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成果報告書詳細
管理番号20190000000212
タイトル平成30年度成果報告書 データセンターの省エネルギー化に関する動向調査
公開日2019/5/14
報告書年度2018 - 2018
委託先名エヌ・ティ・ティ・データ先端技術株式会社
プロジェクト番号
部署名省エネルギー部
和文要約 データセンターは既に,社会インフラの一つとしてなくてはならないものとなっている.社会における位置づけとして,確たるものを得ているとはいえ,その役割は情勢に応じて変化する.
これまでは,電子メールや企業情報を発信するためのサイト,この他にもSNSなどといった情報の中継点としての役割を担ってきた.
しかし,新たに登場してきているAIを活用した各種のソリューションでは,情報の中継や格納だけではなく,処理に重きを置いたものが多数登場してきており,データセンターに求められる役割も多岐にわたってきている.
これは、ただでさえ大量の電力を消費するデータセンターが,今後より一層の電力を必要とするようになることを意味する.
よって今次調査の目的としては,現在登場しつつある新しいソリューションによって,データセンターの役割がどのように変化するかを調査し,そこからデータセンターにおける電力消費の在り方を予測し,省エネルギー対策を実施できそうとなるポイントの抽出と,それらを深掘りするために必要となるアイテムについて検討することとなる.
1)データセンターを活用する新ソリューションの動向調査
2)新ソリューションに対応するICT機器の動向調査
3)業界団体の動向調査
4)データセンター誘致自治体に関する調査
5)データセンターの冗長構成による制約と利点に関する調査
以上について収集情報の整理解析と実施し次ステップへの提言を行った.

調査結果
これからのデータセンターで処理される情報の多くを占めると考えられる,IoTに関わるソリューションにおいては,当面AIを特定目的に限定して活用することによって行われることが予測される.
特に自動車自動運転やドローンの制御,工場のIoT化について「瞬時の判断」をゆだねるものが多く見受けられる.こうした判断はおおむね時間との戦いという側面を持つことから,これまでのCloud Service型の運用では間に合わない.
こうしたことから,情報インフラの形が,従来のデータセンターと端末という,いわゆるスター型の構成から,端末に近い位置までデータセンター機能がやってくる,階層構造型の構成に変化してきている.このような階層化された機能は,端末に一番近い位置をEdge,その先の中間位置にFog,一番遠いところを従来型のデータセンターであるCloudと呼称される.

電力消費の大きい設備が分散配置されることから,電力の供給に関しても注意が必要となり,VPP(Virtual Power Plant)の活用についても避けて通れない.また,VPPを活用するためには電力の対価をどのように扱うかも重要となるが,これにはブロックチェーンの技術が有望視されている.さらに突き詰めると,電力供給源が分散されるため,セキュリティに関しても従来とは異なった対応が必要となる.そして,こうした対応についても省エネルギーで実現できるようにしなくてはならない.

省エネルギー化に向けて
データセンターをはじめとする次世代の情報インフラについて,省エネルギー化を促進するために,最初に行うべきことは「指標の作成」であると考える.
現在のデータセンターの省エネルギーの指標にはPUE(Power Usage Effectiveness)などいくつか存在するが,これは電力消費量の削減にはなっても「無駄の削減手法」としては心許無い.情報インフラに関して,無駄を削減するためには,目的を果たすために必要なエネルギーを指標として,それに対してどの程度の無駄が生じているかを明確にする必要があると考える.そのうえで,無駄を削減するための手法を検討することを検討すべきである.
英文要約The purpose of this survey is to forecast the way of electricity consumption for the data center in the future, to extract points that are likely to implement energy conservation measures and to consider the items that are necessary to deepen them.

Therefore, we investigate the following contents.
- Survey on trends of new solutions utilizing data center
- Trend survey of ICT equipment compatible with new solution
- Trend survey for technical alliance with energy conservation
- Survey on municipality to attract data centers
- Survey on constraints and advantages due to redundant configuration of data center
- Consolidated analysis of collected information and recommendations to the next step

2.Result
In solutions related to IoT, it is predicted that most of them will utilize AI. In particular, there are many things that leave "judgment" on automobile driving, drone control, factory automation. Since such judgments generally have an aspect of battle with time, there are cases where the current Cloud Service type of operation can’t make it in time.
For this reason, the form of the information infrastructure has changed from a so-called star configuration called a data center and a terminal to a hierarchical structure in which the data center function comes up to a position close to the terminal. Such a hierarchical function is called Edge at the position nearest to the terminal, Fog at the intermediate position beyond it, and Cloud which is the conventional data center at the furthest place.
Regardless of the application, when using AI as inference with judgment, the processing is mainly done at Edge. However, machine learning in AI may be done in Edge, content in Fog, and in Cloud.
As equipment with large power consumption is distributedly allocated, attention must also be paid to the supply of electric power and it is impossible to avoid using VPP. In addition, it is important how to handle the consideration of electricity to utilize VPP, but block chain technology is expected to be promising for this. In addition, since the power supply sources are dispersed, it is necessary to deal with security differently from the conventional ones. And we must make such correspondence possible with energy saving.

3.Next steps
For the next generation information infrastructure including the data center, the first thing to do is to create "indicators" to promote energy conservation.
In the current data center, there are some indicators such as PUE as an indicator of energy saving, but even if power consumption is reduced, it can’t become "a method of reducing system waste". With regard to the information infrastructure, in order to reduce waste, we believe that it is necessary to clarify how much waste is generated, using the energy required to achieve that purpose as an indicator.
For example, when for any reason the message is retried more than once, all operations for the number of retries can be interpreted as "waste power".
When AI usage frequency increases and processing at Edge increases, it is considered that the wasted power generated by one retransmission and the sum total can’t be ignored.
For this reason, we believe that organizing the current situation and improving the environment to effectively utilize new applications that require quick response will lead to reduction of power waste as it is.
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