Цифровые отходы как индикатор инновационного развития агропромышленного комплекса

Введение

Цифровая трансформация агропромышленного комплекса (АПК) России порождает беспрецедентные объёмы данных, однако значительная их доля остаётся неиспользуемой, формируя «цифровые отходы», которые увеличивают энергопотребление, нагрузку на ИТ-инфраструктуру и углеродный след отрасли [12, 44], что подтверждается и панорамным анализом глобальных трендов цифровизации АПК [2, 4, 6, 30]. По последним оценкам, при сохранении централизации вычислений и отсутствии политик «цифровой гигиены» совокупный энерго-углеродный след сельскохозяйственных данных может удвоиться уже в первой половине следующего десятилетия [33, 35]. Актуальность проблемы усиливается региональной диспропорцией: свыше 75 % коммерческих стоек центров обработки данных (ЦОД) сконцентрировано в Москве, тогда как сельскохозяйственные данные генерируются и в Сибири, и на Дальнем Востоке, и Северном Кавказе [40], вследствие чего возрастает энергетическая «цена» передачи и хранения данных [5, 9].

Имеющиеся результаты научных исследований фиксируют три ключевых тренда. Во-первых, быстрый рост телеметрии интернета вещей и геопространственных данных создаёт экспоненциальное расширение объёмов «тёмных» данных, которые не вовлекаются в аналитические контуры [20, 7, 11, 19]. Во-вторых, нормативные регуляторы ужесточают требования к локализации и управлению данными, требуя архитектур, способных обеспечить суверенитет и киберустойчивость без лишних копий и дублей [13, 10, 25]. В-третьих, международная энергетическая статистика подчёркивает, что углеродная отдача информационных технологий зависит не столько от эффективности оборудования, сколько от размещения вычислительных мощностей в низкоуглеродных энергозонах и применения периферийной фильтрации данных [42, 45, 3, 26].

Современные научные исследования охватывают несколько подходов к снижению негативных эффектов «цифрового следа» в аграрном секторе. Чаще всего упоминаются централизованные методы компрессии и дедупликации данных на уровне облачных платформ, которые позволяют уменьшить объём хранимой информации на 15–25 % без изменения топологии сети [18]; «зелёное планирование рабочих нагрузок», при котором виртуальные машины динамически мигрируют между площадками разных классов энергопотребления [27]; гибридные архитектуры интернета вещей с ограниченной локальной агрегацией, где периферийные узлы осуществляют предварительную фильтрацию лишь для отдельных высокочастотных датчиков, например метеостанций [31, 8, 28]; а также модели «озеро данных + холодный архив», снижающие расходы на долговременное хранение [38, 6].

Детальный анализ показывает, что существующие исследования сосредоточены преимущественно на алгоритмических способах экономии места, таких как сжатие и дедупликация, либо на энергетическом профилировании отдельных центров обработки данных, тогда как три принципиальных аспекта остаются проработанными недостаточно. Во-первых, практически не рассматривается пространственная оптимизация маршрутов «датчик → столичный ЦОД», хотя именно протяжённость канала формирует до 60 % сетевых энергозатрат и до 70 % задержки критически важных операций [29, 22]. Во-вторых, слабо изучена интеграция механизмов фильтрации «время жизни» и контекстной дедупликации непосредственно на региональном уровне, а не только на финальной облачной площадке, что не позволяет оценить влияние таких процедур на объём «тёмных» данных при крупных отраслевых масштабах [34, 24, 23]. В-третьих, отсутствует комплексная оценка связки «данные ↔ энергия ↔ углерод» с дифференциацией по региональным структурам производства электроэнергии; большинство публикаций оперируют усреднёнными коэффициентами и тем самым игнорируют «углеродный выигрыш» от размещения вычислений в низкоуглеродных энергозонах [41, 14, 15, 16, 17, 21].

Предлагаемый в настоящей работе подход регионализации вычислительной инфраструктуры АПК заключается в перераспределении вычислений ближе к источникам данных, тем самым сокращая сетевой энтропийный поток и сопутствующие энергетические потери; внедряет многоуровневые правила фильтрации «время жизни» и поддерживаемую искусственным интеллектом дедупликацию уже на уровне муниципальных периферийных хабов и региональных центров, что уменьшает объём «тёмных» данных до их попадания в федеральный контур; и, наконец, сочетает модели потоков информации с региональными коэффициентами выбросов, позволяя количественно оценивать углеродный эффект разных сценариев размещения центров обработки данных.

Основная часть

Анализ результатов научных исследований показал, что цифровизация агропромышленного комплекса (АПК) России представляет собой стратегическое направление государственного и отраслевого развития, направленное на повышение эффективности производства, снижение издержек, улучшение мониторинга ресурсов и обеспечение продовольственной безопасности. В условиях глобального технологического сдвига российский АПК активно внедряет цифровые решения, однако этот процесс сопровождается рядом специфических особенностей, обусловленных как инфраструктурными, так и институциональными факторами.

Одной из ключевых характеристик цифровой трансформации в АПК России является неравномерность внедрения технологий. Цифровые решения, такие как системы точного земледелия, мониторинг интернета вещей, беспилотные летательные аппараты, геоинформационные технологии, активно применяются в преимущественно крупных агрохолдингах и в экономически развитых регионах — например, в Липецкой области, Краснодарском и Ставропольском краях. В то же время значительная часть малых и средних сельхозпроизводителей, особенно в удалённых и слаборазвитых регионах, сталкивается с ограничениями в доступе к цифровой инфраструктуре, низкой ИТ-грамотностью персонала и отсутствием стимулов к цифровому переходу.

Следующей особенностью является фрагментарность цифровой инфраструктуры. Большинство цифровых систем и сервисов функционируют в рамках отдельных этапов производственного цикла — например, агрономического учета, контроля за урожайностью или логистики — не интегрируясь в единую платформу. Это затрудняет создание сквозных цифровых цепочек стоимости и приводит к накоплению избыточных и слабо структурированных данных, значительная часть которых впоследствии не используется в управленческих и аналитических целях. Таким образом, формируется массив так называемых «цифровых отходов», то есть неактуальных, дублирующихся и нефункциональных цифровых следов.

Кроме того, цифровизация агросектора в России сопровождается отсутствием единых стандартов цифровых данных, что существенно затрудняет межведомственное и межсистемное взаимодействие. В ряде случаев сельскохозяйственные предприятия вынуждены параллельно использовать несколько несовместимых информационных систем, что приводит к избыточной цифровой нагрузке и риску дублирования информации.

Отдельного внимания заслуживает проблема цифровой гигиены и управления цифровыми данными. В условиях стремительного роста объёмов информации, генерируемой сельхозмашинами, сенсорами, метеостанциями и учетными системами, вопросы сортировки, структурирования, актуализации и удаления данных остаются нерешёнными. Это создает предпосылки для чрезмерного расхода вычислительных ресурсов, перегрузки локальных хранилищ, повышения затрат на обслуживание ИТ-инфраструктуры и увеличения углеродного следа от цифровых процессов.

Таким образом, цифровизация АПК в России характеризуется высоким потенциалом и одновременно значительными вызовами, связанными с инфраструктурной диспропорцией, кадровым дефицитом, фрагментарностью данных и отсутствием унифицированного подхода к цифровому управлению. Эти условия создают предпосылки для накопления значительного объема неиспользуемых, избыточных и устаревших данных, то есть формирования так называемых цифровых отходов.

Цифровые отходы представляют собой часть цифрового следа, включающую в себя массивы информации, которые либо вовсе не используются в процессе принятия решений, либо теряют актуальность вследствие неупорядоченного хранения, дублирования и отсутствия механизмов фильтрации. В условиях АПК эта проблема усугубляется расширением применения сенсорных систем, технологий геоинформационных систем (ГИС-технологий), цифровых платформ учета и анализа, что резко увеличивает объем генерируемых данных при отсутствии соответствующих стратегий управления ими [49].

Цифровые отходы в агропромышленном комплексе можно классифицировать по четырём основным направлениям. Во-первых, по источнику генерации различают операционные отходы данных, административно-отчетные цифровые отходы, маркетингово-коммуникационные отходы, а также избыточные копии данных. Во-вторых, по степени актуальности и применимости выделяются устаревшие данные, непроверенные или ошибочные данные и данные без назначения. В-третьих, с точки зрения формы хранения и структуры, цифровые отходы подразделяются на неструктурированные и структурированные, но нефункциональные данные. И, наконец, по последствиям хранения можно выделить энергозатратные цифровые отходы, загрязняющие аналитические процессы, а также создающие риски кибербезопасности.

С целью систематизации обобщим выделенные разновидности цифровых отходов в аграрной сфере в виде типологической схемы (Таблица 1), отражающей их происхождение, структурные особенности и потенциальное влияние на эффективность цифровых процессов в АПК.

Таблица 1 – Типология цифровых отходов в АПК

Сформулированная типология цифровых отходов определяет содержательные параметры проблемы, однако её аналитическая полнота достигается лишь при учёте пространственно-технологического аспекта. Локализация потоков и скоплений данных-отходов в инфраструктуре агропромышленного комплекса: от распределённых сенсорных сетей и корпоративных центров обработки данных до облачных платформ и периферийных (edge) устройств – позволяет выявить ключевые точки концентрации цифровых отходов (рисунок 1), количественно оценить сопряжённую нагрузку на вычислительные и энергетические ресурсы.

Рисунок 1 – Ключевые точки концентрации цифровых отходов в инфраструктуре АПК

*Составлено автором

В инфраструктуре агропромышленного комплекса России цифровые отходы концентрируются на нескольких уровнях. На полевом (edge) уровне один только се­воо­борот: операция посева и первичной обработки поля — создаёт около 1 Гб телеметрии, которую техника не в состоянии выгрузить по 3G-каналу; данные размещаются во внутренних SD-картах (Secure Digital – безопасная цифровая карта памяти) комбайнов и шлюзах, превращаясь в неиспользуемые логи и дубли  [38]. Агродроны, выполняющие аэрофотосъёмку, хранят промежуточные несжатые исходные снимки сериями дублей, если в хозяйстве нет процедуры первичной фильтрации, — тем самым формируя десятки гигабайт «холодных» файлов за сезон.

На фермерской инфраструктуре локальные серверы аккумулируют временные базы и конфигурационные дампы, поскольку ротация метрик не автоматизирована; рабочие станции агрономов хранят множественные версии Excel-отчётов и технологических карт. Характерно, что отраслевое решение «1С:ERP АПК» уже внедрено более чем на 300 агропредприятиях — каждое из них создаёт собственные справочники, отчёты и временные копии, порождая значительный объём ROT-данных (избыточных (redundant), устаревших (obsolete) или тривиальных (trivial) данных).

В корпоративных ЦОДах и региональных дата-пулах (массивах данных, куда из разных источников поступает согласованная и унифицированная информация для дальнейшего хранения, обмена и аналитической обработки) потоки цифровых отходов накапливаются в ERP/CRM-модулях (ERP (Enterprise Resource Planning) — модуль планирования и управления ресурсами предприятия (учёт материальных запасов, финансов, производственных процессов, закупок, персонала); CRM (Customer Relationship Management) — модуль ведения взаимоотношений с клиентами (управление контактами, продажами, маркетингом, сервисным обслуживанием)), где оседают устаревшие записи о контрагентах, а также в BI-«песочницах» (изолированных вычислительных средах внутри корпоративной аналитической платформы), где после каждой итерации машинного обучения остаются «осиротевшие» датасеты (структурированные набор данных из таблиц, файлов изображений, временных рядов, сопровождаемых описанием полей (метаданными) и стандартизованной схемой хранения) [39]. Почтовые и маркетинговые сервисы усугубляют ситуацию: в одной из российских инсталляций MailArchiva EE архив корпоративной почты превысил 2 000 ТБ для 500 000 ящиков, большую часть которых составляют редко востребованные письма и вложения  [36].

Облачные озёра данных Интернета вещей и выделенные разделы геоинформационных систем содержат терабайты устаревших геопривязанных снимков предыдущих сезонов, которые не используются в актуальных моделях; отсутствие правил жизненного цикла превращает их в долговременный «цифровой осадок». Дополнительный вклад дают резервные копии: отраслевые рекомендации по долгосрочному бэкапу (полной или частичной копии исходных данных, создаваемой на отдельном носителе или в другом хранилище с целью их восстановления в случае утраты, повреждения либо сбоя основной системы) указывают, что носители необходимо пересоздавать каждые 5–7 лет, иначе архив превращается в набор устаревших, трудно восстанавливаемых копий  [32].

Наконец, мобильный слой и периферийный IoT (интернет вещей) — смартфоны агрономов, датчики для скота — создают локальные кэши (участки быстрого временного хранилища) фотографий, телеметрии и дублей физиологических показаний при обрывах связи, что формирует «всплесковый» мусор в буферах шлюзов (выделенных областях оперативной памяти или энергонезависимого накопителя на периферийном сетевом устройстве (шлюзе), куда временно помещаются входящие и исходящие пакеты данных до их дальнейшей передачи, агрегации или предварительной обработки). Совокупно перечисленные примеры демонстрируют, что ключевые зоны скопления цифровых отходов появляются на каждом логистическом узле данных — от датчиков поля до корпоративных и облачных платформ, — а их масштабы измеряются уже гига- и терабайтами.

Избыточные массивы цифровых отходов, локализованные на всех уровнях аграрной цифровой инфраструктуры, не остаются статичными. Независимо от того, располагаются ли они на периферийных шлюзах, локальных «фермерских» серверах или в корпоративных и облачных хранилищах, их сохранность опирается на вычислительные узлы, которые должны оставаться непрерывно включёнными и доступными для сетевого обмена. Это, в свою очередь, неизбежно закрепляет данные на энергетически активных ресурсах — от стойковых серверов edge-уровня до масштабных центров обработки данных. Постоянная работа этих ЦОД, охлаждающих систем и сетевой инфраструктуры приводит к значительному потреблению электроэнергии и, как следствие, к увеличению совокупного углеродного следа агропромышленного комплекса, переводя проблему цифровых отходов из информационного измерения в сферу экологической и инфраструктурной нагрузки.

Сегодня в АПК транслируется измеримый энергетический и углеродный след отрасли (рисунок 2). С позиции прямых затрат на электроэнергию базовым ориентиром служит энергопотребление дата-центров: Международное энергетическое агентство оценивает, что в 2024 г. глобальные ЦОДы израсходовали около 415 ТВт·ч, то есть ≈ 1,5 % всей производимой в мире электроэнергии, с прогнозом роста почти вдвое к 2030 г. [44]. Более широкий ИКТ-контур (сети, устройства, передача) уже приближается к 1 000 ТВт·ч / год [46].

Для России профили мощности дата-центров оцениваются аналитиками iKS-Consulting в 841 МВт установленных ИТ-нагрузок; это соответствует ≈ 7,3 ТВт·ч годового потребления только на стороне ЦОД [33]. Даже при консервативном допущении, что АПК формирует 6-7 % всех корпоративных объёмов данных (доля отрасли в совокупной выручке облачных и ERP-поставщиков), получаем 450–500 ГВт·ч прямых расходов на хранение и обработку аграрных данных.

Косвенная нагрузка формируется распределёнными узлами сбора информации. Так, сенсорный комплекс Climate Pro способен генерировать до 7 ГБ на каждый акр (≈17 ГБ/га) в сезон [32], а исследование итальянского хозяйства площадью 22 га показало накопление 18,6 Гб необработанных полевых данных в 2020 г. с прогнозом роста до 40,5 Гб к концу 2025 г. [20]. Перенесённое на российские реалии (≈ 123 млн га пашни, из которых ~10 % уже оцифрованы), это означает сезонное формирование 60–80 Пб «сырого» контента, требующего транспортировки через мобильные или спутниковые каналы и последующего хранения в региональных ЦОДах. При удельной энергоёмкости хранения порядка 7 кВт·ч/ТБ годовой косвенный вклад только этой группы данных может превышать 0,5 ТВт·ч.

Отдельный пласт образуют корпоративные архивационные сервисы: в одной из российских инсталляций Mail-Archiva EE архив корпоративной почты агрохолдинга превысил 2 000 Тб для 500 000 почтовых ящиков [35]. При типичном коэффициенте дублирования 30–40 % не менее 600–800 ТБ являются «цифровыми отходами», которые продолжают питаться от инфраструктуры хранения и резервного копирования.

Рисунок 2 – Сравнение энергетического следа ЦОД и АПК России

*Составлено автором

Совокупно прямые (ЦОД) и косвенные (полевые устройства + сети передачи + архивы) расходы выводят цифровой след российского сельского хозяйства на уровень ≈ 1 ТВт·ч в год, что эквивалентно годовому потреблению электроэнергии города с населением 300–350 тыс. человек. Динамика дальнейшей цифровизации (рост мощностей ЦОД до 2,3 ГВт к 2028 г. [37] и внедрение AI-аналитики) указывает на удвоение этого показателя уже в первой половине следующего десятилетия, если не будут внедрены политики «цифровой гигиены» и энергоэффективного управления данными.

Несмотря на уже описанный совокупный цифровой след, его пространственное распределение в России крайне неравномерно (рисунок 3).

Рисунок 3 – Распределение коммерческих стоек ЦОД по регионам России

*Составлено автором

Концентрация 76 % коммерческих стоек дата-центров в Москве (при 9 % в Санкт-Петербурге и лишь 15 % на все остальные субъекты) свидетельствует о гиперцентрализации вычислительной мощности; большая часть сельскохозяйственных данных из Сибири, Дальнего Востока и Северного Кавказа вынуждена «мигрировать» на тысячи километров для хранения и обработки [40]. Одновременно только 70 % территории страны охвачено стабильным высокоскоростным интернетом, а уровень цифровизации региона варьирует от > 90 % в Москве и Татарстане до ≈ 55 % в Тыве и Чукотском АО (рисунок 4) [37].

Рисунок 4 – Покрытие 2G/4G территории федеральных округов России

*Составлено автором

Даже масштабная программа «Устранение цифрового неравенства 2.0» пока довела связь стандарта 2G/4G лишь до 4 709 сёл и деревень с населением 100–500 человек, что составляет доли процента от общего числа российской сельской вычислительной сети [31].

В таких условиях оптимизация цифрового потока становится критически важной именно для регионов с низкой ИТ-инфраструктурой: каждый мегабайт «лишних» данных здесь повышает транзакционные издержки передачи (дополнительные сессии спутникового или радиорелейного канала), удлиняет окна синхронизации с центральными ЦОД и умножает углеродный след за счёт повторных маршрутов и вынужденного кэширования. Следовательно, именно отдалённые сельские территории являются «чувствительными точками», где внедрение принципов цифровой гигиены (edge-фильтрация, компрессия, локальная агрегация) обещает наибольший эколого-экономический эффект.

Диспропорция размещения вычислительной инфраструктуры имеет строго энерготехнологическое следствие. Когда ≈ 76 % коммерческих стойко-мест сосредоточены в Московском кластере и лишь ≈ 24 % распределены между остальными регионами [41], сельхозданные, генерируемые в Сибири, на Дальнем Востоке и Северном Кавказе, вынужденно транзитируются на тысячи километров к столичным площадкам. Ключевой индикатор этого разрыва — факт, что до 2022 г. восточнее Новосибирска практически не существовало коммерческих ЦОД-ов; первый такой объект (Key Point, 9 МВт) в Приморском крае строился именно для устранения «задержек из-за размещения данных в Москве» [43].

Длинно-дистанционная маршрутизация увеличивает долю сетевого сегмента в углеродном следе: по оценке IEA, одни только глобальные сети передачи данных потребили 260–360 ТВт·ч в 2022 г., из которых около двух третей пришлось на мобильные и магистральные линии [44]. При отсутствии региональных центров хранения каждый гигабайт аграрной телеметрии «перекачивается» через энергозатратную магистраль дважды — от периферии к столице и обратно в виде аналитических отчётов — тем самым мультиплицируя издержки и закрепляя формулу: «Нет локального ЦОДа → больше километров трафика → выше сетевое энергопотребление».

Цифровой трафик, пересылаемый на столичные площадки, оседает в крупных унифицированных дата-центрах, а именно их электрическая «диета» формирует основную массу отраслевых выбросов CO₂. Центральный энергоблок России питается преимущественно газ-угольной генерацией: усреднённый сетевой коэффициент выбросов для Московской и прилегающих областей колеблется в интервале 430–460 г CO₂-экв./кВт·ч [43]. При такой углеродной интенсивности даже сравнительно «скромные» корпоративные площадки в столице дают ощутимый вклад; так, два основных ЦОДа Московской биржи только в 2023 г. израсходовали ≈ 21 ТДж (5,9 ГВт·ч) электроэнергии, что эквивалентно выбросам порядка 2,6 тыс. т CO₂-экв. [47].

Концентрация вычислительной нагрузки усиливает эффект масштаба: облачные и колокационные хабы (коммерческие центры обработки данных, в которых различные организации арендуют стойки или отдельные юниты для размещения собственного серверного оборудования) Москвы и Санкт-Петербурга получают свыше 80 % всего трафика, однако эти площадки расположены в зонах с наибольшей углеродной интенсивностью, тогда как Восточная Сибирь, обладающая избытком гидро- и ветровых ресурсов, практически не располагает собственными центрами обработки данных. В результате каждый перенаправленный петабайт «перерасходует» до 200 МВт·ч по сравнению с гипотетическим хранением в регионе происхождения и генерирует «лишние» 90 т CO₂.

Глобальные оценки подтверждают тренд: при общем потреблении дата-центров 240–340 ТВт·ч в 2022 г. [45] именно площадки с высоким коэффициентом выбросов в энергосистеме определяют большую часть углеродного следа. Российская ситуация, где наиболее энерго- и углеродоёмкая электросеть совпадает с главной точкой концентрации ЦОД, делает проблему выбросов от централизованных центров обработки данных особенно острой и усиливает аргументацию в пользу регионализации вычислительной инфраструктуры (рисунок 5).

На рисунке 5 представлена многоуровневая архитектура вычислительной инфраструктуры АПК, опирающаяся на фундаментальные принципы распределённых кибер-физических систем, теорию многоступенчатых сетей и энергобалансовое моделирование потоков данных.

Первооснова эффективности любой распределённой цифровой экосистемы определяется тем, насколько её топология согласована с физико-энергетической природой потоков данных, а также с нормативными и экономическими ограничениями отрасли. Анализ пространственно-функциональных характеристик агропромышленного комплекса России показал, что переход к децентрализованной модели вычислений способен кардинально изменить баланс между производительной мощностью, сетевыми и углеродными затратами и операционной устойчивостью.

*СХП – сельскохозяйственные предприятия, КФХ – крестьянско-фермерские хозяйства, ЛПХ – личные подсобные хозяйства

Сплошные стрелки показывают поток данных «снизу вверх», пунктирные — обратные управленческие потоки (политики, модели, инструкции).

Рисунок 5 – Организационная схема регионализации вычислительной инфраструктуры АПК

*Составлено автором

Количественно демонстрируют преимущества такой архитектуры следующие показатели:

1. Минимизация сетевого энтропийного потока и снижение энергопотребления

Любая передача больших объёмов данных на дальние расстояния сопровождается диссипацией энергии, пропорциональной произведению дальности передачи и объёма данных. Иерархия «сенсор → edge-хаб → региональный ЦОД» сокращает дальность передачи в 5-15 раз по сравнению с маршрутом «сенсор → столичный ЦОД», что при типичном коэффициенте удельных затрат 0,1 кВт·ч/ГБ снижает годовую сетевую энергию на 0,2–0,3 ТВт·ч только для телеметрии полевых машин. Локальное предварительное агрегирование на уровне муниципальных edge-хабов дополнительно уменьшает объем данных на 40–60 %, исключая избыточные и дублирующиеся записи до их попадания в магистральную сеть.

2. Сокращение латентности и повышение реактивности систем поддержки решений

Для высокочастотных операций (прецизионное внесение удобрений, беспилотная техника) допустимое время цикла «датчик → аналитика → исполнитель» не превышает 200–300 мс. Расчёты показывают, что перенос вычислений с центрального ЦОДа в региональный (≤ 10 мс задержки передачи) увеличивает доступную оперативную пропускную способность канала в 12–15 раз и обеспечивает выполнение договорённости между поставщиком и потребителем ИТ-услуги, фиксирующей количественные и качественные показатели её работы (например, доступность 99,9 %, максимальное время отклика, окно восстановления, пропускную способность), а также ответственность сторон и санкции за несоблюдение установленных уровней сервиса на актуальном уровне для оперативных решений, но не строго мгновенном (как в реальном времени), экономически недостижимом при централизации.

3. Углеродная оптимизация за счёт размещения ЦОД в «зелёных» энергозонах

Например, Сибирь и Дальний Восток располагают профицитом низкоуглеродной гидро- и атомной генерации: средний сетевой коэффициент выбросов здесь 90–140 г CO₂-экв./кВт·ч, против 430–460 г CO₂-экв./кВт·ч в Московском регионе [42, 48]. Перенос 50 Пб/год сельскохозяйственных данных на энергобазу с таким профилем уменьшает суммарные выбросы ЦОДа на 150–180 тыс. т CO₂-экв., что сопоставимо с годовым углеродным следом города-спутника с населением около 50 000 жителей и соответствует приоритетам Повестки устойчивого развития ООН до 2030 года [50].

4. Повышение киберустойчивости и соблюдение нормативных требований

Двухзвенная федеральная надстройка (ФПАД + Центр доверенной аналитики) выполняет функции эталонного каталога метаданных и доверенного вычислительного стека. При этом распределённые региональные ЦОДы локализуют персонализированные и коммерчески чувствительные данные, удовлетворяя требованиям ФЗ-152 «О персональных данных» [1] и принципам суверенитета данных. Декомпозиция на периферийные и региональные уровни уменьшает «гравитацию данных» центральных площадок, снижая риск единичного катастрофического сбоя.

5. Системный контроль цифровых отходов

Внедрение «региональной шины данных» позволяет применять политику TTL-фильтрации («времени жизни» данных) и контекстно-зависимой дедупликации непосредственно в точке сбора региональных потоков. Моделирование показало, что такой подход уменьшает объём «невидимых» данных (бэкапы старых баз, телеметрия IoT-датчиков без последующей аналитики, устаревшие отчёты, почтовые архивы) на 38 %, а потребность в хранилищах «холодного» класса – на 27 % уже в первый год эксплуатации.

6. Экономика масштаба и модульная адаптация

Каждый региональный ЦОД спроектирован как модуль мощностью 3-5 МВт ИТ-нагрузки с возможностью горизонтального наращивания по мере цифровизации хозяйств. Это соответствует экономике «локального масштаба»: капитальные вложения на 1 стойку снижаются на 25–30 % за счёт близости потребителя, а расходы на сетевую инфраструктуру – на 40 %, поскольку отпадает необходимость в магистральных интерконнектах.

Таким образом нами констатируется S-образная динамика «цифрового следа»: на ранней фазе масштабной цифровизации АПК увеличение объёмов «невидимых» данных и сопутствующих энергозатрат является неизбежным следствием экспоненциального расширения базы датчиков интернета вещей и потоков телеметрии; однако по мере созревания архитектуры наблюдается противоположный тренд, при котором интенсивность генерации цифровых отходов начинает монотонно снижаться. Тем самым рост объема цифрового мусора на начальном этапе служит индикатором активности цифровизации, тогда как в фазе зрелости системы он трансформируется в показатель эффективности встроенных механизмов самоочистки и интеллектуальной оптимизации данных.

Заключение

Цифровые отходы, образующиеся по мере ускоряющейся цифровизации агропромышленного комплекса России, следует рассматривать не только как источник лишних энергозатрат и углеродных выбросов, но и как чувствительный индикатор инновационного развития отрасли. Накопление «тёмных» данных на ранней фазе отражает интенсивность внедрения сенсоров, аналитических платформ и IoT-сервисов, тогда как их системное сокращение свидетельствует о переходе к зрелой, энергоэффективной цифровой экосистеме. Выявленная пространственная асимметрия усиливает этот индикатор, заставляя данные мигрировать на большие расстояния, что повышает энтропийные потери сети и углеродоёмкость хранения.

Разработанная в настоящем исследовании многоуровневая, регионоориентированная архитектура вычислительной инфраструктуры АПК вводит механизмы контекстной фильтрации и дедупликации данных на периферийных уровнях, превращая цифровые отходы из пассивного побочного продукта в управляемую метрику зрелости цифровой трансформации. Моделирование показало, что такое распределение вычислений сокращает сетевой энтропийный поток и прямое энергопотребление передачи данных, снижает совокупные выбросы CO₂-эквивалента за счёт переноса хранилищ в низкоуглеродные энергозоны, уменьшает объём «тёмных» данных и потребность в «холодных» хранилищах, а также обеспечивает задержку цикла «датчик – аналитика – исполнитель» не более 200 мс, недостижимую при централизованной топологии.

Таким образом, предложенная методология, увязанная с динамикой накопления цифровых отходов, подтверждает, что именно уровень управляемости и утилизации этих данных выступает количественным маркером перехода АПК от первоначальной фазы цифрового накопления к устойчивому и экологически ответствен­ному инновационному развитию.

Благодарности

Автор искренне благодарит редакционную коллегию журнала и рецензентов за внимательное прочтение рукописи и конструктивные рекомендации.