JP2011123762A - 情報処理装置及び消費電力制御方法 - Google Patents
情報処理装置及び消費電力制御方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011123762A JP2011123762A JP2009282111A JP2009282111A JP2011123762A JP 2011123762 A JP2011123762 A JP 2011123762A JP 2009282111 A JP2009282111 A JP 2009282111A JP 2009282111 A JP2009282111 A JP 2009282111A JP 2011123762 A JP2011123762 A JP 2011123762A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power consumption
- client terminal
- power
- power saving
- policy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
- G06F1/26—Power supply means, e.g. regulation thereof
- G06F1/32—Means for saving power
- G06F1/3203—Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Power Sources (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【課題】 クライアント端末の消費電力を制御すると共に、サーバ装置の処理負荷を低減させることができるサーバ装置および消費電力設定方法を提供する。
【解決手段】 クライアントPC20の機種名およびCPU種別の夫々に対応する省電力ポリシーをポリシー配信サーバ10が備えるPC消費電力DBに予め記憶する。ポリシー配信サーバ10は、クライアントPC20から機種名およびCPU種別名を取得して、該当する省電力ポリシーをPC消費電力DBから読み出して該クライアントPC20に配信する。
【選択図】図1
【解決手段】 クライアントPC20の機種名およびCPU種別の夫々に対応する省電力ポリシーをポリシー配信サーバ10が備えるPC消費電力DBに予め記憶する。ポリシー配信サーバ10は、クライアントPC20から機種名およびCPU種別名を取得して、該当する省電力ポリシーをPC消費電力DBから読み出して該クライアントPC20に配信する。
【選択図】図1
Description
本発明は、サーバ装置に接続可能なクライアント端末の省電力設定を実行する情報処理装置および同機器に適用される消費電力設定方法に関する。
一般的に、サーバ装置と当該サーバ装置に接続可能なクライアント端末とからなるシステムにおいて、クライアント端末の省電力設定を、サーバ装置で行う技術が用いられている。例えば、特許文献1には、情報プラットフォーム装置によって、処理モジュールに供給する電力量を決定する技術が開示されている。
しかし、特許文献1の技術は、倫理装置は処理モジュールから構成されており、情報プラットフォーム装置は、倫理装置から構成要求を受け取った場合、構成要求に基づいて倫理装置を稼動させるための電力量の算出を行う。さらに、倫理装置を構成する処理モジュールに供給される電力量の算出を行う必要がある。このため、情報プラットフォーム装置の処理負荷が高くなるという課題がある。
本発明は上述の事情を考慮してなされたものであり、クライアント端末の消費電力を制御すると共に、サーバ装置の処理負荷を低減させることができるサーバ装置および消費電力設定方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、消費電力の設定値を示す省電力設定情報を設定可能なクライアント端末の消費電力を管理するサーバ装置であって、前記クライアント端末に関連する情報に対応付けて前記省電力設定情報を記憶する記憶手段と、前記クライアント端末から該クライアント端末の情報を取得する取得手段と、取得した前記クライアント端末の情報に基づいて、前記クライアント端末に関連する情報を前記記憶手段から読み出すと共に、前記クライアント端末に関連する情報に対応付けられた前記省電力設定情報を読み出す読み出し手段と、読み出された前記省電力設定情報を前記クライアント端末に配信して該クライアント端末の消費電力の設定を行う制御手段とを備えることを特徴とするサーバ装置を提供する。
本発明によれば、クライアント端末の消費電力を制御すると共に、サーバ装置の処理負荷を低減させることができる。
(第1実施形態)
以下、本発明の第1実施形態について図面を参照しながら説明する。
以下、本発明の第1実施形態について図面を参照しながら説明する。
まず、図1を参照して、本発明の第1実施形態に係るサーバ装置を含む消費電力設定システムの構成を説明する。本実施形態のサーバ装置は、例えば、ポリシー配信サーバ10として実現されている。また、クライアント端末は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)等であるクライアントPC20として実現されている。
図1に示すように、消費電力設定システムは、点線で囲まれた範囲で示している運用サイトおよびDB(データベース)配信サイトにから構成されている。運用サイトは、ポリシー配信サーバ10と、ポリシー配信サーバ10と例えばLAN(Local Area Network)11等のネットワークで接続可能な複数のクライアントPC20から構成されている。DB配信サイトは、DB更新サーバ100から構成されている。DB更新サーバ100は、インターネット110等のネットワークを介してポリシー配信サーバ10からアクセスを受けた場合に、DBの更新データであるPC端末消費電力DB(PC端末消費電力データベース:図8、図9参照)をポリシー配信サーバ10に配信(ダウンロード)する。
ポリシー配信サーバ10は、管理ソフトウェアをインストールしたコンピュータである。ポリシー配信サーバ10は、後述する省電力設定を入力する機能、およびPC消費電力DBを備えることを特徴としている。ポリシー配信サーバ10は、DB更新サーバ100からダウンロードしたDBの更新データで、ポリシー配信サーバ10が備えるPC消費電力DB(後述)を更新する。なお、PC消費電力DBの更新は、上述したように、ネットワークを介しての更新に限らず、ポリシー配信サーバ10に記憶媒体等を用いて更新データを直接読み込んで更新するようにしてもよい。
クライアントPC20は、ポリシー配信サーバ10から受信した省電力設定を適用するエージェントソフトウェアをインストールしたパーソナルコンピュータである。実施例ではn台のクライアントPCで構成されるものとする。
次に、図2を参照して、ポリシー配信サーバ10のシステム構成について説明する。
本ポリシー配信サーバ10は、図2に示されているように、CPU111、ノースブリッジ113、グラフィクスコントローラ114、主メモリ112、LCD121、サウスブリッジ116、ハードディスクドライブ(HDD)117、光ディスクドライブ(ODD)118、BIOS−ROM119、エンベデッドコントローラ/キーボードコントローラIC(EC/KBC)120、KB(キーボード)125、および電源回路130等を備えている。
CPU111は本ポリシー配信サーバ10の動作を制御するプロセッサであり、ハードディスクドライブ(HDD)117から主メモリ112にロードされる、オペレーティングシステム(OS)202、および消費電力設定アプリケーションプログラム201(以下、消費電力設定アプリケーションとも称する)のような各種アプリケーションプログラムを実行する。消費電力設定アプリケーションプログラム201は、CPU111の制御の下、各クライアントPC20に関連する情報(機種名、CPUの種別)に対応付けて予め省電力ポリシーを記憶しておき、クライアントPC20から該クライアントPC20の情報であるログ情報(省電力計測ログとも称する)を取得し、取得したクライアントPC20のログ情報に基づいて、クライアントPC20の機種名、CPUの種別を取得すると共に、クライアントPC20の機種名、CPUの種別に対応付けられた省電力ポリシーを読み出し、読み出された省電力ポリシーをクライアントPC20に配信して該クライアントPC20の消費電力の設定を行うソフトウェアである。
ノースブリッジ113はCPU111のローカルバスとサウスブリッジ116との間を接続するブリッジデバイスである。ノースブリッジ113には、主メモリ112をアクセス制御するメモリコントローラも内蔵されている。また、ノースブリッジ113は、グラフィックスコントローラ114との通信を実行する機能も有している。
グラフィックスコントローラ114は、本ポリシー配信サーバ10のディスプレイモニタとして使用されるLCD(ディスプレイ)121を制御する表示コントローラである。このグラフィックスコントローラ114によって生成される表示信号はディスプレイユニット12のLCD121に送られる。
サウスブリッジ116は、LPC(Low Pin Count)バス上の各デバイス等を制御する。また、サウスブリッジ116は、ハードディスクドライブ(HDD)117およびODD118を制御するためのIDE(Integrated Drive Electronics)コントローラを内蔵している。
エンベデッドコントローラ/キーボードコントローラIC(EC/KBC)120は、電力管理のためのエンベデッドコントローラと、キーボード(KB)125およびタッチパッド124を制御するためのキーボードコントローラとが集積された1チップマイクロコンピュータである。
次に、図3を参照して、ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201、クライアントPC20のエージェント203およびDB更新サーバ100のシステム構成について説明する。
消費電力設定アプリケーション201は、省電力設定入力部10a、ポリシー保存部10b、クライアントログ保存部10c、クライアントログ変換部10d、PC消費電力決定部10f、電力量実績計算部10g、排出CO2換算部10h、省電力効果表示部10i、およびDB更新部10jを備える。
省電力設定入力部10aは、ユーザが省電力設定を入力する入力部である。ポリシー保存部10bは、省電力設定入力部10aで入力された設定値を配布用ポリシーのデータとして保存する。クライアントログ保存部10cは、各クライアントPC20のエージェントからポリシー配信サーバ10に送信されるログ情報を保存・管理する。クライアントログ変換部10dは、省電力設定値(省電力ポリシー)の予測分析のために、各クライアントPC20のログ情報である稼動実績を読み取り、省電力設定値をクライアントPC20に適用させた場合の消費電力量他を算出する。PC消費電力決定部10fは、各クライアントPC20のログ情報、およびPC消費電力DB10eを検索して、省電力設定の対象となるクライアントPC20の検索された検索値(消費電力:省電力ポリシー)を決定する。また、PC消費電力決定部10fは、決定された検索値(消費電力:省電力ポリシー)を該当するクライアントPC20に適用するために、省電力ポリシーとしてポリシー保存部10bに保存する。PC消費電力DB10eは、クライアントPC20の機種名またはCPU種別をキーとして消費電力を決定するテーブルである(後述)。電力量実績計算部10gは、PC消費電力DB10eによって決定された消費電力、およびログ情報の稼動実績時間に基づいて、消費電力量を算出する。排出CO2換算部10hは、電力量実績計算部10gによって算出された消費電力量をCO2排出量に換算する。省電力効果表示部10iは、上述した消費電力量および排出CO2量をグラフ化して表示する。DB更新部10jは、DB更新サーバ100にアクセスし、新しいPC消費電力DBデータがあればダウンロードしてPC消費電力DB10eを更新する。
クライアントPC20は、ポリシー取得部20a、省電力設定適用部20b、省電力機能監視部20c、イベントリ収集部20d、省電力計測ログ記憶領域20e、およびログ送信部20fを備えている。クライアントPC20のエージェントにおけるポリシー取得部20aは、ポリシー配信サーバ10にアクセスし、ポリシー保存部10bに保存されている省電力ポリシーをLAN11を介して取得する。省電力設定適用部20bは、ポリシー取得部20aによって取得された省電力ポリシーに従ってクライアントPC20に対して省電力設定を適用する。省電力機能監視部20cは、オペレーティングシステムからの指示によりモニターオフなどの省電力機能が働いたこと、省電力機能が解除されたこと等を監視し、時刻を省電力計測ログに記録させる。即ち、省電力機能監視部20cは、クライアントPC20の稼動実績であるログ情報を取得して、省電力計測ログ(記憶領域)20eに送出する。例えば、省電力機能監視部20cは、クライアントPC20のモニターオン時刻、モニターオン時刻、HDDモーターオフ時刻、HDDモーターオン時刻、起動時刻、シャットダウン時刻、スタンバイ開始時刻、復帰時刻、休止開始時刻、および復帰時刻を検出する。また、省電力機能監視部20cは、クライアントPC20の利用者によるキーボード、マウス操作を監視し、1分単位で無操作開始時刻、無操作終了時刻を検出する。イベントリ収集部20dは、オペレーティングシステムからクライアントPC20の機種名および搭載しているCPU種別を取得し、ログ情報として、省電力計測ログ(記憶領域)20eに送出する。省電力計測ログ(記憶領域)20eは、省電力機能監視部20cおよびイベントリ収集部20dによって取得されたログ情報(省電力計測ログ)を記憶する。省電力計測ログは、PCの機種名、CPU種別、および省電力機能が働いた時刻を記録した情報である。ログ送信部20fは、省電力計測ログ(記憶領域)20eに記憶されたログ情報を、LAN11を介して例えば定期的にポリシー配信サーバ10に送信する。なお、ログ送信部20fは、ポリシー配信サーバ10からの要求に応答して、ログ情報をポリシー配信サーバ10に送信するようにしてもよい。
DB更新サーバ100は、更新用DB100aおよび更新用DB登録部100bを備えている。更新用DB100aは、更新用DB登録部100bによって登録されたPC消費電力DBを記憶する。更新用DB100aに記憶されているPC消費電力DBは、例えばポリシー配信サーバ10のDB更新部10jによってアクセスおよびダウンロードが可能となっている。更新用DB登録部100bは、キーボード、マウス等の入力により、新しいPC消費電力DBを登録する。
次に、図4は、本発明の実施形態に係る消費電力設定方法(省電力設定方法)の処理を示すフローチャートである。
まず、消費電力設定システムの運用開始時に、管理者は最初の省電力設定を行う(ステップS101)。省電力設定は、以下のように行われる。
個々の設定項目に対する設定値をまとめたものを省電力ポリシーと称する。省電力ポリシーは、例えば図5に示す4項目である。
即ち、(1)モニターオフ開始時間(単位:分)、(2)HDDモーターオフ開始時間(単位:分)、(3)システムスタンバイ開始時間(単位:分)、(4)システム休止開始時間(単位:分)である。
モニターオフ開始時間は、指定時間ユーザ操作が無い場合にモニタ電源を切る時間を示す。HDDモーターオフ開始時間は、指定時間ディスクアクセスが無い場合にHDDモーターオ停止させる時間を示す。システムスタンバイ開始時間は、指定時間クライアントPC20がアイドル状態の場合にクライアントPC20をスタンバイ状態に移行する時間を示す。システム休止開始時間は、指定時間クライアントPC20がアイドル状態の場合にクライアントPC20を休止状態に移行する時間を示す。
なお、上述した実施例では4項目をクライアントPC20の省電力制御の対象としているが、制御可能かつ実行したことを検出できる項目であればよく、項目数や項目内容を制限するものではない。
上述したように、省電力ポリシーが設定された後、ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201は、省電力ポリシーをクライアントPC20に配信する(ステップS102)。省電力ポリシーは、消費電力設定アプリケーション201によって、n台のすべてのクライアントPC20に配信される。n台の各クライアントPC20は、省電力ポリシーを受信した場合、PC省電力設定として適用する。即ち、n台の各クライアントPC20は、省電力ポリシーに基づいて、省電力設定(消費電力設定)を行う。
続いて、n台のクライアントPC20の各エージェントは、クライアントPC20の構成情報と稼動状態を監視し、省電力計測ログ(記憶領域)20eに省電力計測ログ(ログ情報)を記録する(ステップS103)。各エージェントは定期的にポリシー配信サーバにログを送付する。なお、エージェントは、クライアントPC20の構成情報と稼動状態をクライアントPC20が備えるOS202等から取得する。
省電力計測ログの内容を図6に示す。
即ち、(1)機種名、(2)CPU種別、(3)モニターオン/オフ時刻、(4)HDDモーターオン/オフ時刻、(5)システムスタンバイ開始/復帰時刻、(6)システム休止開始/復帰時刻、(7)システム起動/シャットダウン時刻、(8)ユーザ無操作開始/無操作終了時刻である。
機種名は、クライアントPCの機種名を示す。CPU種別は、クライアントPC20に搭載されているCPUの種類を示す。モニターオン/オフ時刻は、モニタ電源をオンした時刻、およびオフした時刻を示す。HDDモーターオン/オフ時刻は、HDDモーターオオンした時刻、およびオフした時刻を示す。システムスタンバイ開始/復帰時刻は、スタンバイ状態に移行した時刻、および復帰した時刻を示す。システム休止開始/復帰時刻は、休止状態に移行した時刻、および復帰した時刻を示す。システム起動/シャットダウン時刻は、PCを起動した時刻、およびシャットダウンした時刻を示す。ユーザ無操作開始時刻/無操作終了時刻は、ユーザによるキーボードやマウス操作がされなくなった時刻、および操作を開始した時刻を示す。
次に、ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201は、クライアントPC20の消費電力決定を行う(ステップS104)。ポリシー配信サーバ10によるクライアントPC20の消費電力決定は、以下のように行う。即ち、消費電力設定アプリケーション201は、クライアントPC20からクライアントPC20の情報(省電力計測ログ:ログ情報)を取得する。消費電力設定アプリケーション201は、取得したログ情報に基づいて、クライアントPC20に関連する情報(機種名およびCPU種別名)を取得すると共に、機種名およびCPU種別名に対応付けられた設定値(省電力設定情報:省電力ポリシー)をPC消費電力データDB10eから読み出し、省電力ポリシーとしてポリシー保存部10bに保存する。クライアントPC20の機種名、CPU種別名に対応付けられた消費電力データをPC消費電力データDB10eから読み出すという負荷が軽い処理を行い、クライアントPC20の消費電力決定を行うため、ポリシー配信サーバ10の負荷を軽減することができる。なお、PC消費電力決定部10fは、決定された消費電力(省電力ポリシー)を該当するクライアントPC20に適用するために、省電力ポリシーとしてポリシー保存部10bに保存する。なお、クライアントPC20の消費電力決定の詳細な処理は、後述する。このように、ポリシー配信サーバ10によるクライアントPC20の消費電力決定は、自動設定処理で行われるため、ユーザの作業の軽減となり、また、設定値をユーザが把握しておく必要がないため、煩雑な作業が不要となる。
続いて、ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201は、PC消費電力の表示およびCO2排出量の表示(PC消費電力/CO2排出量算出表示)を行う(ステップS105)。CO2排出量の算出および表示については、詳細を後述する。
消費電力設定アプリケーション201は、PC消費電力の表示を行う場合、消費電力の実績値または消費電力の予測値を選択する(ステップS106)。ステップS106で、消費電力の実績値がユーザによって選択された場合は、消費電力設定アプリケーション201は、消費電力の実績値のグラフ表示を行う(ステップS107:後述)。一方、ステップS106で、消費電力の予測値がユーザによって選択された場合は、消費電力設定アプリケーション201は、消費電力の効果予測値のグラフ表示を行う(ステップS108:後述)。このように、効果予測処理を行うことで、所定の省電力ポリシーを適用した場合における消費電力削減を予め確認することができる。このため、所定の省電力ポリシーを適用する前に、ユーザは、計画検討が可能となる。
次に、図7は、ポリシー配信サーバ10によるクライアントPC20の消費電力決定の処理を示したフローチャートである(図3のステップS104に対応)。
ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201は、クライアントPC20から受信したログに基づいてクライアントPC20の機種名を取得する(ステップS201)。消費電力設定アプリケーション201は、取得した機種名がPC消費電力DB10eに存在するか否かを検索する(ステップS202)。ステップS203で、消費電力設定アプリケーション201によって、取得した機種名がPC消費電力DB10eに存在すると判別された場合(ステップS203のYES)、PC消費電力DB10eから対応する消費電力値(省電力ポリシー)を取得することで、機種名に対応する省電力ポリシー(クライアントPC20に適用する消費電力設定)が決定される(ステップS208)。一方、ステップS203で、消費電力設定アプリケーション201によって、取得した機種名がPC消費電力DB10eに存在しないと判別された場合(ステップS203のNO)、消費電力設定アプリケーション201は、クライアントPC20から受信したログに基づいてクライアントPC20のCPU種別を取得する(ステップS204)。消費電力設定アプリケーション201は、取得したCPU種別がPC消費電力DB10eに存在するか否かを検索する(ステップS205)。ステップS206で、消費電力設定アプリケーション201によって、取得したCPU種別がPC消費電力DB10eに存在すると判別された場合(ステップS206のYES)、PC消費電力DB10eから対応する消費電力値(省電力ポリシー)を取得することで、機種名に対応する省電力ポリシー(クライアントPC20に適用する消費電力設定)が決定される(ステップS208)。一方、ステップS206で、消費電力設定アプリケーション201によって、取得したCPU種別がPC消費電力DB10eに存在しないと判別された場合(ステップS206のNO)、PC消費電力DB10eに記憶されている省電力ポリシーの既定値を選択する(ステップS207)。消費電力設定アプリケーション201は、PC消費電力DB10eから対応する消費電力値(省電力ポリシーの既定値)を取得することで、機種名に対応する省電力ポリシー(クライアントPC20に適用する消費電力設定)が決定される(ステップS208)。
図8〜図10は、上述したPC消費電力DB10eに記憶されているPC端末消費電力データベースの一例を模式的に示す図である。図8は、PC端末消費電力データベースにおける機種検索リストである。同図に示されるように、例えば、マシンID(機種名)とINDEXが夫々対応付けられて記憶されている。図9は、PC端末消費電力データベースにおけるCPU性能検索リストである。同図に示されるように、例えば、CPU−TYPE(CPU種別)とINDEXが夫々対応付けられて記憶されている。図10は、PC端末消費電力データベースにおける消費電力データ(消費電力値)のリストである。同図に示されるように、例えば、上述したINDEXと、クライアントPC20の各状態における消費電力値が夫々対応付けられて記憶されている。クライアントPC20の各状態とは、例えば、通常時、モニタOFFの状態、HDDのモータOFFの状態、スタンバイの状態、休止の状態等である。
例えば、上述したフローチャートにおいて、消費電力設定アプリケーション201によって、ステップS203で、機種名(例えば、XXAA-00X)が存在すると判別された場合、機種名(XXAA-00X)に対応する消費電力値(省電力ポリシー)は、INDEX(0001)である(図8参照)。即ち、通常時(200W)、モニタOFFの状態(100W)、HDDのモータOFFの状態(180W)、スタンバイの状態(10W)、休止の状態(10W)となる。また、ステップS206で、消費電力設定アプリケーション201によって、CPU種別(例えば、XXAA-200)が存在すると判別された場合、CPU種別(XXAA-200)に対応する消費電力値(省電力ポリシー)は、INDEX(0002)である(図9参照)。即ち、通常時(100W)、モニタOFFの状態(50W)、HDDのモータOFFの状態(90W)、スタンバイの状態(10W)、休止の状態(10W)となる。さらに、ステップS206で、消費電力設定アプリケーション201によって、CPU種別(例えば、XXAA-300)が存在しないと判別された場合、消費電力値(省電力ポリシー)は、既定値(Default)であるINDEX(0004)である(図9参照)。即ち、通常時(100W)、モニタOFFの状態(50W)、HDDのモータOFFの状態(90W)、スタンバイの状態(10W)、休止の状態(10W)となる。
次に、図11は、省電力ポリシーに基づいて省電力機能が働いた時間を省電力計測ログ記憶領域20eに記憶されているログ情報から集計するための集計方法を示す図である。
上述したログ情報に基づいて、消費電力設定アプリケーション201は、モニターオフ時刻とモニターオン時刻から時間差分を算出して累積モニターオフ時間を計測する。また、消費電力設定アプリケーション201は、HDDモーターオフ時刻とHDDモーターオン時刻から時間差分を算出して累積HDDモーターオフ時間を計測する。さらに、消費電力設定アプリケーション201は、休止開始時刻と復帰時刻から時間差分を算出して累積休止時間を計測する。また、消費電力設定アプリケーション201は、スタンバイ開始時刻と復帰時刻から時間差分を算出して累積スタンバイ時間を計測する。
さらに、消費電力設定アプリケーション201は、エージェントの0:00 以降最初のクライアントPC20の起動、スタンバイ復帰および休止復帰を稼動開始、0:00前最後のクライアントPC20のシャットダウン、スタンバイおよび休止を稼動終了とみなし、時間差分を算出してクライアントPC20の稼動時間を計測する。また、ポリシー配信サーバ10は、クライアントPC20の稼動時間から、累積モニターオフ時間、累積HDDモーターオフ時間、累積スタンバイ時間、累積休止時間を引いて、通常稼動時間を算出する。続いて、消費電力設定アプリケーション201は、集計した各累積時間と消費電力に基づいて消費電力量を算出する。算出した消費電力量を排出CO2量に換算する。
例えば、あるクライアントPC20が「XXAA-00X」という機種名であり、8/6(月)〜8/7(火)にかけ、図11に示されるような運用を行い、図12が表示された例について説明する。
クライアントPC20のエージェントにより、図11に示されるように、省電力計測ログが記録される。なお、(a)〜(j)は説明のために付けた記号である。(7)等は上述した図6におけるログの種類を示す番号である。
即ち、(a) (7)8/6 8:00 システム起動、(b) (3)8/6 12:00 モニターオフ、(c) (4)8/6 12:30 HDDモーターオフ、(d) (4)8/6 13:00 HDDモーターオン、(e) (3)8/6 13:00 モニターオン、(f) (5)8/6 17:00 スタンバイ開始、(g) (5)8/7 8:00 スタンバイ復帰、(h) (3)8/7 12:00 モニターオフ、(i) (3)8/7 12:30 モニターオン、(j) (7)8/7 17:00 シャットダウンである。
上述したように、あるクライアントPC20の機種名「XXAA-00X」に基づいて、ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201は、機種検索リストを検索し、INDEX=0001の消費電力データが該当すると判別する(図10参照)。また、8/6の稼動時間は、(f)-(a) = 8(h)である。また、図10に示されるように、8/6に省電力設定を適用しなかった場合(通常時:INDEX=0001)の消費電力は、200(W) x 8(h) = 1600(Wh)と計算(算出)される。
実際の省電力効果は、図10に示されるように、モニターオフ時間が、(e)-(b) = 1(h)、これによる削減電力は、モニタOFF時の消費電力が100Wであるので、通常時の消費電力が200Wから除算するため、(200(W)-100(W)) x 1(h) = 100(Wh)と計算される。さらに、同様に、HDDオフ時間が、(d)-(c) = 0.5(h)であり、これによる削減電力は、(200(W)-180(W)) x 0.5(h) = 10(Wh)、総削減電力(省電力となった電力)は、100(Wh)+10(Wh) = 110(Wh)、実際の消費電力は、1600(Wh)-110(Wh) = 1490(Wh)として、ポリシー配信サーバ10によって計算される。
図12は、上述した省電力実績(省電力実績の個別確認画面)をグラフ化した場合を示す図である(図4のステップS107に対応)。省電力実績は、例えば、一週間毎の表示、一ヶ月毎の表示等をプルダウンメニュー300により切り替えて、表示開始ボタン301を押下することにより、表示領域302に表示される。即ち、例えば8/6が月曜日であった場合、月曜の黒部分(消費電力)が 1490(Wh)、グレー部分(削減電力)が 110(Wh)として表示される。
同様に 8/7 の場合、稼働時間は、(j) - (g) = 8(h)、省電力設定を適用しなかった場合の消費電力は、200(W) x 8(h) = 1600(Wh)と計算される。また、実際の省電力効果は、モニターオフ時間が、(i)-(h) = 0.5(h)、これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 0.5(h) = 50(Wh)、実際の消費電力は、1600(Wh)-50(Wh) = 1550(Wh)と計算される。例えば8/7が火曜日であった場合、これをグラフ化すると、図12に示されるように、火曜の黒部分が 1550(Wh)、グレー部分が 50(Wh) として表示される。同様の他の曜日についても、実際の消費電力と削減電力とを計算して、グラフ化する。
さらに、CO2の排出量は、計測された消費電力(kWh)に対し排出係数(0.555)を掛けた計算値で換算できる。まず、ポリシー配信サーバ10は、上述した計算と同様に1週間分の消費電力と削減電力を計算する。削減電力の1週間の合計が、2800(Wh)だった場合、2.8(kWh) x 0.555 = 1.6(kg/週)として換算を行い、削減電力をCO2排出量に換算する。
図13は、上述した省電力予測(省電力計画の個別予想分析確認画面)をグラフ化した場合を示す図である(図4のステップS108に対応)。本消費電力設定システムの運用が開始された後、ユーザが省電力ポリシーを適用する(設定値変更)前に、削減電力の予測効果(推測効果)を参照する場合は、既存の省電力計測ログに設定値(省電力ポリシー)を適用してグラフ表示を行うことができる。
例えばあるクライアントPC20(機種名「XXAA-00X」)について、8/6(月)〜8/7(火)の期間、図11に示す運用を行った場合について説明する。当該運用に適用されている省電力ポリシーは、例えば、(1)モニターオフ時間:60分(1時間)、(2)HDDモーターオフ時間:30分(0.5時間)、(3)システムスタンバイ時間:100分、(4)システム休止時間:設定なし、として設定されている。
上述した省電力ポリシーのうち、(1)モニターオフ時間:60分(1時間)を(1)モニターオフ時間:5分、に変更した場合の削減電力の効果予測は次のように計算される。即ち、モニターオフは、無操作開始時刻(k)および(m)から5分経過後に行うように変更となる。8/6 のモニターオフ時間は、(e)-(k)+5分 = 1.9(h)、これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 1.9(h) = 190(Wh)、実際の消費電力は、1600(Wh)-190(Wh) = 1410(Wh)と計算される。また、8/7 のモニターオフ時間は、(i)-(m)+5分 = 1.4(h)これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 1.4(h) = 140(Wh)、実際の消費電力は、1600(Wh)-140(Wh) = 1460(Wh)と計算される。このように、省電力ポリシーのうち、(1)モニターオフ時間:60分(1時間)を(1)モニターオフ時間:5分、に変更した場合の削減電力の効果予測が計算される。図13に示されるように、上述した削減予想消費電力を加えてグラフ化を行う。ユーザは、省電力ポリシーを変更した場合、図12に示された実際の消費電力に基づくグラフよりも、削減電力(グレー部分)の割合が増加する予想分析を確認することができる。
また、CO2の排出量は、上述したように計測された消費電力(kWh)に対し排出係数(0.555)を掛けた計算値で換算できる。ポリシー配信サーバ10は、上述した計算と同様に、1週間分の消費電力と削減電力を計算し、削減電力の1週間の合計が、3300(Wh)である場合、3.3(kWh) x 0.555 = 1.8(kg/週)として削減電力をCO2排出量に換算する。このように計算することで、省電力ポリシーを適用した場合の削減電力他の予測を視覚化して確認することができる。
上述した第1実施形態を用いることにより、クライアント端末の消費電力を制御すると共に、サーバ装置の処理負荷を低減させることができる。また、省電力設定の効果(程度)の予測と可視化(グラフ化)により、省電力ポリシーの適用と実際の消費電力の計算を繰り返すことなく、適切な設定値である省電力ポリシーを確認して選択可能となる。
(第2実施形態)
次に、本発明の第2実施形態に係るサーバ装置を含む消費電力設定システムの構成を図14を参照して説明する。本実施形態は、上述した第1実施形態の構成に加えて、さらにポリシーセット(記憶領域)10k、効果閾値(記憶領域)10m、および最適ポリシー自動決定部10nを備えている。なお、第1実施形態と同様の構成は、同符号を付して詳細は前述に譲る。本実施形態は、ある省電力ポリシーでサイトの運用を開始した後、当該システムに最適な省電力ポリシーを自動決定する実施形態である。
次に、本発明の第2実施形態に係るサーバ装置を含む消費電力設定システムの構成を図14を参照して説明する。本実施形態は、上述した第1実施形態の構成に加えて、さらにポリシーセット(記憶領域)10k、効果閾値(記憶領域)10m、および最適ポリシー自動決定部10nを備えている。なお、第1実施形態と同様の構成は、同符号を付して詳細は前述に譲る。本実施形態は、ある省電力ポリシーでサイトの運用を開始した後、当該システムに最適な省電力ポリシーを自動決定する実施形態である。
ポリシーセット(記憶領域)10kは、複数の省電力ポリシー(省電力設定情報セット)であるポリシーセットを記憶する記憶領域である。ポリシーセットは、設定値を変えた省電力ポリシーを複数組記憶したものである。例えば、図15に示されるように、ポリシーセットが5組記憶されている例(n=5)について説明する。「ポリシー(n)」はn番目のポリシーを示すものとする。nが小さくなるほどポリシーの各項目設定値は小さくなるため、消費電力削減の効果(程度)が大きくなるものとする。効果閾値(記憶領域:テーブル)10mは、効果閾値を記憶する記憶領域である。効果閾値は、省電力ポリシーを変更し、その効果を算出した場合に、効果あり、と見なす閾値である。例えば、図16に示されるように、効果閾値を30Whとして記憶する。最適ポリシー自動決定部10nは、上述したポリシーセットを適用した場合の予測値を計算し、効果閾値に基づいて効果の有無を判別して最適な省電力ポリシーを決定する。
次に、以上のように構成された第2実施形態に係るサーバ装置を含む消費電力設定システムを用いた消費電力設定方法について、図17のフローチャートを参照して説明する。
ポリシー配信サーバ10の消費電力設定アプリケーション201は、現在適用されている省電力ポリシーの消費電力量を取得し、現在の消費電力量の初期値とする(ステップS301)。続いて、消費電力設定アプリケーション201は、効果閾値を効果閾値(記憶領域)10mから読み出す(ステップS302)。次に、消費電力設定アプリケーション201は、ポリシーセットの「n=最大値」から「n=最小値」に向かってnを1ずつ減じながらループ処理(ステップS303〜ステップS310)を行う。
消費電力設定アプリケーション201は、ループ処理中で次の処理を行う。即ち、消費電力設定アプリケーション201は、まず、n=最大値を設定する(ステップS303)。続いて、消費電力設定アプリケーション201は、省電力ポリシー(n)を読み込み、予測値の算出を開始する(ステップS304)。消費電力設定アプリケーション201は、クライアントログ変換部にポリシーを適用する(ステップS305)。消費電力設定アプリケーション201は、ポリシー(n)の消費電力量を図15に示されるように、省電力ポリシーセットを参照して計算する(ステップS306)。消費電力設定アプリケーション201は、ステップS301で計算された現在の消費電力量と、ステップS306で計算されたポリシー(n)の消費電力量の差分が効果閾値より大きいか否かを判別する(ステップS307)。ステップS307で、消費電力設定アプリケーション201によって、差分が効果閾値より大きいと判別された場合は(ステップS307のYES)、消費電力設定アプリケーション201内に、ポリシー(n)を適用候補として一時的に記憶し(ステップS308)、ステップS309に遷移する。一方、ステップS307で、消費電力設定アプリケーション201によって、差分が効果閾値以下であると判別された場合は(ステップS307のNO)、消費電力設定アプリケーション201は、効果閾値との大小に関わらず、現在の消費電力量=ポリシー(n)の消費電力量とする(ステップS309)。消費電力設定アプリケーション201は、n=最小値であるかを判別する(ステップS310)。ステップS310で、消費電力設定アプリケーション201によって、n=最小値であると判別された場合は、終了する。この場合、候補として一時的に記憶したポリシー(n)を最適ポリシーとする。一方、ステップS310で、消費電力設定アプリケーション201によって、n=最小値でないと判別された場合は、ステップS303に遷移して、nを1ずつ減じながらループ処理(ステップS303〜ステップS310)を続ける。即ち、所定のクライアント端末の消費電力削減の程度が、閾値より大きく、且つ最大となるように、省電力ポリシーセットを構成している省電力ポリシーから選択して該当のクライアント端末に配信する。上述した処理により、運用サイト毎に適切なポリシーを自動決定することが可能になり、ユーザの管理コストを更に軽減できる。
次に、本発明の第2実施形態について、図11、15、16を参照して、さらに具体的に説明する。例えば、図15に示されるように、n=5〜1までのポリシーセットと効果閾値(図16参照)が設定されている場合の最適ポリシーを求める場合について説明する。
例えば、クライアントPC20(機種名「XXAA-00X」)にポリシー(5)に適用し、8/6における図11の運用を行った場合、消費電力設定アプリケーション201は、以下のような演算により最適な省電力ポリシーを決定する。
即ち、消費電力設定アプリケーション201は、まず、8/6のモニターオフ時間(e)-((k)+60分) = 1(h)を計算する。続いて、消費電力設定アプリケーション201は、モニターオフ時間による削減電力(200(W)-100(W)) x 1(h) = 100(Wh)を計算する。そして、消費電力設定アプリケーション201はHDDオフ時間(d)-((k)+90分) = 0.5(h)を計算する。続いて、消費電力設定アプリケーション201は、HDDオフ時間による削減電力(200(W)-180(W)) x 0.5(h) = 10(Wh)を計算する。そして、消費電力設定アプリケーション201は、総削減電力100(Wh)+10(Wh) = 110(Wh)を計算し、現在の削減電力が110(Wh)の場合、ポリシー(5)に変更した場合の効果は、110(Wh)-110(Wh) = 0(Wh)と計算する。そして、消費電力設定アプリケーション201は、効果閾値30(Wh)(図16参照)より大きいか否かを判別する。0(Wh)は、30(Wh)よりも小さいため、適用の効果が無いと判別する。
続いて、消費電力設定アプリケーション201は、同様にポリシー(4)を適用して、以下の計算を行う。即ち、8/6のモニターオフ時間は (e)-((k)+30分) = 1.5(h)、これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 1.5(h) = 150(Wh)、HDDオフ時間が、(d)-((k)+60分) = 1(h)、これによる削減電力は、(200(W)-180(W)) x 1(h) = 20(Wh)、総削減電力は、150(Wh)+20(Wh) = 170(Wh)、ポリシー(5)からポリシー(4)に変更した場合の効果は、170(Wh)-110(Wh) = 60(Wh) と消費電力設定アプリケーション201によって計算される。消費電力設定アプリケーション201は、60(Wh)は効果閾値30(Wh)(図16参照)より大きいため、適用の効果があると判別し、ポリシーを一時的に記憶する。
続いて、消費電力設定アプリケーション201は、同様にポリシー(3)を適用して、以下の計算を行う。即ち、8/6のモニターオフ時間は (e)-((k)+15分) = 1.8(h)、これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 1.8(h) = 180(Wh)、HDDオフ時間が、(d)-((k)+30分) = 1.5(h)、これによる削減電力は、(200(W)-180(W)) x 1.5(h) = 30(Wh)、総削減電力は、180(Wh)+30(Wh) = 210(Wh)、ポリシー(4)からポリシー(3)に変更した場合の効果は、210(Wh)-170(Wh) = 40(Wh) と消費電力設定アプリケーション201によって計算される。消費電力設定アプリケーション201は、40(Wh)は効果閾値30(Wh)(図16参照)より大きいため、適用の効果があると判別し、ポリシーを一時的に記憶する。
続いて、消費電力設定アプリケーション201は、同様にポリシー(2)を適用して、以下の計算を行う。即ち、8/6のモニターオフ時間は (e)-((k)+10分) = 1.8(h)、これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 1.8(h) = 180(Wh)、HDDオフ時間が、(d)-((k)+30分) = 1.5(h)、これによる削減電力は、(200(W)-180(W)) x 1.5(h) = 30(Wh)、総削減電力は、180(Wh)+30(Wh) = 210(Wh)、ポリシー(3)からポリシー(2)に変更した場合の効果は、210(Wh)-210(Wh) = 0(Wh) と消費電力設定アプリケーション201によって計算される。消費電力設定アプリケーション201は、0(Wh) は効果閾値30(Wh)(図16参照)より小さいため、適用の効果がないと判別する。
続いて、消費電力設定アプリケーション201は、同様にポリシー(1)を適用して、以下の計算を行う。即ち、8/6のモニターオフ時間は (e)-((k)+5分) = 1.9(h)、これによる削減電力は、(200(W)-100(W)) x 1.9(h) = 190(Wh)、HDDオフ時間が、(d)-((k)+30分) = 1.5(h)、これによる削減電力は、(200(W)-180(W)) x 1.5(h) = 30(Wh)、総削減電力は、190(Wh)+30(Wh) = 220(Wh)、ポリシー(2)からポリシー(1)に変更した場合の効果は、220(Wh)-210(Wh) = 10(Wh) と消費電力設定アプリケーション201によって計算される。消費電力設定アプリケーション201は、10(Wh) は効果閾値30(Wh)(図16参照)より小さいため、適用の効果がないと判別する。
上述した内容を以下に整理して説明する。
現在のポリシーを適用した場合の削減電力は110(Wh)である。
ポリシー(5)を適用した場合、削減電力は110(Wh):現在のポリシーとの差分値は0(Wh)となり、差分値が30(Wh)より小さいため、適用の効果がないと判別される。
ポリシー(4)を適用した場合、削減電力は170(Wh):ポリシー(5)との差分値は60(Wh)となり、差分値が30(Wh)より大きいため、適用の効果があると判別される。現在のポリシーとの差分値である総削減電力は0+60(Wh)である。
ポリシー(3)を適用した場合、削減電力は210(Wh):ポリシー(4)との差分値は40(Wh)となり、差分値が30(Wh)より大きいため、適用の効果があると判別される。現在のポリシーとの差分値である総削減電力は60+40=100(Wh)である。
ポリシー(2)を適用した場合、削減電力は210(Wh):ポリシー(3)との差分値は0(Wh)となり、差分値が30(Wh)より小さいため、適用の効果がないと判別される。
ポリシー(1)を適用した場合、削減電力は220(Wh):ポリシー(3)との差分値は10(Wh)となり、差分値が30(Wh)より小さいため、適用の効果がないと判別される。
即ち、消費電力設定アプリケーション201によって適用効果ありと判別されたポリシーは、ポリシー(3)およびポリシー(4)である。これらのポリシーのうち、総削減電力が最大であるポリシーは、総削減電力が100(Wh)であるポリシー(3)である。消費電力設定アプリケーション201は、n=1まで計算を行った結果、このクライアントPC20(機種名「XXAA-00X」)の運用には、閾値より大きく、且つ総削減電力が最大であるポリシー(3)が最適であると判別する。
なお、上述した実施例では、消費電力設定アプリケーション201が、クライアントPC1台で1日分の省電力計測ログに対してポリシーセットを適用して判別した例である。クライアントPCが複数台ある場合は、消費電力設定アプリケーション201は、全てのクライアントPCについて同様にポリシー(n)を適用した場合の効果を計算し、平均値と効果閾値を比較して判別する。さらに、二日以上のログがある場合は、消費電力設定アプリケーション201は、同様に過去のログにもポリシーセットを適用し、平均値を算出して、効果閾値と比較する。
上述した第2実施形態を用いることにより、所定の消費電力の削減効果のある最適な省電力ポリシーを自動的に選択して適用することができる。
また、上述した消費電力設定アプリケーション201は、OS202の一機能としてOS202に組み込むように構成しても良い。さらに、消費電力設定アプリケーション201を「コンピュータ読み取り可能記憶媒体」に格納されているようにしてもよい。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
10…コンピュータ、111…CPU、112…主メモリ、117…HDD、121…LCD、201…消費電力設定アプリケーション、202…OS
Claims (8)
- 消費電力の設定値を示す省電力設定情報を設定可能なクライアント端末の消費電力を管理するサーバ装置であって、
前記クライアント端末に関連する情報に対応付けて前記省電力設定情報を記憶する記憶手段と、
前記クライアント端末から該クライアント端末の情報を取得する取得手段と、
取得した前記クライアント端末の情報に基づいて、前記クライアント端末に関連する情報を前記記憶手段から読み出すと共に、前記クライアント端末に関連する情報に対応付けられた前記省電力設定情報を読み出す読み出し手段と、
読み出された前記省電力設定情報を前記クライアント端末に配信して該クライアント端末の消費電力の設定を行う制御手段と、を備えることを特徴とするサーバ装置。 - 前記クライアント端末に関連する情報は、前記クライアント端末の機種名および前記クライアント端末が有しているCPU種別であることを特徴とする請求項1に記載のサーバ装置。
- 前記クライアント端末の情報は、該クライアント端末の稼動状態を示すログ情報であり、前記ログ情報に基づいて、前記クライアント端末の消費電力を算出することを特徴とする請求項1に記載のサーバ装置。
- 算出された前記クライアント端末の消費電力と、前記省電力設定情報を適用した場合の前記クライアント端末の消費電力とをグラフ表示することを特徴とする請求項3に記載のサーバ装置。
- 前記記憶手段に記憶されている所定の省電力設定情報を前記制御手段によって前記クライアント端末に配信する前の状態において、前記制御手段は、前記所定の省電力設定情報に基づいて、該所定の省電力設定情報を前記クライアント端末に設定を行った場合の予測消費電力を算出することを特徴とする請求項1に記載のサーバ装置。
- 前記制御手段は、複数台の前記クライアント端末の予想消費電力を算出する場合、算出した夫々の予想消費電力の平均値を用いることを特徴とする請求項5に記載のサーバ装置。
- 算出された前記クライアント端末の消費電力と、前記省電力設定情報を適用した場合の前記クライアント端末の予測消費電力とをグラフ表示することを特徴とする請求項3または請求項5に記載のサーバ装置。
- 前記記憶手段は、前記クライアント端末の消費電力が異なる複数の省電力設定情報から構成される省電力設定情報セット、および該省電力設定情報セットのうちの所定の省電力設定情報を適用した場合に削減される前記クライアント端末の消費電力の閾値を記憶しており、
前記制御手段は、所定のクライアント端末における削減される消費電力が前記閾値より大きく、且つ、前記所定のクライアント端末に適用されている省電力設定情報に基づく消費電力から削減される消費電力である総消費電力が最大となるように、前記省電力設定情報セットを構成している省電力設定情報から1つを選択して前記所定のクライアント端末に配信することを特徴とする請求項1に記載のサーバ装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009282111A JP2011123762A (ja) | 2009-12-11 | 2009-12-11 | 情報処理装置及び消費電力制御方法 |
US12/963,494 US20110145607A1 (en) | 2009-12-11 | 2010-12-08 | Information processing apparatus and energy-consumption control method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009282111A JP2011123762A (ja) | 2009-12-11 | 2009-12-11 | 情報処理装置及び消費電力制御方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011123762A true JP2011123762A (ja) | 2011-06-23 |
Family
ID=44144249
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009282111A Pending JP2011123762A (ja) | 2009-12-11 | 2009-12-11 | 情報処理装置及び消費電力制御方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20110145607A1 (ja) |
JP (1) | JP2011123762A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014118990A1 (ja) * | 2013-02-04 | 2014-08-07 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、電源制御プログラム選択方法、選択プログラム、および情報処理端末 |
US9576328B2 (en) | 2013-05-29 | 2017-02-21 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8335596B2 (en) * | 2010-07-16 | 2012-12-18 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Remote energy management using persistent smart grid network context |
US20120254851A1 (en) * | 2011-03-31 | 2012-10-04 | Broadcom Corporation | Energy Efficiency Control Policy Library |
WO2013088584A1 (ja) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | 京セラ株式会社 | 表示端末、電力制御システム、および表示方法 |
CN104460935A (zh) * | 2013-09-18 | 2015-03-25 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及电子设备 |
US9256271B2 (en) * | 2013-10-04 | 2016-02-09 | American Megatrends, Inc. | Predictive power management based on user category |
CN105373208A (zh) * | 2015-09-30 | 2016-03-02 | 维沃移动通信有限公司 | 一种移动终端 |
CN116244290A (zh) * | 2023-02-23 | 2023-06-09 | 广州智慧能源服务有限公司 | 一种智慧能源能耗分析系统及方法 |
CN117969946B (zh) * | 2024-04-01 | 2024-06-14 | 山东普源电力工程有限公司 | 一种照明系统能耗检测方法及系统 |
CN118201172B (zh) * | 2024-05-20 | 2024-08-06 | 南通中铁华宇电气有限公司 | 一种轨道交通led照明优化布局系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005251225A (ja) * | 2005-04-08 | 2005-09-15 | Toshiba Corp | 電子機器および同機器のシステム環境設定方法 |
JP2005295714A (ja) * | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Nec Corp | 自動電源制御システム |
JP2007213167A (ja) * | 2006-02-07 | 2007-08-23 | Fujitsu Ltd | 電力制御プログラム、サーバシステム、および電力制御方法 |
JP2007310791A (ja) * | 2006-05-22 | 2007-11-29 | Hitachi Ltd | 計算機システムの消費電力低減方法、及びそのプログラム |
JP2009069923A (ja) * | 2007-09-11 | 2009-04-02 | Oki Electric Ind Co Ltd | 省電力制御方法、省電力制御用サーバ、および省電力制御システム |
JP2009070149A (ja) * | 2007-09-13 | 2009-04-02 | Fuji Xerox Co Ltd | 制御装置、プログラム、画像形成装置、および情報処理装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4653697B2 (ja) * | 2006-05-29 | 2011-03-16 | 株式会社日立製作所 | 電力管理方法 |
-
2009
- 2009-12-11 JP JP2009282111A patent/JP2011123762A/ja active Pending
-
2010
- 2010-12-08 US US12/963,494 patent/US20110145607A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005295714A (ja) * | 2004-03-31 | 2005-10-20 | Nec Corp | 自動電源制御システム |
JP2005251225A (ja) * | 2005-04-08 | 2005-09-15 | Toshiba Corp | 電子機器および同機器のシステム環境設定方法 |
JP2007213167A (ja) * | 2006-02-07 | 2007-08-23 | Fujitsu Ltd | 電力制御プログラム、サーバシステム、および電力制御方法 |
JP2007310791A (ja) * | 2006-05-22 | 2007-11-29 | Hitachi Ltd | 計算機システムの消費電力低減方法、及びそのプログラム |
JP2009069923A (ja) * | 2007-09-11 | 2009-04-02 | Oki Electric Ind Co Ltd | 省電力制御方法、省電力制御用サーバ、および省電力制御システム |
JP2009070149A (ja) * | 2007-09-13 | 2009-04-02 | Fuji Xerox Co Ltd | 制御装置、プログラム、画像形成装置、および情報処理装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2014118990A1 (ja) * | 2013-02-04 | 2014-08-07 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、電源制御プログラム選択方法、選択プログラム、および情報処理端末 |
US9576328B2 (en) | 2013-05-29 | 2017-02-21 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer readable medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20110145607A1 (en) | 2011-06-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2011123762A (ja) | 情報処理装置及び消費電力制御方法 | |
EP2342612B1 (en) | Conserving power using predictive modelling and signaling | |
US9880920B2 (en) | Providing a user with feedback regarding power consumption in battery-operated electronic devices | |
CN107209540B (zh) | 对计算设备上的热修复进行管理的方法、系统和介质 | |
JP5648057B2 (ja) | バッテリー式電子デバイス内の電力消費に関するフィードバックをユーザに提供すること | |
US8712370B2 (en) | Performance metrics processing for anticipating unavailability | |
US10198059B2 (en) | Adaptive doze to hibernate | |
WO2011064933A1 (ja) | 節電通知システム、端末装置、方法及びプログラム | |
JP2009175159A (ja) | 使用電力監視システム | |
EP1469370A2 (en) | Power-save computing apparatus, method and program | |
JP2007048219A (ja) | 消費電力管理システム | |
JP5098978B2 (ja) | 消費電力削減支援プログラム、情報処理装置、および消費電力削減支援方法 | |
US20110252252A1 (en) | System and method for identifying and reducing power consumption based on an inactivity period | |
US20130191055A1 (en) | Apparatus and system for managing multiple electronic devices | |
JP3600556B2 (ja) | 情報処理装置 | |
JP2011108045A (ja) | 計算機システム、管理サーバ及び電力削減方法 | |
JP2013090485A (ja) | Co2排出量監視装置、co2排出量監視方法、co2排出量監視プログラム、およびco2排出量監視システム | |
JP2005308729A (ja) | 使用電力監視システム | |
JP2000214238A (ja) | バッテリ駆動予想時間算出装置及びバッテリ駆動予想時間算出方法 | |
JP3953479B2 (ja) | 使用電力監視システムおよび負荷率演算表示方法 | |
CN112426722B (zh) | 节点图的热更新方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
JP2002117164A (ja) | 作業車両の修理費予測システム | |
JP2010224834A (ja) | 管理サーバ装置及びその制御方法、情報処理システム、情報処理装置及びその制御方法、プログラム | |
JP7127616B2 (ja) | 情報処理装置、アラーム管理システム、及びアラーム管理方法 | |
JP2004295876A5 (ja) |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20110323 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110412 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110613 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20110712 |