JP6106019B2

JP6106019B2 - 業務配置の最適化システムおよび最適化方法

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Publication number: JP6106019B2
Application number: JP2013091528A
Authority: JP
Inventors: 橋本　英明; 英明橋本; 啓吾松尾; 中村　雅之; 雅之中村; 章竹内; 中村　亮太; 亮太中村; 林　俊宏; 俊宏林; 圭輔関口; 秀樹月元; 達也中田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp; NTT Facilities Inc
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp; NTT Facilities Inc
Priority date: 2013-04-24
Filing date: 2013-04-24
Publication date: 2017-03-29
Anticipated expiration: 2033-04-24
Also published as: JP2014214939A

Description

本発明は、サーバ等の情報処理機器への業務の配置を最適化する技術に関する。

一般に、サーバ室や通信機室、データセンター等のエリアでは、空調機が設けられており、空調機がＩＣＴ(Information Communication and Technology)装置の吸い込み温度を所定値以下に保つために設定温度を制御している。例えば公知の特許文献１では、計算機の消費電力と発熱量とを算出して計算機の業務配置を決定するシステムが開示されている。

特開２０１２−６９１５９号公報

しかしながら、従来のシステムでは、個々の計算機に対する消費電力と発熱量とが算出されるため、計算量が多くなり計算も複雑になるという問題があった。

本発明は、上記の状況に対応するためになされたものであり、クラスタリング手法を用いることにより業務配置の最適化に伴う計算量を低減することができる業務配置の最適化システムおよび最適化方法を提供することを目的とする。

上記問題を解決するための本発明は、複数の空調機によって空調される複数の情報処理機器の業務配置を最適化する業務配置の最適化システムであって、前記複数の情報処理機器の吸い込み温度と、前記複数の空調機の吹き出し温度とを含む温度運用データを取得する情報収集部と、前記温度運用データを参照し、前記複数の情報処理機器の各吸い込み温度について、すべての前記複数の空調機の各吹き出し温度との差に基づいて表される各情報処理機器の特徴ベクトルを求め、当該各情報処理機器の特徴ベクトルを用いて、前記複数の情報処理機器をクラスタリングして複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、前記複数の情報処理機器のリソース量に基づく前記複数の情報処理機器の業務配置の要求に応じて、それぞれのクラスタごとに、当該クラスタに属するすべての情報処理機器群の総リソース量および総リソース使用量を用い、前記情報処理機器群による消費電力および発熱量を算出するクラスタ抽出部と、各空調機の吹き出し温度が変化した場合に、当該各空調機と前記クラスタ内の前記情報処理機器との位置関係に基づいて当該情報処理機器の温度の変化を求め、当該情報処理機器の温度が許容値となる前記各空調機の吹き出し温度の変化の組み合わせを表すパターンを決定する吹出温度パターン決定部と、前記情報処理機器および前記空調機の消費電力の合計値が最小となるよう、前記要求に応じて算出された情報処理機器群が属するクラスタと前記各空調機の吹き出し温度の前記パターンとの組み合わせとを選定する最適化部とを含む。

ここで、前記吹出温度パターン決定部は、各空調機の吹き出し温度が変化したときに、クラスタの吸い込み温度の変化量を推定する温度推定部を含み、前記吹出温度パターン決定部は、前記推定されたクラスタの吸い込み温度の変化量に基づいて、前記クラスタ内の吸い込み温度が許容値となる前記吹き出し温度のパターンを決定するようにしてもよい。

また、上記問題を解決するための本発明は、複数の空調機によって空調される複数の情報処理機器の業務配置を最適化する業務配置の最適化方法であって、前記複数の情報処理機器の吸い込み温度と、前記複数の空調機の吹き出し温度とを含む温度運用データを取得するステップと、前記温度運用データを参照し、前記複数の情報処理機器の各吸い込み温度について、すべての前記複数の空調機の各吹き出し温度との差に基づいて表される各情報処理機器の特徴ベクトルを求め、当該各情報処理機器の特徴ベクトルを用いて、前記複数の情報処理機器をクラスタリングして複数のクラスタに分類するステップと、前記複数の情報処理機器のリソース量に基づく前記複数の情報処理機器の業務配置の要求に応じて、それぞれのクラスタごとに、当該クラスタに属するすべての情報処理機器群の総リソース量および総リソース使用量を用い、前記情報処理機器群による消費電力および発熱量を算出するステップと、各空調機の吹き出し温度が変化した場合に、当該各空調機と前記クラスタ内の前記情報処理機器との位置関係に基づいて当該情報処理機器の温度の変化を求め、当該情報処理機器の温度が許容値となる前記各空調機の吹き出し温度の変化の組み合わせを表すパターンを決定するステップと、前記情報処理機器および前記空調機の消費電力の合計値が最小となるよう、前記要求に応じて算出された情報処理機器群が属するクラスタと前記各空調機の吹き出し温度の前記パターンとの組み合わせとを選定するステップとを含む。

本発明によれば、複数の情報処理機器をクラスタリングすることにより、業務配置の最適化に伴う計算量を減らすことができる。

本発明の実施形態に係るシステム全体の概略構成の一例を説明するための図である。省電力制御装置の構成例を示す図である。省電力制御装置の全体動作の一例を示すフローチャートである。ＩＣＴ装置の吸い込み温度と空調機の吹き出し温度とを表す運用データの一例を説明するための図である。クラスタリング処理の詳細の一例を示すフローチャートである。負荷配置と空調設定案の検索処理の詳細の一例を示すフローチャートである。

図１は本実施形態に係るシステム全体の概略構成の一例を説明するための図である。

図１に示すように、３台のＩＣＴ(Information Communication and Technology)装置１０ａ，１０ｂ，１０ｃは、例えばサーバ室（対象エリア）に設けられており、ＬＡＮ(Local Area Network)等のネットワーク４０を介して、省電力制御装置（業務配置の最適化システム）３０と接続可能に構成されている。ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃは、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等の情報処理機器である。

ネットワーク４０と接続される２台の空調機２０ａ，２０ｂは、サーバ室内を空調してサーバ室内の温度を制御する。空調機２０ａ，２０ｂには、吹き出し温度を検知するためのセンサを備え、そのセンサ出力がネットワーク４０を介して省電力制御装置３０へ伝送される。空調機２０ａ，２０ｂの吹き出し温度が検知可能であれば、センサはいかなる場所に設置し得る。

ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃは、例えば、異なるラックに収納されており、空調機２０ａ，２０ｂは、省電力制御装置３０からの指示に従って、ＩＣＴ装置に向けて空気を吹き出す温度を変化させるように構成されている。換言すると、空調機２０ａ，２０ｂは、ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃの稼動状態に基づいて、空気の吹き出し量および吹き出し温度を可変する制御を行う。

後述するように、この実施形態の省力制御装置３０では、不図示のセンサからの信号に基づいて、ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃの吸い込み温度を取得する。例えば、このセンサは、ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃが収納されるラック内のラック列に設けておき、このラック列に取り込まれる風温を、ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃの吸い込み温度として検知するが、この検知が可能であれば、このセンサはいかなる場所に設置し得る。

ネットワーク４０と接続される情報端末５０は、ＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃへの業務処理を要求するための端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ等が用いられる。業務処理の要求には、リソース必要量（例えば、ＣＰＵのクロック周波数、コア数、メモリ容量など）を含む。

なお、図１では、３台のＩＣＴ装置１０ａ〜１０ｃおよび２台の空調機２０ａ，２０ｂのみが図示されているが、実際には、多数のＩＣＴ装置および多数の空調機がネットワーク４０に接続される。以下の説明において、複数のＩＣＴ装置の各々に共通の説明では各ＩＣＴ装置が単にＩＣＴ装置１０として参照され、複数の空調機の各々に共通の説明では各空調機が単に空調機２０として参照される。

［省電力制御装置３０の構成］
図２は省電力制御装置３０の構成例を示す図である。

図２に示すように、省電力制御装置３０は、情報収集部３０１と、記憶装置３０２と、クラスタリング部３０３と、クラスタ抽出部３０４と、温度推定部３０５１を含む吹出温度パターン決定部３０５と、最適化部３０６と、業務配置制御部３０７と、空調機制御部３０８とを含む。

情報収集部３０１は、上述したセンサ出力に基づいて、ＩＣＴ装置１０の吸い込み温度、および、空調機２０の吹き出し温度を取得する。取得するタイミングは、あらかじめ設定されるが、適宜変更して設定することもできる。

記憶装置３０２は、ＲＯＭ(Read Only Memory)とＲＡＭ(Random Access Memory)とを含んで構成される。ＲＯＭには、省電力制御装置３０全体の動作制御に必要なプログラムや各種のデータ（例えば、ＩＣＴ装置１０の吸い込み温度、および、空調機２０の吹き出し温度など）が記録される。ＲＡＭには、データやプログラムを一時的に記憶するための記録領域が設けられ、プログラムやデータが保持される。

クラスタリング部３０３は、予め設定された条件に基づいて、複数のＩＣＴ装置１０をクラスタリングしてＩＣＴ装置１０を複数のクラスタに分類する。クラスタリング部３０３の処理については、後に詳細に説明する。

クラスタ抽出部３０４は、端末５０からの要求、すなわち、ＩＣＴ装置への業務処理の要求があった場合に、クラスタリングによって分類された複数のクラスタの中から、上記要求を満たすクラスタを抽出する。クラスタ抽出部３０４の処理については、後に詳細に説明する。

吹出温度パターン決定部３０５は、クラスタ抽出部３０４によって抽出されたクラスタに業務処理を配置する場合に、配置後のクラスタ内の吸い込み温度が許容値となるか否かに基づいて、配置した業務配置で設定しうる複数の空調機２０の吹き出し温度のパターンを決定する。

温度推定部３０５１は、各空調機２０の吹き出し温度が変化したときのクラスタ内の温度変化量を推定する。吹出温度パターン決定部３０５および温度推定部３０５１の各処理については、後に詳細に説明する。

最適化部３０６は、ＩＣＴ装置１０および空調機２０の消費電力の合計値が最小となるよう、クラスタ抽出部３０４によって抽出されたクラスタと、吹出温度パターン決定部３０５によって決定された複数の空調機の吹き出し温度のパターンとの組み合わせを選定する。最適化部３０６の処理については、後に詳細に説明する。

図２に示した記憶装置３０２以外の構成要素は、ＣＰＵによって実現される。業務配置制御部３０７および空調機制御部３０８の機能については、以下の省電力制御装置３０の動作説明において適宜参照される。

［省電力制御装置３０の動作］
以下、この省電力制御装置３０によって実現される動作について説明する。

先ず、この動作の全体的なフローについて、図２、図３および図４を参照して説明する。

図３は、省電力制御装置３０の全体動作の一例を示すフローチャートである。図４は、ＩＣＴ装置１０の吸い込み温度と空調機２０の吹き出し温度とを表す温度運用データの一例を説明するための図である。

図３において、省電力制御装置３０は、複数のＩＣＴ装置１０をクラスタリングしてＩＣＴ装置１０を複数のクラスタに分類する（ステップＳ１１）。クラスタリング部３０３は、情報収集部３０１によって取得された図４に示す温度運用データを参照し、すべてのＩＣＴ装置１０に対してクラスタ分類する。図４によれば、温度運用データは、センサの検知時刻と、すべてのＩＣＴ装置１０の吸い込み温度と、すべての空調機２０の吹き出し温度とを含む。省電力制御装置３０は、この温度運用データを参照し、空調機ｊの吹き出し温度T^c _jと、ＩＣＴ装置iの吸い込み温度T_iとの差の平均値D_ijを計算する。そして、省電力制御装置３０は、すべての空調機を対象として、空調機の吹き出し温度とＩＣＴ装置の吸い込み温度との差の平均値を計算する。そして、省電力制御装置３０は、これらの差の平均値のパターンを、ＩＣＴ装置iの特徴ベクトルD_i = （D_i1, D_i2, ・・・）として設定し、この特徴ベクトルを用いてＩＣＴ装置のクラスタリングを行う。なお、ステップＳ１１の処理は、後述する図５において詳細なフローチャートを示してある。

ここで、クラスタリング部３０１は、ステップＳ１１の処理を実現する。

次に省電力制御装置３０は、クラスタリングしたＩＣＴ装置１０の吸い込み温度の特性を、与えられた特性式を用いて算出する（ステップＳ１２）。この特性式は、下記の式（１）で表される。この式は、各空調機２０の吹き出し温度を変化させたときに、各クラスタのＩＣＴ装置１０の温度がどれだけ変化するかを表わしてある。

ここで、式（１）において、ｉ＝１〜ｎ、ｎはクラスタの数、ｍは空調機の数、ΔＴ_ｉはクラスタｉのＩＣＴ装置の代表温度の変化量、ΔS_iは空調機２０の配列が第ｉ番目に位置する空調機の吹き出し温度の変化量、f_iは第ｉ番目のクラスタに属するＩＣＴ装置１０の温度変化に関する関数、を表す。
ここでT_iはクラスタiに含まれるすべてのICT装置の吸込温度の最大値とする。

関数f_iは、例えば式（２）のようなΔS_iの1次式で与えることができる。

ここで、式（２）において、ａ_iは、第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）に位置するＩＣＴ装置の代表温度が第ｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）に位置する空調機の吹き出し温度の変化によって影響することを考慮して設定した係数を表す。ここで、a_jは一定期間、空調の吹き出し温度S_jを変化させた時のT_iの変化を計測して、それらを学習データとして、重回帰分析等により求めてもよいし、もしくは、流体シミュレーションにより求めるようにしてもよい。

なお、T_iはクラスタに属するすべてのＩＣＴ装置１０の吸い込み温度の平均値としてもよい。

式（１）によれば、ＩＣＴ装置１０の吸い込み温度の特性は、対応するＩＣＴ装置のクラスタ単位で計算されることになる。

ここで、温度推定部３０５１は、ステップＳ１２の処理を実現する。

次に省電力制御装置３０は、ＩＣＴ装置１０の稼動情報および電力情報を監視する（ステップＳ１３）。この実施形態では、省電力制御装置３０が、各ＩＣＴ装置１０から、各ＩＣＴ装置１０の稼動状態および消費電力量を示すための情報を受信し、当該情報に基づいて各ＩＣＴ装置１０それぞれの稼動情報および電力情報を管理する。なお、どのタイミングで稼動状態および消費電力量を示すための情報を受信するかについては、予め設定しておけばよい。

情報収集部３０１は、ステップＳ１３の処理を実現する。

省電力制御装置３０は、情報端末５０からの業務処理の要求を受け付けた場合、ＩＣＴ装置１０の負荷変動があると判断し（ステップＳ１４のＹＥＳ）、クラスタリングを用いた業務配置および空調設定の候補の検索を行う（ステップＳ１５）。なお、ステップＳ１５の検索処理は、クラスタ抽出部３０４、吹出温度パターン決定部３０５および最適化部３０６の機能によって実現するが、後述する図６において、詳細なフローチャートを示してある。

ステップＳ１５の後、省電力制御装置３０は、検索結果に基づいて、空調機２０の設定変更を行う（ステップＳ１６）とともに、クラスタリングされたＩＣＴ装置１０に対して要求を受けた業務を配置する（ステップＳ１７）。さらに省電力制御装置３０は、クラスタ内で最適な業務配置を行う（ステップＳ１８）。

ステップＳ１６の処理は、空調機制御部３０８によって行われる。例えば、空調機制御部３０８は、空調機２０に対して、後述する吹き出し温度のパターンにしたがって、吹き出し温度の設定変更を指示する。ステップＳ１７，Ｓ１８の処理は、業務配置制御部３０７によって行われる。ステップＳ１７では、業務配置制御部３０７は、後述する最適化処理で選択された業務配置にしたがって、例えばＩＣＴ装置１０に対して、要求があった業務の割り当てを指示する。

ステップＳ１８では、業務配置制御部３０７は、クラスタ内のＩＣＴ装置の稼動状態、または／および、消費電力量に基づいて、クラスタ内のどのＩＣＴ装置に業務を割り当てるかを指示する。業務配置制御部３０７は、例えばすべてのＩＣＴ装置の業務量が均等になるように、業務を割り当てる。あるいは、業務配置制御部３０７は、例えば予め設定されている優先度の高いＩＣＴ装置から順次業務を割り当てる。

なお、この実施形態では、ＩＣＴ装置１０は、ステップＳ１８で割り当てられた業務がすべて完了した場合に、その旨の情報を省電力制御装置３０に送信する。この情報が送信された場合には、省電力制御装置３０の業務配置制御部３０７は、そのＩＣＴ装置１０の業務作業量が０になったと判定して、当該ＩＣＴ装置１０の電源をオフにするためのコマンドをそのＩＣＴ装置１０に出力する。このコマンドを受信したＩＣＴ装置１０は、当該コマンドに基づいて自動で電源をオフする。これにより、ステップＳ１３において、省電力制御装置３０は、対応するＩＣＴ装置１０の稼動状態がオン状態からオフ状態に変化したことを判定し、そのＩＣＴ装置１０の稼動情報（例えば、オフ状態）を管理する。

ステップＳ１８において、電源がオフ状態のＩＣＴ装置１０に対して業務が割り当てられる場合、省電力制御装置３０の業務配置制御部３０７は、そのオフ状態のＩＣＴ装置１０の電源をオンにした後に、業務を割り当てることになる。

省電力制御装置３０は、図３に示すステップＳ１３〜ステップＳ１８に示す処理を、ステップＳ１２の処理の後に逐次実行する。

図５は、クラスタリング部３０３によって実現されるクラスタリング処理のフローチャートである。

図５において、先ず、ＩＣＴ装置ｉの特徴ベクトルＤ_ｉ（ｉ＝１〜ｎ）を求め、さらには、すべてのＩＣＴ装置を対象として、すべての特徴ベクトル｛Ｄ_ｉ，・・・，Ｄ_ｎ｝を求める（ステップＳ１１１）。そして、特徴ベクトル｛Ｄ_ｉ，・・・，Ｄ_ｎ｝の中から、クラスタ数ｋと同じｋ個の特徴ベクトルをランダムに抽出して、これらの特徴ベクトルをそれぞれ各クラスタの初期値とする（ステップＳ１１２）。

次に、上述した特徴ベクトルＤ_ｉをデータ点として、このデータ点から最も近い代表ベクトル、すなわち上述の各クラスタの初期値を例えばクラスタ１に割り当てる。このような処理を、すべてのデータである特徴ベクトルに対して逐次実行し、すべての特徴ベクトルについてのクラスタの振り分け処理を行う（ステップＳ１１３）。

さらに、振り分けられた各クラスタに含まれる特徴ベクトルの重心点を、新たな代表ベクトルとして設定し（ステップＳ１１４）、この新たな代表ベクトルが収束するまで（ステップＳ１１５）、ステップＳ１１３およびＳ１１４の処理を繰り返す。

図６は、クラスタ抽出部３０４、吹出温度パターン決定部３０５および最適化部３０６によって実現される業務配置および空調設定の候補の検索処理のフローチャートである。

図６において、先ず、クラスタ抽出部３０４は、クラスタリングされたＩＣＴ装置群を１つのＩＣＴ装置とみなして、図３のステップＳ１４で要求があったリソース必要量（例えば、ＣＰＵのクロック周波数、コア数、メモリ容量など）に基づく業務の再配置を行う場合のクラスタの組み合わせを抽出する（ステップＳ１５１）。この実施形態によれば、クラスタリングされたＩＣＴ装置群を１つのＩＣＴ装置とみなすために、例えばクラスタリング処理が終了した時点で（図５を参照）、それぞれのクラスタに属するＩＣＴ装置群すべての総リソース量（例えば、ＣＰＵのクロック周波数、コア数、メモリ容量など）および総リソース使用量（例えば、ＣＰＵのクロック周波数、コア数、メモリ容量など）を算出する処理がなされることになるが、クラスタごとの総リソース量および総リソース使用量は、記憶装置３０２に管理される。総リソース量および総リソース使用量の算出処理は、情報収集部３０１によって実現される。情報収集部３０１は、ステップＳ１３の監視の結果に応じて総リソース量および総リソース使用量を更新する。

なお、後述するステップＳ１５２〜Ｓ１５４の処理は、クラスタに属するＩＣＴ装置群を、１つのＩＣＴ装置とみなして処理がなされることになる。つまり、省電力制御装置３０のＣＰＵは、図６に例示したステップ処理を、個々のクラスタ単位によって処理する。

次に、クラスタ抽出部３０４は、再配置に伴うＩＣＴ装置の消費電力および発熱量を、クラスタリングされたＩＣＴ装置分、すなわち、クラスタ内の消費電力および発熱量として算出する（ステップＳ１５２）。ステップＳ１５２においても、ステップＳ１５１の処理と同様に、クラスタリングされたＩＣＴ装置群を１つのＩＣＴ装置とみなすために、例えばクラスタリング処理が終了した時点で（図５を参照）、それぞれのクラスタに属するＩＣＴ装置群すべての総消費電力および総発熱量を算出する処理がなされることになるが、クラスタごとの総消費電力量および総発熱量は、記憶装置３０２に管理される。総消費電力および総発熱量の算出処理は、クラスタリング部３０３によって実現される。

さらに、吹出温度パターン決定部３０５は、ステップＳ１５１で抽出されたクラスタに業務を配置する場合のＩＣＴ装置の温度条件（式（２）を参照）を満たす、すべての空調機２０の吹き出し温度の変化の組み合わせを決定する（ステップＳ１５３）。

上述の温度条件は、たとえば、下記の式で与えられる。

ここで、式（３）において、Ｔ_ｉはクラスタｉのＩＣＴ装置の代表温度、T_imax はクラスタｉのＩＣＴ装置に予め与えられる吸い込み温度の最高温度（許容値）、を表す。

このステップＳ１５３において、温度推定部３０５１は、式（１）および式（２）を参照し、空調機２０の吹き出し温度が変化した、クラスタｉのＩＣＴ装置の代表温度の変化量ΔＴ_ｉを求める。そして、吹出温度パターン決定部３０５は、このＩＣＴ装置の代表温度Ｔ_ｉが「Ｔ_ｉ」から「Ｔ_ｉ＋ΔＴ_ｉ」に変化し、式（３）のＴ_ｉ＜T_imaxを満たすか否かを判定する。Ｔ_ｉ＜T_imaxを満たすと判定した場合には、空調機２０の吹き出し温度のパターンが、ステップＳ１５１で抽出されるクラスタに配置する業務配置で設定しうる複数の空調機の吹き出し温度のパターンとして決定される。

吹き出し温度のパターンについては、クラスタ内のＩＣＴ装置１０の稼動状態、および／または、消費電力量に応じて変化させることができる。例えば、電源がオフ状態のＩＣＴ装置１０がクラスタ内に存在する場合には、そのＩＣＴ装置に対して空調を行わず、それ以外のオン状態のＩＣＴ装置１０に対して空調を行うようにする吹き出し温度のパターンや、すべてのＩＣＴ装置に対して空調を行うようにする吹き出し温度のパターン等、式（３）のＴ_ｉ＜T_imaxを満たす場合には、複数の吹き出し温度のパターンが決定されうる。

そして、最適化部３０６は、ステップＳ１５１で抽出された業務配置と、ステップＳ１５３で決定された空調機の吹き出し温度のパターンとから、ＩＣＴ装置および空調機の消費電力が最小となる組み合わせ、すなわち、業務配置と吹き出し温度のパターンとの組み合わせを選択する（ステップＳ１５４）。これにより、空調機２０の吹き出し温度の設定が、ステップＳ１５４で選択された吹き出し温度のパターンにしたがって変更され（図３のステップＳ１６）、さらにはステップＳ１５４で選択された業務配置に従ってＩＣＴ装置１０の業務配置が行われ（図３のステップＳ１７）、クラスタ内で最適な業務配置が行われる（図３のステップＳ１８）ことになる。

以上説明したように、本実施形態の省電力制御装置３０によれば、複数の情報処理機器をクラスタリングすることにより、各クラスタを処理対象にして一連の処理を行い、ＩＣＴ装置および空調機の消費電力の合計値が最小となるよう業務配置を行う。ここで、一連の処理は、各クラスタを処理対象として実施されるので、業務配置の最適化に伴う計算量を減らすことができる。この点で、この省電力制御装置３０によれば、省電力化および省資源化が実現されるので、省エネルギー化を図るという側面も備える。

例えば、ＩＣＴ装置が１０００台ある場合、その中から、１００台分の業務配置先を選ぶ場合の候補は_１０００Ｃ_１００の組み合わせを計算する必要があり、その計算量は膨大となる。しかし、本実施形態のようにクラスタを対象として処理を行う場合は、ＩＣＴ装置が１０００台あったとしても、仮に、クラスタ数を１０にしクラスタ内にＩＣＴ装置が１００台ずつ含まれるように設定すれば、１００台分の業務配置先を選ぶ場合の候補は、_１０Ｃ_１の計算式を用いればよいので、計算量が大幅に減る。

以上では、設置される空調機２０の台数は一般に限られると考えられるため、空調機２０をクラスタリングすることについて言及しなかったが、状況に応じてクラスタリングするようにしてもよい。

図６のステップＳ１５３に示した処理によれば、クラスタ内の代表温度Ｔ_ｉが、最大温度T_imax未満か否かを判定することでクラスタ内に属するすべてのＩＣＴ装置の温度条件の適否を判断することができる。これは、クラスタリングされるＩＣＴ装置は、クラスタリング手法により吸い込み温度が近傍のものが選ばれるので、クラスタ内のどのＩＣＴ装置に業務を配置したとしても、クラスタ内のＩＣＴ装置の温度条件が大きく変化することはないからである。

この実施形態によれば、特に、図６に示した処理、すなわち、ＩＣＴ装置への業務配置および空調機の設定を決定する処理時に、計算量を大幅に減らすことができる。

なお、上記実施形態では、図５を参照して、ＩＣＴ装置の吸い込み温度と空調機の吹き出し温度との差に基づいて算出される特徴ベクトルを用いることを予め設定された条件としてクラスタリングが行われる場合について説明した。しかしながら、ＩＣＴ装置の位置情報を用いることを条件としてクラスタリングを行うようにしてもよい。例えば、記憶装置３０２が、ＩＣＴ装置の位置情報として、ＩＣＴ装置が収納されるラックのラック番号、ラック列数、ユニット番号を予め記憶しておき、クラスタリング部３０２が、同一ラックに収納されるＩＣＴ装置をユニット番号１〜Ｋ，Ｋ＋１〜２Ｋ，・・・，ｎＫ〜最大ユニット番号の順番にクラスタリングする。このときKは任意の整数を用いる。このようにしても、ＩＣＴ装置をクラスタリングすることができる。

１０，１０ａ〜１０ｃＩＣＴ装置
２０，２０ａ，２０ｂ空調機
３０省電力制御装置
３０１情報収集部
３０２記憶装置
３０３クラスタリング部
３０４クラスタ抽出部
３０５吹出温度パターン決定部
３０６最適化部
３０７業務配置制御部
３０８空調機制御部
３０５１温度推定部

Claims

複数の空調機によって空調される複数の情報処理機器の業務配置を最適化する業務配置の最適化システムであって、
前記複数の情報処理機器の吸い込み温度と、前記複数の空調機の吹き出し温度とを含む温度運用データを取得する情報収集部と、
前記温度運用データを参照し、前記複数の情報処理機器の各吸い込み温度について、すべての前記複数の空調機の各吹き出し温度との差に基づいて表される各情報処理機器の特徴ベクトルを求め、当該各情報処理機器の特徴ベクトルを用いて、前記複数の情報処理機器をクラスタリングして複数のクラスタに分類するクラスタリング部と、
前記複数の情報処理機器のリソース量に基づく前記複数の情報処理機器の業務配置の要求に応じて、それぞれのクラスタごとに、当該クラスタに属するすべての情報処理機器群の総リソース量および総リソース使用量を用い、前記情報処理機器群による消費電力および発熱量を算出するクラスタ抽出部と、
各空調機の吹き出し温度が変化した場合に、当該各空調機と前記クラスタ内の前記情報処理機器との位置関係に基づいて当該情報処理機器の温度の変化を求め、当該情報処理機器の温度が許容値となる前記各空調機の吹き出し温度の変化の組み合わせを表すパターンを決定する吹出温度パターン決定部と、
前記情報処理機器および前記空調機の消費電力の合計値が最小となるよう、前記要求に応じて算出された情報処理機器群が属するクラスタと前記各空調機の吹き出し温度の前記パターンとの組み合わせとを選定する最適化部と
を含むことを特徴とする業務配置の最適化システム。
前記吹出温度パターン決定部は、各空調機の吹き出し温度が変化したときに、クラスタの吸い込み温度の変化量を推定する温度推定部を含み、
前記吹出温度パターン決定部は、前記推定されたクラスタの吸い込み温度の変化量に基づいて、前記クラスタ内の吸い込み温度が許容値となる前記吹き出し温度のパターンを決定することを特徴とする請求項１に記載の業務配置の最適化システム。
複数の空調機によって空調される複数の情報処理機器の業務配置を最適化する業務配置の最適化方法であって、
前記複数の情報処理機器の吸い込み温度と、前記複数の空調機の吹き出し温度とを含む温度運用データを取得するステップと、
前記温度運用データを参照し、前記複数の情報処理機器の各吸い込み温度について、すべての前記複数の空調機の各吹き出し温度との差に基づいて表される各情報処理機器の特徴ベクトルを求め、当該各情報処理機器の特徴ベクトルを用いて、前記複数の情報処理機器をクラスタリングして複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数の情報処理機器のリソース量に基づく前記複数の情報処理機器の業務配置の要求に応じて、それぞれのクラスタごとに、当該クラスタに属するすべての情報処理機器群の総リソース量および総リソース使用量を用い、前記情報処理機器群による消費電力および発熱量を算出するステップと、
各空調機の吹き出し温度が変化した場合に、当該各空調機と前記クラスタ内の前記情報処理機器との位置関係に基づいて当該情報処理機器の温度の変化を求め、当該情報処理機器の温度が許容値となる前記各空調機の吹き出し温度の変化の組み合わせを表すパターンを決定するステップと、
前記情報処理機器および前記空調機の消費電力の合計値が最小となるよう、前記要求に応じて算出された情報処理機器群が属するクラスタと前記各空調機の吹き出し温度の前記パターンとの組み合わせとを選定するステップと
を含むことを特徴とする業務配置の最適化方法。