データセンタの温度分布予測のためのネットワークモデルの提案

摘要

本報告では、データセンタの消費電力を最小にするタスク配置及び空調機設定の導出を目的とし、実時間でデータセンタ内の温度分布を予測することができるネットワークモデルを提案する。提案するモデルにおいては、データセンタ内に存在する気流や浮力による空気の循環に伴う熱の移動や、ラックに設置されたサーバの位置関係などの様々な物理的関係をネットワークとしてモデル化し、データセンタの過去の稼働データを用いて、モデルのパラメータを機械学習によって決定する。実稼働している約400台のサーバから構成されるデータセンタの稼働データを用いて、提案モデルによる温度分布の予測を行った結果、データセンタ内の60箇所の10分後の温度予測に必要な時間は3.6ms程度であり、従来のモデルと比較して非常に小さいことがわかった。また、予測結果の二乗平均平方根誤差は、最大でも0.74℃に抑えられることを明らかにした。