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Hitachi

ビッグデータ×AI(人工知能)

データセンター空調監視システム

〜日立グループ内データセンターの運用コストを削減〜

データセンターを取り巻くビジネス環境は、ITシステムの大規模化・複雑化の中で、サービスレベルの向上と運用コストの低減が重要課題となっています。

日立グループ内のデータセンターでもコスト低下に向けた取り組みを進めています。

【課題】データセンターの運用コストが増加

  • サーバ機器の高密度化により、局所的に温度が上昇しているが検知できない
  • サーバ室の複雑なレイアウトに対応するため、「過冷却」で対応しているため運用コスト(空調費)が増加

【解決策】粒度細やかな空調制御により異常を検出して対処

サーバ室全体に加えて、ラック単位・短周期の粒度細やかな空調制御を行い、過冷却を防止し、空調費の全体的な低減に取り組みました。

局所的な温度上昇を検知
低消費電力・防水型・無線機能内蔵の多点温度センサー「日立 AirSenseU」を、サーバ室の複数箇所に設置し、局所的な温度上昇を検知します。
高度で高速な分析をストリームデータ処理で実現
センサーデータから逐次発生する大量のデータをストリームデータ処理でリアルタイムに監視/傾向分析によって、異常を予兆段階で検知します。空調の吹出温度、サーバ吸排気温度の相関分析によって、熱溜まりや気流の異常を検出します。

【導入効果】効率の良い空調制御を実現

ラック単位の吸排気温度、風量のリアルタイム監視によって、局所的な温度異常の検知と効率の良い空調制御を実現(実証実験中)

ラック単位の粒度細かな温度監視と空調制御を実現

吸排気温度監視システムのユーザー画面

適用した製品/技術

ストリームデータ処理

日立は、逐次発生するデータをメモリ上でリアルタイムに分析するストリームデータ処理基盤を開発しました。ストリームデータ処理基盤では、メモリ上で、あらかじめ登録したシナリオに従って集計・分析を実施します。シナリオでは、処理するデータの条件と処理方法を定義しておきます。この集計・分析処理は、メモリ上で行うため、高速なデータ処理をリアルタイムに実現できます。

  • インメモリ処理、差分計算処理により、超高速処理を実現
  • 時系列データの分析に適したクエリを標準提供
  • シナリオベースの条件定義により、アプリケーション改修不要

関連ソリューション

リアルタイムデータ処理ソリューション

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ビッグデータを「ストリームデータ処理」、「CEP」、「インメモリデータグリッド」などの技術を導入して、リアルタイムに分析し活用することで、瞬発力が求められるシステムを構築するソリューションです。