डेटा सेंटर और 'डंपिंग' के जोखिम

यह लेख वैश्विक व्यापार में 'डंपिंग' की अवधारणा पर चर्चा करता है और बताता है कि कैसे यह एक गंभीर चिंता का विषय बन सकता है जब सरकारें ऐसी नीतियां लागू करती हैं जो जनहित के बजाय विशिष्ट व्यावसायिक हितों को प्राथमिकता देती हैं। भारत ने राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, विशेष रूप से ऊर्जा और पर्यावरण संबंधी लक्ष्यों के संदर्भ में, अपनी प्रतिबद्धताओं और प्राथमिकताओं के संबंध में ऐसी ही स्थितियों का सामना किया है। आज डेटा को नया तेल माना जाता है और भारत को अक्षम डेटा केंद्रों के 'डंप' होने का खतरा है जो पर्यावरण पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं।

कुशल डेटा केंद्र

• डेटा सेंटर ऐसे स्थानों पर स्थित होने चाहिए जहां विश्वसनीय बिजली आपूर्ति हो और उन्हें आवश्यक ग्रिड उन्नयन के लिए भुगतान करना चाहिए।
• डिजाइन में उच्च उपयोगिता सुनिश्चित करने के लिए सुनियोजित कार्यभार और कुशल शीतलन प्रणाली होनी चाहिए।
• जहां संभव हो, प्राकृतिक शीतलन विधियों का उपयोग करना, पीने योग्य पानी पर निर्भरता को कम करना और पुनर्चक्रित जल का उपयोग करना।
• परिचालन मापदंडों का निरंतर मापन और अनुकूलन आवश्यक है।

वास्तविक दुनिया का उदाहरण

• चिली में स्थित गूगल के सेरिलोस डेटा सेंटर के मामले ने जल संकट से संबंधित पर्यावरणीय चिंताओं को उजागर किया, जिसके परिणामस्वरूप जल-आधारित शीतलन के बजाय वायु शीतलन के लिए पुन: डिज़ाइन किया गया।

भारत में 'डेटा डंपिंग' की संभावना

भारत को डेटा केंद्रों के लिए एक महत्वपूर्ण संभावित बाजार के रूप में पहचाना गया है, जहां क्षमता में तेजी से वृद्धि का अनुमान है। हालांकि, मौजूदा बुनियादी ढांचे और पर्यावरणीय चुनौतियों के कारण 'डेटा डंपिंग' का खतरा काफी अधिक है।

• अनुमानित क्षमता वृद्धि में JLL द्वारा 2028 तक 77% की वृद्धि के साथ 1.8 गीगावॉट तक पहुंचना, CRISIL द्वारा 2028 तक 2.3-2.5 गीगावॉट का पूर्वानुमान और कोलियर्स द्वारा 2030 तक 4.5 गीगावॉट से अधिक होने की भविष्यवाणी शामिल है। 
• वित्तीय लाभ और सरलीकृत अनुमोदन जैसी प्रोत्साहन योजनाएं भारत को डेटा हब के रूप में और अधिक आकर्षक बनाती हैं। 
• चुनौतियों में जल संकट, विद्युत प्रणाली की मांग और पर्यावरण विनियमन की कमजोरियां शामिल हैं। 

शासन और सामुदायिक सहभागिता

'डेटा डंपिंग' को रोकने के लिए, भारत अपनी न्यायिक और नागरिक समाज संरचनाओं का लाभ उठा सकता है।

• कुशासन के जिन संकेतों पर ध्यान देना चाहिए उनमें अत्यधिक प्रोत्साहन, पारदर्शिता की कमी और अपर्याप्त ज़ोनिंग और बुनियादी ढांचा नियोजन शामिल हैं।
• डेटा केंद्रों को पीक लोड, कूलिंग विधियों का खुलासा करने और स्थानीय समुदायों पर अनावश्यक लागत का बोझ न डालने की आवश्यकता है।

अंततः, परियोजना नियोजन में स्थानीय समुदायों को प्रारंभिक चरण में शामिल करना और सख्त नियामक उपायों का पालन करना डेटा सेंटर विकास से जुड़े नकारात्मक प्रभावों को रोक सकता है।