| 講演名 | 2018-07-06 ［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 笹倉 康佑(NTTファシリティーズ), 青木 健(NTTファシリティーズ), 渡邊 剛(NTTファシリティーズ), |
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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． |
| 抄録(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. |
| キーワード(和) | データセンタ / 機械学習 / 温度予測 / ＤＣＩＭ |
| キーワード(英) | Data center / Machine Learning / Temperature Prediciton / DCIM |
| 資料番号 | ICM2018-17 |
| 発行日 | 2018-06-28 (ICM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
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| 開催期間 | 2018/7/5(から2日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 吉原 貴仁(KDDI総合研究所) |
| 委員長氏名（英） | Kiyohito Yoshihara(KDDI Research) |
| 副委員長氏名（和） | 山下 陽一(NTTネオメイト) / 三好 匠(芝浦工大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoichi Yamashita(NTT Neomeit) / Takumi Miyoshi(Shibaura Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 服部 雅晴(KDDI総合研究所) / 大石 晴夫(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Masaharu Hattori(KDDI Research) / Haruo Ooishi(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 朱 韵成(日立) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yunchen Zhu(Hitachi) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information and Communication Management |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［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 |
| 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） | [Encouragement Talk] Study on Data Center Optimal Management by using DCIM |
| サブタイトル（和） | 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 笹倉 康佑 / Kosuke Sasakura |
| 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） | 青木 健 / Takeshi Aoki |
| 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） | 渡邊 剛 / Takeshi Watanabe |
| 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) |
| 発表年月日 | 2018-07-06 |
| 資料番号 | ICM2018-17 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | ICM-118 |
| ページ範囲 | pp.35-40(ICM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-28 (ICM) |