доцент кафедры информационных систем, кандидат экономических наук, доцент
The rapid growth in the pace of digitalization of the Russian agro-industrial complex is accompanied by the accumulation of unused data, which not only increases energy consumption and the carbon footprint but also serves as a sensitive indicator of the maturity of the innovative development of the industry. The article aims to create a regionally oriented computing infrastructure architecture that allows managing the volume of unused data and minimizing associated resource and environmental risks. The research methodology includes spatial and energy modeling of information flows, calculating their impact on the energy and carbon balance, as well as developing mechanisms for contextual filtering and data deduplication at peripheral network levels. The simulation showed that moving calculations closer to data sources reduces the network entropy flow and direct energy consumption of information transmission. The location of data centers in regions with low-carbon generation reduces total carbon dioxide emissions, and the use of multi-level filtration reduces the amount of unused data in the first year of implementation. It is proved that the manageability of digital waste can act as a quantitative marker of the industry's transition from the data accumulation phase to a sustainable and efficiently developing digital ecosystem. The results obtained form practical recommendations for the creation of regional computing nodes and the integration of digital hygiene mechanisms in the agricultural sector.
Быстрый рост темпов цифровизации агропромышленного комплекса России сопровождается накоплением неиспользуемых данных, которые не только увеличивают энергопотребление и углеродный след, но одновременно служат чувствительным индикатором зрелости инновационного развития отрасли. Целью исследования является создание регионально ориентированной архитектуры вычислительной инфраструктуры, позволяющей управлять объёмом неиспользуемых данных и минимизировать связанные ресурсо-экологические риски. Методика исследования включает пространственно-энергетическое моделирование потоков информации, расчёт их воздействия на энергетический и углеродный баланс, а также разработку механизмов контекстной фильтрации и дедупликации данных на периферийных уровнях сети. Моделирование показало, что перенос вычислений ближе к источникам данных сокращает сетевой энтропийный поток и прямое энергопотребление передачи информации. Размещение центров обработки данных в регионах с низкоуглеродной генерацией уменьшает совокупные выбросы углекислого газа, а применение многоуровневой фильтрации снижает объём неиспользуемых данных уже в первый год внедрения. Доказано, что управляемость цифровых отходов может выступать количественным маркером перехода отрасли от фазы накопления данных к устойчивой и эффективно развивающейся цифровой экосистеме. Полученные результаты формируют практические рекомендации по созданию региональных вычислительных узлов и интеграции механизмов «цифровой гигиены» в сельскохозяйственном секторе.