JP2011123762A

JP2011123762A - 情報処理装置及び消費電力制御方法

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Publication number: JP2011123762A
Application number: JP2009282111A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Watakabe; 健渡壁; Makoto Taki; 誠滝
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2009-12-11
Filing date: 2009-12-11
Publication date: 2011-06-23
Also published as: US20110145607A1

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

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。

特開２００７−３１７０５４号公報

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。

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示す図。同実施形態のポリシー配信サーバのシステム構成を示すブロック図。同実施形態のポリシー配信サーバの消費電力設定アプリケーション、クライアントＰＣのエージェントおよびＤＢ更新サーバのシステム構成を示すブロック図。同実施形態に係るサーバ装置を用いた消費電力設定方法の処理を示すフローチャート。同実施形態に係るサーバ装置によって用いられる省電力ポリシーを模式的に示す図。同実施形態に係るサーバ装置にクライアントＰＣから送られる省電力計測ログを模式的に示す図。同実施形態に係るサーバ装置によるクライアントＰＣの消費電力決定の処理を示したフローチャート同実施形態に係るサーバ装置のＰＣ消費電力ＤＢ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。同実施形態に係るサーバ装置のＰＣ端末消費電力データベースにおけるＣＰＵ性能検索リストを模式的に示す図。同実施形態に係るサーバ装置の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）のリストを模式的に示す図。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。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模式的に示す図。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模式的に示す図。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示す図。同実施形態のサーバ装置で用いる省電力ポリシーの概念を模式的に示す図。同実施形態のサーバ装置で用いる効果閾値の概念を模式的に示す図。同実施形態に係るサーバ装置で用いた消費電力設定方法の処理を示すフローチャート。

（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。

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。

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

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。