JP5403674B2 - データセンタにおける空調管理方法及び空調管理装置 - Google Patents

Description

本発明は、多数のサーバ、ルータやスイッチなどネットワーク機器（サーバ・ネットワーク機器を区別しない場合は、単にノードと呼ばれる）及びこれらを冷却するために複数の空調機が設置されることで構成されるデータセンタＤＣにおいて、発生した熱だまりをデータセンタＤＣ内から取り除くために、空調機の出力を変更してノードを冷却するデータセンタにおける空調管理方法及び空調管理装置に関する。

ネットワーク人口の増加や動画像配信など各種通信サービスの普及により、インターネット内のトラヒック量が将来的に急激に増大することが予想される。図１３は、経済産業大臣主催で開催された「グリーンＩＴイニシアティブ会議（第１回）」で示されたトラヒック量及び消費電力の推計であり、２０２５年には２００６年との比較でトラヒック量が１９０倍になると推定される。また、トラヒック量の増大に伴い、それを処理するサーバやルータなどのＩＴ機器（ネットワーク機器）も増加する傾向にあり、その消費電力量は２０２５年には２００６年との比較で５倍になると推定される。
更に、サーバやネットワーク機器の電力消費量が増加する背景には、機器の数の増加に加え、ＣＰＵの高性能化や、ブレードサーバに代表されるような高集積化されたサーバの登場などに起因する機器自体の電力消費量の増加もある。

ノードが消費する電力は、その大部分が熱として排出される。また、各ノードには、それらが安定動作するための温度（動作保障温度）があらかじめ機器ベンダにより定められており、ノードの給気面の温度を、動作保障温度以下に保つ必要がある。ノードが多数設置されるデータセンタにおいては、ノード毎の電力消費量の増加により各ノードから多量に排出される熱を効率的に冷却することが大きな課題となっている。

データセンタには、多数のノードを冷却するため、空調機が設置されている。また、ノードの使用率はネットワークに設置されたサーバの利用者等からのサービス要求の量に応じ、時々刻々と変化し、その電力消費量もまた使用率に応じ変化する。従来、データセンタの省力化を図るため、データセンタ内の温度分布をセンサにより測定し、ノードの電力消費量が変化するため、時々刻々と変化する温度分布に応じて、空調機の出力を都度調整し、空調機による電力消費量を削減する技術が特許文献１，２及び非特許文献１，２に提案されている。

特許文献１，２及び非特許文献１，２に開示された技術の概要について、図１２を参照しながら説明する。データセンタＤＣには、例えば、それぞれ複数のノード１が収納された複数（本例においては５台）のサーバラック３と、複数（本例においては２台）の空調機(CRAC)５が設置されている。
そして、データセンタＤＣ内の空気の分布をセンサ等（図示せず）により監視し、センサから収集した情報を空調機(CRAC)５の出力にフィードバックする。例えば、熱だまり（データセンタ内の一部の空間が、高い温度となる現象）が発生した場合には、当該個所に冷却された空気を供給する空調機(CRAC)５の出力を上げ、さらに、過冷却（データセンタ内の一部の空間が、低い温度となる現象）がある場合には、当該個所に冷却された空気を供給する空調機(CRAC)５の出力を下げる処理が行われる。これにより、空調機５の電力使用量を最適化することができる。

熱だまりとは、例えばノード１の給気面等、データセンタＤＣ内の一部の温度が、ノード毎の仕様により決まる、ノードが安定動作するための温度（動作保障温度）を超えた状態が継続することを意味し、熱だまりが発生した場合、ノードの動作が不安定となり、ノードの故障の原因となる等の問題が発生する。
データセンタで多数のノードを稼働させる場合には、空調機を設置し、各ノードの給気面の温度を、動作保障温度以下に保つ必要がある。しかしながら、他のノードや自身から発生した排気の影響により、給気面の温度が、動作保障温度以上となり、ノードに悪影響を与える現象（熱だまり）が生じる場合がある。

特開２００８−９７６５０ 特開２００５−１１５９５６

IBM Intelligent Facility Managementhttp://www-06.ibm.com/jp/press/2009/02/1301.html HP Dynamic Smart Cooling

上述した特許文献１，２及び非特許文献１，２に記載の技術によれば、熱だまりが発生した場合、当該個所に給気面を有するノードに対して、冷却された空気を供給する空調機(CRAC)５の出力を上げることで対処する。しかしながら、発明者らは、当該ノードの給気面は他のノードの排気の影響を受けるので、熱だまりに給気面を有するノードを冷却するため、冷却された空気を当該ノードに直接供給する空調機(CRAC)５の出力をあげることが、熱だまりの除去に対して空調機の電力消費量の観点から、効率的な対処法であるかどうかについて、疑問を呈するに至った。

本発明は上記事情に鑑みて提案されたもので、データセンタＤＣ内に発生した熱だまりを取り除くに際して、空調機の消費電力を少なくして効率的に対処することができるデータセンタにおける空調管理方法及び空調管理装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため本発明は、多数のノードが設置されるデータセンタにおいて、発生した熱だまりを効果的に除くため、データセンタ内の空気の流れに着目して空調機を制御することで、熱だまりの部分を、当該箇所に冷却された空気を直接供給する空調機からの冷気により冷却するのではなく、熱だまりの発生原因が他のノードもしくはノード自身の排気にあることに着目し、熱だまりの発生原因となるノードが存在する空間の冷却を行うものである。

すなわち、本発明のデータセンタにおけるノード空調管理方法（請求項１）は、データセンタ内に多数のノードを設置し、前記各ノードがネットワークを介して接続され、データセンタ内に設置された複数の空調機により前記各ノードを冷却するネットワークシステムにおいて、
前記各ノードを冷却する空調機を記憶し、
前記各ノードの給気面及び排気面の温度を検知し、
前記各ノードの排気が他のノードに給気される割合を算出し、
前記給気面の温度の検知により熱だまりの発生を検出した際に、
前記データセンタ内の空気の流れを考慮することで前記熱だまりの発生原因となるノードを特定し、当該ノードの給気面の温度低下に影響の大きい空調機の出力を大きくすることで熱だまりの除去を行う
ことを特徴としている。

請求項２のデータセンタにおける空調管理方法は、請求項１において、前記データセンタ内の空気の流れは、データセンタの設計段階のシミュレーションで算出することを特徴としている。

請求項３のデータセンタにおける空調管理方法は、請求項１において、前記データセンタ内の空気の流れは、前記各ノードの給気面及び排気面で検出した温度の分布により推定することを特徴としている。

請求項４のデータセンタにおける空調管理装置は、データセンタ内に多数のノードを設置し、前記各ノードがネットワークを介して接続され、データセンタ内に設置された複数の空調機により前記各ノードを冷却するネットワークシステムにおいて、次の各構成を含むことを特徴としている。
前記各ノードの給気面の温度を検知する温度センサ。
前記各ノードの排気面の温度を検知する温度センサ。
前記各ノードを冷却する空調機，前記各温度センサで定期的に検知した給気温度及び排気温度をノード情報として記憶するノード情報データベース。
前記各ノードの排気が他のノードに給気される割合を算出することで前記データセンタ内の空気の流れを管理する空気管理データベース。
前記ノード情報データベースに登録された温度から熱だまりの発生を検知し、前記空気管理データベースに登録された空気の流れを考慮することで前記熱だまりの発生原因となるノードを特定し、当該ノードの給気面の温度低下に影響の大きい空調機の出力調整を行う管理サーバ。

本発明によれば、データセンタＤＣ内に熱だまりが発生した場合に、データセンタＤＣ内の空気の流れを考慮することにより、熱だまり発生の原因となるノードや熱だまりへの影響度を考慮して空調機を選択しその出力調整を行うことで、空調機の電力消費量の観点より効率的に熱だまりをデータセンタＤＣ内から取り除くことができる。そのため、熱だまりの除去に際して、空調機の電力消費量を最小化してデータセンタの省力化を図ることができる。

本発明のデータセンタにおける空調管理装置の一例を示すブロック図である。 本発明のデータセンタにおける空調管理方法における処理手順を示すシーケンス図である。 データセンタ内における空気の流れを説明するためのモデル図である。 データセンタ内におけるサーバラックの配置例を示すモデル図である。 図４に対応する排気効率(ノードからの排気熱がどの程度、空調機までとどくか)の例を示すモデル図である。 図４に対応する給気効率(他のノードからの排気が空調機からの冷気にどの程度混ざるか)の例示すモデル図である。 データセンタ内の一つのノードに着目した空気の流れを示すモデル図である。 データセンタ内において熱だまりが発生した場合に、本発明方法を適用して熱だまりを取り除く状況を示すモデル図である。 データセンタ内において熱だまりが発生している状況を示すモデル図である。 データセンタ内において熱だまりが発生した場合に、従来技術を適用して熱だまりを取り除く状況を示すモデル図である。 空調機の電力効率モデルを示すグラフ図である。 従来技術を説明するためのデータセンタのモデル図である。 トラヒック量及び消費電力量の推計を示したグラフ図である。

以下、本発明のデータセンタにおける空調管理方法及びそのための空調管理装置の実施形態の一例について、図１乃至図７を参照しながら説明する。
データセンタＤＣにおける空調管理装置は、例えば図１に示すような、複数（５台）のノード（Ａ〜Ｅ）１と、各ノードを冷却する複数（３台）の空調機（１〜３）５ａ，５ｂ，５ｃとが設置されたデータセンタＤＣにおいて発生する熱だまりに対して、空調機の電力消費量を最小化しつつ取り除くものである。
各ノード１はネットワークを介して接続され、その動作状況は空調機５ａ，５ｂ，５ｃとともに管理サーバ１０により管理されている。また、空調機５ａ，５ｂ，５ｃは管理サーバ１０からの指示を受け、空調機５ａがノードＡ及びノードＢを、空調機５ｂがノードＣ及びノードＤを、空調機５ｃがノードＥをそれぞれ冷却するようになっている。

各ノード１の排気面側には、排気面の温度を測定する温度センサ８が設けられている。また、各ノード１の給気面側には、給気面の温度を測定する温度センサ９が設けられている。温度センサ８，９で定期的に検知された温度は、無線手段により管理サーバ１０に送信されるように構成されている。

上述の例においては、各ノード１の給気面と排気面の温度をノードとは別に設置する温度センサ８，９により測定するようにしたが、ノードに備え付けられた温度計を使用しても良いし、また、ノードの使用率から電力消費を求め、さらに電力消費量から排気温度を推定しても良い。その場合、ノードとの通信には、例えばＳＮＭＰ等の一般的にノードが備えるプロトコルインタフェースが用いられる。

管理サーバ１０は、各ノード１に関する情報を管理するノード情報データベース２０と、データセンタＤＣ内の空気の流れを管理する空気管理データベース３０を備えている。ノード情報データベース２０には、各ノード１（Ａ〜Ｅ）に対して冷却を行う空調機が空調機（１〜３）５ａ〜５ｃのいずれであるのかのデータ、各温度センサで定期的に測定した給気温度及び排気温度のデータがノード情報として記憶されている。すなわち、各ノードのノード情報として、（１）ノードＩＤ、（２）ノードを冷却する空調機ＩＤ、（３）ノードの給気面の温度を測定するセンサＩＤ、（４）ノードの排気面の温度を測定するセンサＩＤが登録されている。

空気管理データベース３０には、各ノードに給気される空気の中に、他のノードもしくはノード自身の排気がどの程度含まれるかを、給気される空気に対する割合αを算出し、数値化したテーブルが記憶され、データセンタ内の空気の流れが管理されている。空気管理データベース３０のテーブルでは、例えばノードＥに給気される空気が、ノードＡの排気が給気全体の３０％、ノードＢからの排気が給気全体の３０％、ノードＣからの排気が給気全体の２．５％、ノードＤからの排気が給気全体の２．５％、自身（ノードＥ）からの排気が給気全体の５％、空調機からの冷気が給気全体の３０％（= 100 - 30(ノードAの排気) - 30(ノードBの排気) - 2.5(ノードCの排気) - 2.5(ノードDの排気) - 5(ノードE自身の排気)）であることを意味している。

各ノードの給気に、他のノードもしくはノード自身の排気が含まれる割合αは、データセンタＤＣの設計段階でシミュレーション等により算出してもよいし、また、データセンタＤＣの稼働後において、各ノードの稼働状況と、温度センサ８及び温度センサ９から割合αを推定することもできる。
例えば、非特許文献３に記載されているように、各ノードの稼働状況において、温度センサ８及び温度センサ９から排気面及び給気面の温度を検出し、各ノードの稼働状況が異なる時点の温度センサ８および温度センサ９（各センサの値は、稼働状況が異なるため、異なる温度を示す）から、αを求める方程式を作成し、解くことでαを求める。

単純のため、２つのノードのみで構成されたデータセンタＤＣを例に説明する。空調機が供給する空気の温度をTsup、ノード１の温度センサ８の温度をT１_out、ノード２の温度センサ８の温度をT２_out、同様にノード１の温度センサ９の温度をT１_in、ノード２の温度をT２_inとする。さらに、ノードiの給気に含まれるノードjからの排気の割合αをαjiと標記した場合、T１_in = (1−（α１１＋α２１）)×Tsup + α１１×T１_out＋α２１×T２_outとなる。異なる温度の組を２つ以上収集することで、上記式を解き、αを求めることができる。

管理サーバ１０は、ノード情報データベース２０に登録された温度から熱だまりの発生を検知し、空気管理データベース３０に登録された空気の流れを考慮して熱だまりにあるノードに対してその給気面の温度低下に影響の大きい空調機の出力を高くする（空調機の選択及び出力制御）ことで熱だまりを取り除く。

次に、空気管理データベース３０に記憶される各ノードの給気に対する他のノードもしくはノード自身の排気の割合αについて、データセンタＤＣの設計段階でシミュレーション等により算出する場合を例に説明する。
データセンタＤＣにおいては、例えば図３に示すように、複数（図３の例においては４台）の縦長のサーバラック３と空調機５が床面４上に設置され、各サーバラック３に1台以上のノード１が多段に収納されている。空調機(CRAC)５により冷却された空気は、床面４の床下を通り、サーバラック３の給気面（多くの場合ラック前面）から給気される。また、ノードの電力消費により発生した熱はサーバラック３の排気面（多くの場合ラック背面）から排気される。排気は、天井付近を通り、空調機(CRAC)５に取り込まれ、取り込まれた空気は空調機(CRAC)５で冷却されて再度サーバラック３側に供給される。

各サーバラック３は、サーバラック３からの排気と給気用の冷却された空気が混合することを防ぐため、サーバラック３の給気面は一般的に他のサーバラック３の給気面と向かい合うように、また、排気面は他のサーバラック３の排気面と向かい合うように設置される。
サーバラック３に設置された各ノード１からの排気の一部は、空調機(CRAC)５から供給される冷却された空気と混合するが、その混ざり方は、サーバラック３や冷却された空気を供給する位置、排気が空調機(CRAC)５に取り込まれる経路によりデータセンタＤＣ毎に異なる。

上述したデータセンタＤＣの構造のように、床面より冷気を供給し、天井面より排気を取り込む場合を例に、データセンタＤＣ内で給気と排気の流れがどのようになるかの一例について、図４〜図６を参照しながら説明する。
データセンタＤＣ内には、図４に示すように、１０個のサーバラックにそれぞれ５つのノード（ノードＡ〜Ｅ）を設置した場合を想定する。ノードからの排気の一部は自身もしくは他のノードに給気され、残りが空調機(CRAC)５に取り込まれることとなる。

図５に、各ノードの排気がどの程度空調機(CRAC)５に取り込まれるかの一例を示す。縦軸の１．０は、排気の全てが空調機(CRAC)５に取り込まれることを示す。

図６に、各ノードの給気に、どの程度、他もしくは自身の排気が混ざるのかの一例を示す。本例では、サーバラックにおいて物理的に低い位置に設置されたノード（ノードＡ，Ｂ，Ｃ）の給気には、ほとんど他もしくは自身からの排気が混ざることはなく、物理的に高い位置に設置されたノード（ノードＤ，Ｅ）の給気には、他もしくは自身の排気が多く混ざることが分かる。

データセンタＤＣ内での給気と排気の流れは、設置するノードや空調機、およびその数や物理的な位置関係により異なるが、一般的に空気の流れは図７のように表現することができる。図７において、ノードｉからの排気がノードｊの給気に混ざる割合をαij と表す。そして、各ノードに対して、当該ノードの給気に他もしくは自身の排気が混ざる割合αを算出して数値化し、運用者が自身のＰＣから管理サーバ１０を介して入力して登録を行うことで、図１で示した空気管理データベース３０のテーブルを作成することができる。

続いて、上述した空調管理装置を使用したデータセンタにおける空調管理方法について説明する。
まず、運用者は、データセンタＤＣ内に設置される複数ノードのノード情報と、空気の流れαを管理サーバ１０に対して入力することで、ノード情報データベース２０及び空気管理データベース３０に各値を登録しておく。

管理サーバ１０は、運用者より登録されたセンサＩＤを用いて、データセンタＤＣ内の各温度センサ８，９によりノード毎の排気面と給気面の温度を定期収集する。定期収集した温度情報は、管理サーバ１０が有するノード情報データベース２０に保存される。

管理サーバ１０は、定期収集する温度情報から、データセンタＤＣ内に熱だまりが発生したことを検知する。

管理サーバ１０は、熱だまりを除く場合に影響力の大きい空調機を選択するとともにその出力調整を行って熱だまりを除く。この時、空調機の出力を変更するシーケンスを図２に示す。すなわち、管理サーバ１０は、データセンタＤＣ内の空気の流れαから、熱だまりにあるノードに影響ある空調機を影響の大きい順に求め（ステップ１０１）、影響力の大きい順に空調機の出力を大きくして熱だまりを除去するよう制御する（ステップ１０２）。

次に、本発明の空調管理方法を実践した場合の効果について、図８〜図１０を参照しながら説明する。
先ず、図９に示すような状態のデータセンタＤＣが存在したとする。このデータセンタＤＣは，５台のノード（Ａ〜Ｅ）と、ノードＡ，Ｂを冷却する空調機Ａ（５ａ）と、ノードＣ，Ｄを冷却する空調機Ｂ（５ｂ）と、ノードＥを冷却する空調機Ｃ（５ｃ）と有している。このデータセンタＤＣの構成においては、各ノードに供給される空気は、他のノードで発生した排熱と空調機により冷却された空気の和からなる。
例えば、ノードＥの給気側には、ノードＡからの排気が給気全体の３０％、ノードＢからの排気が給気全体の３０％、ノードＣからの排気が給気全体の２．５％、ノードＤからの排気が給気全体の２．５％、自身（ノードＥ）からの排気が給気全体の５％、空調機からの冷気が給気全体の３０％が流入している。すなわち、ノードＥは、６５％の空気が他のノードから、残りの３５％の空気が空調機から供給される空気と自身が発生する排気で動作する。
また、各空調機による冷却された空気の温度が１５℃であり、ノードＥの動作保障温度は２２℃に設定されている。
このようなデータセンタＤＣにおいて、ノードＥの給気面が動作保障温度以上の２４．５℃となり、熱だまりが発生したとする。

従来技術を適用した場合、図９に示したデータセンタＤＣでは、熱だまりが発生したノードＥの給気面を冷却する空調機は空調機Ｃ（５ｃ）であるので、ノードＥに冷却された空気を供給する空調機Ｃ（５ｃ）の出力を上げれば（送風量を増やす、もしくは供給する空気の温度を下げることになる）、熱だまりを取り除くことができる。仮に、空調機Ｃから供給する空気の温度を下げ、ノードＥの給気面を動作保障温度（２２℃）以下とする場合、図１０に示すように、空調機Ｃ（５ｃ）の出力を高め、冷却される空気の温度を１５℃から７．２℃下げた７．８℃とすることで、ノードＥの給気面の温度を２１．９８℃として熱だまりを除去することができた。
すなわち、熱だまりを除去するためには、空調機Ｃ（５ｃ）について７．２℃出力温度を下げる必要がある。

一方、本発明の空調管理方法を適用した場合、ノードＥの給気面には６５％の空気が他のノードの排気が流れ込むので、データセンタＤＣ内の空気の流れを考慮し、熱だまりの原因となるノード（図８中のノードＡ・ノードＢ）を冷却した方が、空調機(CRAC)の出力を上げる量を少なくすることができ、効率的な対処が可能となる。すなわち、図８に示すように、熱だまりが発生しているノードではなく、熱だまり発生の原因となるノードに冷気を送る空調機(CRAC)の出力を上げる制御を行う。

具体的には、ノードＥに熱だまりが発生した場合に、ノード情報データベース２０と、データセンタ内の空気の流れαを管理した空気管理データベース３０とより、空調機ＡのノードＥに対する影響度は（空調機Ａが冷気を供給するノードＡの排気のノードＥへの影響（α＝３０％）＋空調機Ａが冷気を供給するノードＢの排気のノードＥへの影響（α＝３０％） ＝ ６０）６０、空調機ＢのノードＥへの影響度は５、空調機ＣのノードＥへの影響度は３５となった。

管理サーバ１０は、熱だまりにあるノードＥへの影響の大きい空調機の出力を、順に大きくする。出力を大きくする空調機は、影響の大きい空調機のみの出力だけを大きくしても良いし、影響度に応じて、各空調機の出力を上げても良い（例えば、各空調機の出力を大きくする割合を、空調機Ａ：空調機Ｂ：空調機Ｃ＝６０：５：３５とする)。
この例においては、空調機Ａのみ出力温度を４．２℃下げることで熱だまりを解消でき（図８）、図１０における空調機Ｃの出力温度を７．２℃下げる場合と同等の効果を得ることができ、空調機の電力消費量を軽減して省エネ化を図ることができる。

本発明の空調管理方法が効率的に熱だまりを除くことが可能であることについて、図１１を参照して説明する。
図１１は空調機(CRAC)の電力効率を示すグラフであるが、空調機(CRAC)の電力消費量は、供給する冷気の温度と冷却する熱量から求まる。図１１は実験的に求めたある空調機(CRAC)の、供給する空気の温度とその電力効率(COP, Coefficient of Performance)を示す。図１１より、空調機(CRAC)が供給する空気の温度が高ければ高いほど、電力効率が優れていることが分かる。例えば、１０ｋＷの熱を冷却し１５℃としたい場合、
COP = 2 = 0.0068*15*15+0.0008*15+0.458 であることから、空調機(CRAC)の電力消費量は５ｋＷ＝１０ｋＷ／２となる。一方、１０ｋＷの熱を冷却し２０℃としたい場合、COP=3.338 であることから、空調機(CRAC)の電力消費量は2.996kW (電力消費量が40％削減される)となる。

したがって、例えば図９において、全て同じ空調機が使用され、さらに、全ての空調機(CRAC)が同じ温度の空気を供給しているとすると、図１０（従来技術）より図８（本発明）の方が、少ない電力消費量で熱だまりを除くことができる。影響度に応じて、各空調機の出力を上げる場合にも、同様なことが言える（同じ熱量の熱だまりを冷却するのに、一部の空調機が大幅に供給温度を下げるよりも、複数の空調機が連携し、少しずつ供給温度を下げる方が、電力効率が大きい）。

上述した空調管理方法によれば、多数のノードが設置されたデータセンタＤＣにおいて、発生した熱だまりをデータセンタＤＣ中から除くことを目的に、空調機の出力を変更し、ノードを冷却するシステムにおいて、従来、出力を上げる空調機は、熱だまりの個所を直接冷却する空調機であったのに対し、データセンタＤＣ内の空気の流れのモデルを使用し、熱だまり発生の原因となるノードや、熱だまりへの影響度を考慮し、空調機の出力を上げることで、空調機の電力消費量の観点より、効率的に熱だまりをデータセンタＤＣ内から除くことができ、空調機の電力消費量を最小化してデータセンタの省力化を図ることができる。

１…ノード、 ３…サーバラック、 ４…床面、 ５…空調機、 ８…温度センサ、 ９…温度センサ、 １０…管理サーバ、 ２０…ノード情報データベース、 ３０…空気管理データベース。

Claims (4)

1. データセンタ内に多数のノードを設置し、前記各ノードがネットワークを介して接続され、データセンタ内に設置された複数の空調機により前記各ノードを冷却するネットワークシステムにおいて、
   前記各ノードを冷却する空調機を記憶し、
   前記各ノードの給気面及び排気面の温度を検知し、
   前記各ノードの排気が他のノードに給気される割合を算出し、
   前記給気面の温度の検知により熱だまりの発生を検出した際に、
   前記データセンタ内の空気の流れを考慮することで前記熱だまりの発生原因となるノードを特定し、当該ノードの給気面の温度低下に影響の大きい空調機の出力を大きくすることで熱だまりの除去を行う
   ことを特徴とするデータセンタにおける空調管理方法。
2. 前記データセンタ内の空気の流れは、データセンタの設計段階のシミュレーションで算出する請求項１に記載のデータセンタにおける空調管理方法。
3. 前記データセンタ内の空気の流れは、前記各ノードの給気面及び排気面で検出した温度の分布により推定する請求項１に記載のデータセンタにおける空調管理方法。
4. データセンタ内に多数のノードを設置し、前記各ノードがネットワークを介して接続され、データセンタ内に設置された複数の空調機により前記各ノードを冷却するネットワークシステムにおいて、
   前記各ノードの給気面の温度を検知する温度センサと、
   前記各ノードの排気面の温度を検知する温度センサと、
   前記各ノードを冷却する空調機，前記各温度センサで定期的に検知した給気温度及び排気温度をノード情報として記憶するノード情報データベースと、
   前記各ノードの排気が他のノードに給気される割合を算出することで前記データセンタ内の空気の流れを管理する空気管理データベースと、
   前記ノード情報データベースに登録された温度から熱だまりの発生を検知し、前記空気管理データベースに登録された空気の流れを考慮することで前記熱だまりの発生原因となるノードを特定し、当該ノードの給気面の温度低下に影響の大きい空調機の出力調整を行う管理サーバと
   を具備することを特徴とするデータセンタにおける空調管理装置。