수십억 명의 모바일 사용자를 고려할 때, 엣지 컴퓨팅의 환경적 영향은 상당하다. 이를 해결하기 위해, 미래의 애플리케이션은 재생에너지 공급원을 기반으로 하는 ‘그린 컴포넌트’에서 계산을 수행해야 한다. 그러나 재생에너지원의 간헐적 특성으로 인해, 컴퓨팅 컴포넌트의 탄소 집약도는 사용 지역과 사용 시점에 따라 크게 달라질 수 있다. 이는 엣지 애플리케이션에 새로운 과제를 제기하는데, 즉 엣지의 소비자 디바이스들과 클라우드의 서버들 사이에서 언제, 어디에서 계산을 실행할지 결정해야 한다. 이러한 스케줄링 결정은 상승하는 체화(embodied) 배출의 상각과 확률적 런타임 변동성(stochastic runtime variance)으로 인해 더욱 복잡해진다. 본 연구는 그린스케일(GreenScale)이라는 지능형 실행 스케일링 엔진을 제안하며, 다양한 런타임 환경에서 엣지 애플리케이션이 탄소 최적의 실행 대상을 정확히 선택할 수 있도록 한다. AI, 게임(Game), AR/VR의 세 가지 대표적인 애플리케이션 범주를 대상으로 한 평가 결과, GreenScale을 통해 애플리케이션의 탄소 배출량을 평균 35.2%까지 줄일 수 있음을 보여주었다.

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