिशिएटिव के साउथवेस्ट वर्जीनिया नोड के निदेशक ग्रेचेन मैथ्यूज द्वारा समझाया गया था, कि डेटा प्रतिकृति के पारंपरिक तरीकों के परिणामस्वरूप अक्सर बड़ी मात्रा में जानकारी की नकल होती है। जैसा सूचना दीमैथ्यूज ने कहा कि बेहतर विकल्प इस तरह की अतिरेक को काफी हद तक कम कर सकते हैं। गणित के सहायक प्रोफेसर हीराम लोपेज़ ने कहा कि नई विधि डेटा को खंडित करने और इसे निकट स्थित सर्वरों में वितरित करने के लिए बीजगणितीय संरचनाओं को नियोजित करती है। यह सुनिश्चित करता है कि, सर्वर विफलता की स्थिति में, लापता डेटा को व्यापक ऊर्जा उपयोग के बिना पड़ोसी सर्वर के माध्यम से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है।
समाधान के पीछे का गणित
डेटा भंडारण के लिए विशेष बहुपदों के उपयोग को एक महत्वपूर्ण प्रगति के रूप में रेखांकित किया गया। हालाँकि बहुपद को 1960 के दशक से डेटा भंडारण से जोड़ा गया है, हाल के विकास ने उन्हें स्थानीयकृत डेटा पुनर्प्राप्ति जैसे अनुप्रयोगों के लिए और अधिक व्यावहारिक बना दिया है। मैथ्यूज ने आईईईई बिट्स में बताया कि ये संरचनाएं डेटा को प्रबंधित करने, भंडारण और पुनर्प्राप्ति ऊर्जा मांगों से संबंधित मुद्दों को संबोधित करने का एक कुशल और विश्वसनीय तरीका प्रदान करती हैं।
बढ़ती बिजली खपत को संबोधित करना
यह विधि एक महत्वपूर्ण समय पर आई है, क्योंकि संयुक्त राज्य भर में ऊर्जा की मांग बढ़ती जा रही है, जो डेटा केंद्रों की बढ़ती संख्या से प्रेरित है। मैथ्यूज ने प्रकाशन में इस बात पर जोर दिया कि मौजूदा प्रणालियों में स्थायी सुधार ऊर्जा खपत के प्रबंधन में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।
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