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データセンタにおける消費電力のお話
- 1. データセンタにおける 消費電力のお話 CyberZ 16 Engineer 菅沼孝二(Koji Suganuma)
- 2. 自己紹介１ • 氏名：菅沼孝二（Koji Suganuma） • 出身：静岡県浜松市 • 趣味：料理 • 大学時代の所属サークル：交響楽団 • 駆け出しエンジニア、新米シェフ、初心者バイオリニスト
- 3. 自己紹介２ • 大学時代の研究： データセンタのエネルギー最適化 機械学習を用いた時系列データ予測 Paolo Gemma and Yong-Woon Kim, “How to make Data Centers green”, Technical session on How ICTs can alleviate climate change
- 7. ハードウェアで解決する • 気流制御 • 自然活用 • DC形態 • 電源システム
- 8. DC電力削減の取り組み 自然活用：外気冷房方式 @ さくらデータセンタ DC形態：コンテナ型DC @ Microsoft 電源システム：直流給電DC @ さくらデータセンタ 気流制御：Aisle Capping @ NTT Facilities
- 10. 機器制御問題 タスク配置問題 • タスクをどのサーバで処理すべき？ 空調制御問題 • 空調設定温度は何度にすべき？ • 空調の風量はどれくらいにすべき？ (ex) aws auto scaling 負荷が増加しサーバ台数 が増えた時、どのサーバを動かすか
- 12. DEMS • Data center Energy Management System • 無数の組み合わせの中から、電力消費が最小となる設定値で制御 servers coolers 制御 制御 監視 監視 DEMS server
- 13. DEMSの制御フロー • 一つの組み合わせにおける温度分布を予測 • その状況下におけるDC総消費電力を予測 • 多数の組み合わせにおいて同様に予測 • 消費電力が最小となる組み合わせを決定 サーバ・空調機の総消費電力 を予測する
- 14. 組み合わせ最適化問題 • 全ての組み合わせに対して予測を行うと日が暮れてしまう • 近次解を探索する • 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm, GA) Wikipedia 遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、 1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索する メタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。 4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。
- 15. 改めてフローを確認 • GAにより解候補(設定値の組み合わせ)を一つ選択 • 解候補に対する温度分布を予測 • 解候補に対するDC総消費電力を予測 • GAで定めた収束条件を満たす解を決定 • 設定変更を実施 サーバ・空調機の総消費電力 を予測する
- 16. 改めてフローを確認 • GAにより解候補(設定値の組み合わせ)を一つ選択 • 解候補に対する温度分布を予測 • 解候補に対するDC総消費電力を予測 • GAで定めた収束条件を満たす解を決定 • 設定変更を実施 サーバ・空調機の総消費電力 を予測する
- 17. 温度分布の予測 Input • DC内全サーバの設定値 • DC内全空調機の設定値 • DC内の現在の温度分布 • DC内の温度分布の推移 Output • 設定変更後の温度分布 予測 モデル ???
- 18. 改めてフローを確認 • GAにより解候補(設定値の組み合わせ)を一つ選択 • 解候補に対する温度分布を予測 • 解候補に対するDC総消費電力を予測 • GAで定めた収束条件を満たす解を決定 • 設定変更を実施 サーバ・空調機の総消費電力 を予測する
- 19. 消費電力の予測Input • DC内全サーバの設定値 • DC内全空調機の設定値 • DC内の現在の温度分布 • DC内の温度分布の推移 • 設定変更後の温度分布 Output • 設定変更後の総消費電力 予測 モデル ??? 90kW ???kW