차례:
빅 데이터는 여러 수준에서 큰 뉴스입니다. 대부분의 비즈니스는 수익을 높일 수있는 방법으로 빅 데이터를 생각하지만 빅 데이터는보다 타겟팅 된 광고를 만드는 것보다 훨씬 더 많은 힘을 발휘합니다. 실제로 빅 데이터는 에너지 낭비를 포함하여 전 세계적으로 직면 한 가장 큰 문제 중 일부를 해결할 수 있습니다.
청정 기술과 관련하여 빅 데이터는 잠재력 측면에서 대체 에너지 원과 전기 자동차를 능가했습니다. 에너지 사용량에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하고 해석하는 능력은 이미 소비자와 에너지 공급자 모두에게 혁신적인 에너지 절약 혁신을 가져 왔으며, 이러한 기술은 가까운 시일 내에보다 정교 해지고 널리 보급 될 준비가되어 있습니다.
빅 데이터 및 소비자 측 에너지 효율
에너지 효율은 많은 소비자와 기업에게 중요한 문제입니다. 사용하는 에너지가 적을수록 더 많은 돈을 절약 할 수 있으므로 말 그대로 에너지 낭비를 줄입니다. 사용하지 않을 때 조명, 가전 제품 및 가정용 컴퓨터를 끄는 일상적인 에너지 절약 습관 외에도 소비자는 차고 도어 오프너에서 가정용 난방 및 냉각 시스템에 이르기까지 모든 에너지 효율적인 모델로 전환하고 있습니다.
가정 및 비즈니스 에너지 효율의 역사적 문제는 에너지 소비에 대한 자세한 데이터가 부족하다는 것입니다. 난방 및 냉방은 미국의 모든 에너지 사용량의 약 50 %를 차지하지만 에너지 사용량은 계절적이며 나머지 50 %는 너무 많이 분류되지 않습니다. 월간 공공 요금 청구서에는 30 일 동안 가구가 사용한 총 에너지 양만 표시됩니다. 사용 방법 또는 낭비 장소는 아닙니다.
스마트 센서는 가정용 에너지 사용, 에너지 사용량뿐만 아니라 사용량이 발생할 때 또는 데스크탑을 집에 두는 데 드는 비용을 추적하고보고하는 데 필요한 정확한 데이터를 가정용으로 제공 할 수 있습니다. 일하러 8 시간 동안 이 데이터는 웹 및 모바일 플랫폼을 통해 제공 될 수 있으므로 소비자는 집에 없을 때에도 에너지 낭비를 감지하고 에너지 사용을 제어 할 수 있습니다.
가장 널리 사용되는 예로 Nest 스마트 서모 스탯이 있습니다. 전 Apple 엔지니어가 설계 한이 장치는 프로그래머블 온도 조절 장치의 성능을 달성했지만 사용자 친화적으로 만들지 못했습니다. 추가 열이나 냉방이 필요 없을 때 자동 온도 조절기를 다이얼 다운 상태로 유지하고, 아침 알람이 울리기 직전 또는 직장에서 집으로 돌아올 때와 같이 원할 때 적절한 온도로 회전하도록 설정할 수 있습니다. . 또한 Nest 온도 조절기는 환경 설정을 "학습"하고 기록 설정을 기반으로 자동 조정합니다.
이 유형의 기술은 더 똑똑한 조명, 냉장고, 차고 문, 에어컨, 솥 그릇, 잔디 스프링클러 등에 사용될 수 있습니다. 또한 최대 에너지 효율로 운영되는 완전한 스마트 가구를 만들 수있는 빅 데이터의 잠재력을 보여줍니다. (이것은 사물 인터넷 (Internet of Things)의 일부입니다. $ # @! 사물 인터넷이란 무엇입니까?에서 자세히 알아보십시오!)
산업 에너지 폐기물 절단
빅 데이터는 소비자 에너지 효율성 외에도 유틸리티가보다 스마트 한 에너지 관리를 실현할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 올바른 데이터를 통해 유틸리티는 과부하 된 그리드의 효율성을 극대화하고 새로운 플랜트로 돈을 들이지 않고도 원활하게 운영 할 수 있습니다.
유틸리티는 24 시간 연중 무휴로 전원을 유지합니다. 그러나 급변하는 전력 수요는 더운 여름날이나 추운 겨울 밤과 같이 급증하는 수요를 충족시키기 위해 여분의 용량이 필요합니다. 대부분의 유틸리티에 대한 현재 솔루션은 "피킹 플랜트"를 사용하는 것입니다. 대부분의 기간 동안 휴면 상태이며 활성화 비용이 많이 드는 정점 설비는 운영 중 발생하는 추가 오염은 말할 것도없이 피크가 아닌 에너지보다 시간당 메가 와트 수의 최대 8 배가 될 수 있습니다.
빅 데이터는 피킹 플랜트에 대한 유틸리티의 의존성을 줄이거 나 없앨 수 있습니다. 유틸리티는 날씨와 같은 외부 요인을 해결하는 스마트 미터 및 알고리즘을 통해 비 필수 전력 사용을 피크가 아닌 시간으로 전환하여 피크 수요 급증을 줄이고 모든 전력 사용량을 메인 그리드에서 유지할 수 있습니다.
보다 스마트 한 에너지 관리를 통해 유틸리티는 풍력 및 태양 광과 같은 대체 에너지 원으로부터 실질적인 가치를 이끌어 낼 수 있습니다. 빅 데이터 피드는 자연 에너지가 생성되지 않는 기간 동안 유틸리티가 자동으로 보상하는 데 도움이됩니다. 빅 데이터를 이용한 예측 모델링을 통해 유틸리티는 풍력 및 태양 패턴을보다 정확하게 계산하고 풍력 터빈 및 태양 전지판의 설계 및 위치를 최적화 할 수 있습니다.
플립 사이드 : 데이터 센터 및 에너지 낭비
빅 데이터가 에너지 낭비 문제를 해결할 가능성을 방해 할 수있는 주요 문제 중 하나는 빅 데이터 자체 또는 적어도 빅 데이터 생성 방식에 있습니다. 상상할 수없는 이러한 양의 데이터는 데이터 센터에서 생성되며, 작동하려면 에너지가 필요합니다. 그리고 많은 데이터 센터가 사용하는 것보다 더 많은 에너지를 낭비하고 있습니다.
유틸리티와 마찬가지로 데이터 센터도 연중 무휴 운영됩니다. 열은 심각한 문제입니다. 수백 개의 대규모 서버에서 열이 발생하므로 인프라의 물리적 붕괴를 방지하기 위해 설비를 지속적으로 냉각해야합니다. 그러나 대부분의 데이터 센터는 에너지 효율성을 고려하여 운영되고 있지 않습니다. 실제로 뉴욕 타임즈 (New York Times)의 2012 년 보고서에 따르면 수요 변화를 보상하는 대신 대부분의 데이터 센터가 24 시간 내내 최대 효율로 가동되고 있으며 그리드에서 소비되는 에너지의 90 % 이상이 낭비되고 있습니다.
데이터 센터와 디지털 경제는 현재 전 세계 에너지의 약 10 %를 소비합니다. 빅 데이터가 에너지 낭비 문제를 해결하는 것이라면, 업계는 전파하기 전에 먼저 실천하고 효율성 도구를 자체적으로 켜야하며, 공급 중단의 위험없이 전력 소비를 줄이고 전반적인 에너지 사용을 개선 할 수있는 방법을 찾아야합니다.
그러나 이러한 장애에도 불구하고 빅 데이터의 "녹색"잠재력은 엄청납니다. 더 친환경적이고 에너지 효율이 높은 세상에 뛰어 드는 것은 우리가 에너지를 사용하는 방식과 가장 자주 낭비되는 위치를 더 잘 이해하는 문제 일 수 있습니다.
