| 講演名 | 2015-03-02 データセンタの電力削減のための機械学習法を利用した温度分布予測 橋本 和幸, 樽谷 優弥, 長谷川 剛, 松田 和浩, 田村 卓三, 中村 泰, 松岡 茂登, |
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| 抄録(和) | 本報告では、データセンタの電力削減を目的とした、機械学習法を利用したデータセンタ内の温度分布の予測手法を提案する。提案手法においては、データセンタ内の空調機設定やサーバの消費電力などの稼働データを基に、データセンタ内の温度分布に影響を与えると考えられる変数を特定し、機械学習法による温度分布の回帰モデルの学習を行う。その際、主成分分析により抽出した少数の特徴量を用いることで、学習を高速化及び精度を向上する。その後、構築した回帰モデルを用いて、各機器の設定値からデータセンタ内の温度分布を予測する。研究グループが運用している実験用データセンクの稼働データを用いて提案手法を評価した結果、空調機の設定値及びサーバのタスク配置を変更してから10分後のデータセンタ内の温度分布を0.095℃の確度、及び0.107℃の精度で予測できることがわかった。 |
| 抄録(英) | In this report, we propose a temperature prediction method for energy optimization in data centers by machine learning approaches. In the proposed method, we acquire operating data of data center such as air conditioners' setting, server powers, and values of temperature sensors. We then construct regression equations for estimating temperature distributions at several minutes future by machine learning approaches. We evaluate the proposed method by using collected data from actual operating data center in terms of precision and accuracy of the regression equations and calculation time required for learning and estimation. Evaluation results show that we can estimate the tempera- ture distribution at 10 minutes future after changing the operational parameters with 0.095 degree C of accuracy and 0.107 degree C of precision. |
| キーワード(和) | データセンタ / 電力削減 / 温度予測 / 機械学習法 / 空調機 |
| キーワード(英) | Data center / Power consumption reduction / Temperature prediction / Machine learning / Air conditioner |
| 資料番号 | NS2014-191 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
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| 開催期間 | 2015/2/23(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Network Systems(NS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データセンタの電力削減のための機械学習法を利用した温度分布予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Temperature prediction for energy optimization in data centers by machine learning approaches |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データセンタ / Data center |
| キーワード(2)（和/英） | 電力削減 / Power consumption reduction |
| キーワード(3)（和/英） | 温度予測 / Temperature prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習法 / Machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | 空調機 / Air conditioner |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 橋本 和幸 / Kazuyuki HASHIMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科 Grad. Sen. of Information Science and Technology, Osaka Univ. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 樽谷 優弥 / Yuya TARUTANI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学サイバーメディアセンター Cybermedia Center, Osaka Univ. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 長谷川 剛 / Go HASEGAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学サイバーメディアセンター Cybermedia Center, Osaka Univ. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 松田 和浩 / Kazuhiro MATSUDA |
| 第 4 著者 所属（和/英） | NTTアドバンステクノロジ株式会社 NTT Advanced Technology Corporation |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 田村 卓三 / Takumi TAMURA |
| 第 5 著者 所属（和/英） | NTTアドバンステクノロジ株式会社 NTT Advanced Technology Corporation |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 中村 泰 / Yutaka NAKAMURA |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科 Grad. Sch. of Engineering Science, Osaka Univ. |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 松岡 茂登 / Morito MATSUOKA |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 国際電気通信基礎技術研究所 ATR |
| 発表年月日 | 2015-03-02 |
| 資料番号 | NS2014-191 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 477 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |