DCIMを用いたデータセンタにおける最適マネジメントに関する研究 (第五報)機械学習を用いた空調機停止後におけるサーバルームの温度変化予測モデル

摘要

本研究では，空調機停止後における各ラック吸気温度の時系列変化を予測するモデルを複数考案し，各モデルに関する精度評価を行った。各モデルにおける精度評価を比較し，空調機停止後の台数別にモデルを構築することで，頑健かつ高精度な予測が可能なことがわかった。DC事業は世界的に今後も成長が予測されている。ICTの進化により，さらにDCは大型化•高密度化が進む一方で，安価で信頼性の高いサービス提供が求められると考えられる。