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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-06 09:55 ［奨励講演］DCIMを用いたデータセンターの最適管理に関する研究 ～ 機械学習を用いたサーバルームの温度予測の汎用化及び高度化に関する検討及び評価 ～ ○笹倉康佑・青木 健・渡邊 剛（NTTファシリティーズ）  ICM2018-17 |
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| 抄録 | （和） | 社会生活を支える重要なインフラの一つであるデータセンター(DC)では，今後も重要性や需要が増していくと予測されている．また，仮想化技術・ICT装置の高発熱密度化・冷却方式の多様化といったDCにおける技術の発展及び変革に伴い，DCの運営を適切に管理することは非常に難しくなっている．このような複雑な環境となったDCを高効率かつ高い信頼性で運営することが求められており，DCを構成全体（ICT装置・ラック・空調装置・電力設備・建物等）を統合的に管理することが可能なData Center Infrastructure Management(DCIM)に注目が集まっている．本研究では，DCIMの情報を活用し，機械学習と組み合わせることによりサーバルームのラック吸気温度の30分先の一時点，1カ月先までに出現する確率分布を予測するモデルを構築し，有効性を確認した． |
| （英） | In recent years, data centers (DC) have become increasingly important. Accordingly, highly efficient and reliable operation and management of DCs have been required. Conventional DCs operate ICT and FM systems separately, which could lead to inefficient management. Nowadays, DCs have been focusing on the Data Center Infrastructure Management (DCIM) system, in which ICT equipment, power equipment, and other HVAC devices can be managed in an integrated manner. In this paper, we propose a method of designing rack and ICT placement as an example of DCIM effects that realize proper temperature management effects using DCIM and Machine Learning (ML).We have constructed some models to predict rack intake air temperatures.As a results, We evaluated and confirmed effectivenessof these models. |
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| キーワード | （和） | データセンタ / 機械学習 / 温度予測 / ＤＣＩＭ / / / / |
| （英） | Data center / Machine Learning / Temperature Prediciton / DCIM / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 118, ICM2018-17, pp. 35-40, 2018年7月. | |
| 資料番号 | ICM2018-17 | |
| 発行日 | 2018-06-28 (ICM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2018-17 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
| 開催期間 | 2018-07-05 - 2018-07-06 |
| 開催地（和） | 青森県観光物産館アスパム |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 管理機能，理論・運用方法論，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2018-07-ICM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DCIMを用いたデータセンターの最適管理に関する研究 |
| サブタイトル（和） | 機械学習を用いたサーバルームの温度予測の汎用化及び高度化に関する検討及び評価 |
| タイトル（英） | Study on Data Center Optimal Management by using DCIM |
| サブタイトル（英） | Evaluation on Generalization and Advancement of Temperature Prediction of Server Room using Machine Learning |
| キーワード(1)（和/英） | データセンタ / Data center |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 温度予測 / Temperature Prediciton |
| キーワード(4)（和/英） | ＤＣＩＭ / DCIM |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笹倉 康佑 / Kosuke Sasakura / ササクラ コウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社NTTファシリティーズ (略称： NTTファシリティーズ) NTT FACILITIES Inc. (略称： NTT-F) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 健 / Takeshi Aoki / アオキ タケシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社NTTファシリティーズ (略称： NTTファシリティーズ) NTT FACILITIES Inc. (略称： NTT-F) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邊 剛 / Takeshi Watanabe / ワタナベ タケシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社NTTファシリティーズ (略称： NTTファシリティーズ) NTT FACILITIES Inc. (略称： NTT-F) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-06 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2018-17 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.118 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-28 (ICM) |
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