JP6834773B2 - 管理装置、データセンタ管理プログラム、データセンタ管理方法及びデータセンタシステム - Google Patents

Description

本発明は、管理装置、データセンタ管理プログラム、データセンタ管理方法及びデータセンタシステムに関する。

例えば、多数のＩＣＴ（Information and Communication Technology）機器が設置されているデータセンタでは、当該ＩＣＴ機器の設置室における気温上昇を抑えるために、空調機が使用されている。

そして、空調に関る計測指標（例えば、温度や湿度）の変化を予測し、その予測に基づいて空調機を制御すれば、目標となる環境を維持し易い。

しかし、予測を行う間隔が、計測指標の変化の速さに適さず、長過ぎる場合には、予測の値の変化が、実際に計測される値の変化よりも遅れることがある。従って、上述した計測指標の予測は、常に正確であるとは限らない。

尚、特許文献１には、線形回帰モデルに関して、予測データと実績データとの乖離が閾値を超える場合に、予測モデルを変更することが開示されている。更に、より短い期間における予測において乖離が閾値を超える場合に、補正された予測モデルを用いることも開示されている。

更に、特許文献２には、データ変動の予測について、測定値に関する過去の変化量に対して予測精度による重み付けを行うことが記載されている。

特開２０１５−９０６９１号公報 特開平９−２５９１１０号公報

小川雅俊、大貝晴俊、「大規模データに基づく局所モデリングのプラント状態長期予測への応用」、 電気学会論文誌Ｃ Ｖｏｌ．１３１ Ｎｏ．４ ｐｐ．７１８−７２１ （２０１１） 牛田 俊、木村 英紀、「Ｊｕｓｔ−ｉｎ−ｔｉｍｅ モデリング技術を用いた非線形システムの同定と制御」、計測と制御、Ｖｏｌ．４４ Ｎｏ．２ ｐｐ．１０２−１０６（２００５） Ａｎｄｅｒｓ Ｓｔｅｎｍａｎ，「Ｊｕｓｔ−ｉｎ−Ｔｉｍｅ Ｍｏｄｅｌｓ ｗｉｔｈ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｔｏ Ｄｙｎａｍｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ」，Ｌｉｎｋｏｐｉｎｇ Ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｔｈｅｓｉｓ Ｎｏ．６０１ Ｍａｒｃｈ １９９７

本発明の目的は、一側面では、データセンタの環境管理に用いられる計測指標に関する予測精度を高めることである。

一態様に係る管理装置は、データセンタを管理するデータセンタ管理装置であって、（Ａ）データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、（Ｂ）計測データと差分データとに基づいて算出した予測データを、予測データ記憶部に記憶する予測データ算出部と、（Ｃ）計測した計測データを上記実測データとして計測データ記憶部に記憶する計測部と、（Ｄ）計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を予測データ記憶部に記憶する変化量算出部と、（Ｅ）計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と第１の補正後予測データとに基づいて、第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出する補正後予測データ生成部と、（Ｆ）補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて上記装置を制御する制御部とを有する。

一側面としては、データセンタの環境管理に用いられる計測指標に関する予測精度を高めることができる。

図１は、データセンタにおけるＩＣＴ機器室及び空調機室の構成例を示す図である。 図２は、計測データの例を示す図である。 図３は、データセンタにおけるＩＣＴ機器室及び空調機室の構成例を示す図である。 図４Ａは、第１補正の概要を示す図である。 図４Ｂは、第１補正の概要を示す図である。 図５Ａは、第２補正の概要を示す図である。 図５Ｂは、第２補正の概要を示す図である。 図６は、空調機制御器のモジュール構成例を示す図である。 図７は、メイン処理フローを示す図である。 図８は、実測値テーブルの例を示す図である。 図９は、第１差分テーブルの例を示す図である。 図１０は、第１差分の算出処理フローを示す図である。 図１１は、予測値の算出処理フローを示す図である。 図１２は、近傍データの例を示す図である。 図１３は、原予測値テーブルの例を示す図である。 図１４は、第２差分テーブルの例を示す図である。 図１５は、第２差分の算出処理フローを示す図である。 図１６は、第１近似式の特定処理フローを示す図である。 図１７は、原予測値の回帰直線の例を示す図である。 図１８は、第１近似式テーブルの例を示す図である。 図１９は、第１補正処理フローを示す図である。 図２０は、第１予測値テーブルの例を示す図である。 図２１は、メイン処理フローを示す図である。 図２２は、第２近似式の特定処理フローを示す図である。 図２３は、第２差分の回帰直線の例を示す図である。 図２４は、第２補正処理フローを示す図である。 図２５は、第２予測値テーブルの例を示す図である。 図２６は、メイン処理フローを示す図である。 図２７は、コンピュータの機能ブロック図である。

図１に、データセンタにおけるＩＣＴ機器室及び空調機室の構成例を示す。ＩＣＴ機器室には、ラックに格納されたＩＣＴ機器が設置されている。ＩＣＴ機器は、演算処理装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）や記憶装置であるＤＩＭＭ（Dual Inline Memory Module）の動作に伴い発熱する。従って、ＩＣＴ機器を冷却するために、空調機が用いられる。尚、ＩＣＴ機器がサーバである場合、ＩＣＴ機器室はサーバルームと呼ばれることがある。

図１では、空調機１０３を１つ示しているが、空調機１０３が複数設置されることもある。空調機１０３は、空気を循環させて、湿度及び温度を調節する。そのため、空調機１０３は、湿度を調節するための除湿加湿器及び温度を調節するための冷却加熱器を有している。また、空調機１０３は、空気を送り出すための空調用ファンを有している。空調機１０３から送り出された空気は、給気口を通してＩＣＴ機器室に送り込まれる。

一方、ＩＣＴ機器室内の空気は、排気口から空調機室へ戻される。空調機室へ戻された空気は、空調機室の排気口から屋外へ放出される。また、空調機室へ戻された空気の一部は、ダンパを介して空調機１０３へ取り入れられる。

また、図示するようにデータセンタの外部又は内部の各地点に各種センサ１０５が設置されている。屋外に設置されているセンサ１０５ａは、外気の乾球温度を計測する。同じくセンサ１０５ｂは、外気の相対湿度を計測する。空調機１０３に設置されているセンサ１０５ｃは、空調機１０３の消費電力を計測する。同じくセンサ１０５ｄは、空調機１０３の稼動状態を示す値を取得する。ＩＣＴ機器室におけるラックの背面に設置されているセンサ１０５ｅは、ラックの背面における乾球温度を計測する。同じくセンサ１０５ｆは、ラックの背面における相対湿度を計測する。ＩＣＴ機器室におけるラックの前面に設置されているセンサ１０５ｇは、ラックの前面における乾球温度を計測する。同じくセンサ１０５ｈは、ラックの前面における相対湿度を計測する。ＩＣＴ機器内に設置されているセンサ１０５ｉは、ＩＣＴ機器内における乾球温度を計測する。同じくセンサ１０５ｊは、ＩＣＴ機器内における相対湿度を計測する。ＩＣＴ機器に設置されているセンサ１０５ｋは、ＩＣＴ機器の消費電力を計測する。同じくセンサ１０５ｌは、ＩＣＴ機器の稼動状態を示す値を取得する。更に、これら以外の各種のセンサ１０５が用いられることがある。

そして、空調機制御器１０１は、これらのセンサ１０５から収集したデータに基づいて、空調機を制御する。空調機制御器１０１が収集する計測データについて説明する。図２に、計測データの例を示す。計測データは、例えば周期的に収集される。例えば１０分間隔で計測データが収集される。この例では、地点ａにおける温度Ａ、機器ｂにおける消費電力Ｂ、地点ｃにおける湿度Ｃ、機器ｄにおけるファンの回転数Ｄ、機器ｅにおけるＣＰＵの使用率Ｅ及び機器ｆにおける圧縮機の稼働率Ｆを示している。尚、以下では、地点ａにおける温度Ａを指標Ａということがある。機器ｂにおける消費電力Ｂを指標Ｂということがある。地点ｃにおける湿度Ｃを指標Ｃということがある。機器ｄにおけるファンの回転数Ｄを指標Ｄということがある。機器ｅにおけるＣＰＵの使用率Ｅを指標Ｅということがある。更に、機器ｆにおける圧縮機の稼働率Ｆを指標Ｆということがある。これらの指標以外にも計測データを収集しているが、図２では省略する。

空調機制御器１０１は、空調機１０３を制御するために一部の指標に関して、将来計測される値を予測する。この例では、指標Ａ乃至指標Ｆが予測対象であるものとする。予測対象の指標に関しては、次の計測回における計測値が予測される。

空調機制御器１０１は、予測値に基づいて空調機１０３における動作量の加減量を求め、加減量を制御信号に変換する。そして、空調機制御器１０１は、空調機１０３へ当該制御信号を送信することによって、空調機１０３を制御する。

尚、図３に示したように、ＩＣＴ機器室内のＩＣＴ機器において計測データを収集して、予測値の計算を行うようにしてもよい。図３の例で、予測値の計算を行うＩＣＴ機器は、空調機１０３における動作量を変換器へ送信する。変換器は、動作量の加減量を求め、加減量を空調機制御器１０１へ送信する。空調機制御器１０１は、加減量を制御信号に変換し、当該制御信号を空調機１０３へ送信する。

上述した空調機制御器１０１又は予測値の計算を行うＩＣＴ機器において、例えばＪＩＴモデリング（Ｊｕｓｔ−ｉｎ−ｔｉｍｅ）に基づいて、将来計測される値を予測する。ＪＩＴモデリングに基づく予測処理については、非特許文献１乃至非特許文献３に内容が開示されている。尚、ＪＩＴモデリング以外の方法で、予測値を算出するようにしてもよい。

但し、算出された予測値は、誤差を含む場合がある。例えばＩＣＴ機器内の温度に係る指標は、急激に変化することがある。急激に変化する指標の場合、実測値の変化よりも予測値の変化が遅行することがある。本実施の形態では、このような誤差を補正する。具体的には、第１補正及び第２補正を行う。

図４Ａに、第１補正の概要を示す。上段に示したグラフは、指標Ａの実測値及び予測値を示している。縦軸は、実測値ｘ_Ａ［ｉ］及び予測値ｙ_Ａ［ｉ］を示している。横軸は、計測回ｉを示している。

図４Ａに示した例で、９１６回目の計測時点において、空調機制御器１０１は、実測値ｘ_Ａ［９１６］を得るとともに、９１７回目において計測される指標Ａの予測値ｙ_Ａ［９１７］を算出する。その後、９１７回目の計測時点において、空調機制御器１０１は、実測値ｘ_Ａ［９１７］を得るとともに、９１８回目において計測される指標Ａの予測値ｙ_Ａ［９１８］を算出する。同様に、９１８回目の計測時点において、空調機制御器１０１は、実測値ｘ_Ａ［９１８］を得るとともに、９１９回目において計測される指標Ａの予測値ｙ_Ａ［９１９］を算出する。

図示するように、予測値ｙ_Ａ［９１７］は、実測値ｘ_Ａ［９１７］よりも小さい。また、予測値ｙ_Ａ［９１８］は、実測値ｘ_Ａ［９１８］よりも小さい。この例では、指標Ａが急激に上昇しているために、予測値ｙ_Ａが実測値ｘ_Ａよりも小さくなると想定される。

第１補正では、同じ計測回ｉにおける実測値ｘ_Ａ［ｉ］と予測値ｙ_Ａ［ｉ］との組をサンプルとする回帰分析によって、実測値ｘ_Ａ［ｉ］に基づいて予測値ｙ_Ａ［ｉ］に近似する値を算出する第１近似式を特定する。図４Ａでは、サンプルとなる組を実線で囲んでいる。

そして、例えば９１８回目の計測時点において、第１補正式によって当初の予測値ｙ_Ａ［９１９］を補正後の予測値ｙ_Ａ ^＜１＞［９１９］に変換する。第１補正式は、第１近似式における予測値ｙ_Ａ［ｉ］と実測値ｘ_Ａ［ｉ］との関係を、第１補正前の予測値ｙ_Ａ［９１９］と第１補正後の予測値ｙ_Ａ ^＜１＞［９１９］に適用する式である。尚、以下では、当初の予測値を原予測値という。また、第１補正後の予測値を第１予測値という。第１予測値の変数表記における上付きの山括弧で囲まれた数字は、補正回数を示している。この例における＜１＞は、当該予測値は補正が１回行われたものであることを意味する。尚、第１近似式及び第１補正式については、後に詳述する。

図４Ｂに示した例で、第１予測値ｙ_Ａ ^＜１＞［９１９］は原予測値ｙ_Ａ［９１９］よりも大きく、実測値ｘ_Ａ［９１９］に、より近いと期待される。

第２補正では、第１予測値を更に補正する。第２補正は、１回の補正で完了しない場合がある。つまり、複数段階の補正が行われることがある。以下で、図５Ａを用いて第２補正の第１段階における補正について説明する。

第２補正では、実測値に関する第１差分と予測値に関する第２差分とを求め、第１差分と第２差分との関係に着目する。第１段階の補正では、現計測回から１回遡った過去の計測回を基準として第１差分と第２差分とを求める。つまり、第１段階の補正における遡り回数は１である。

例えば９１７回目の計測回に関する第１差分Ｒ_Ａ１［９１７］は、実測値ｘ_Ａ［９１７］から実測値ｘ_Ａ［９１６］を引いた値である。また、９１７回目の計測回に関する第２差分Ｓ_Ａ１［９１７］は、予測値ｙ_Ａ［９１７］から実測値ｘ_Ａ［９１６］を引いた値である。同様に９１８回目の計測回に関する第１差分Ｒ_Ａ１［９１８］は、実測値ｘ_Ａ［９１８］から実測値ｘ_Ａ［９１７］を引いた値である。また、９１８回目の計測回に関する第２差分Ｓ_Ａ１［９１８］は、予測値ｙ_Ａ［９１８］から実測値ｘ_Ａ［９１７］を引いた値である。尚、第１差分の変数表記及び第２差分の変数表記における下付きの１は、遡り回数が１であることを意味する。

第２補正では、同じ計測回ｉにおける第１差分Ｒ_Ａ１［ｉ］と第２差分Ｓ_Ａ１［ｉ］との組をサンプルとする回帰分析によって、第１差分Ｒ_Ａ１［ｉ］に基づいて第２差分Ｓ_Ａ１［ｉ］に近似する値を算出する第２近似式を特定する。

そして、例えば９１８回目の計測時点において、第２補正式によって第１予測値ｙ_Ａ ^＜１＞［９１９］を、１回遡りに係る第２予測値ｙ_Ａ ^＜２＞［９１９］に変換する。第２補正式は、第２近似式における予測値ｙ_Ａ［ｉ］と実測値ｘ_Ａ［ｉ］との関係を、第２補正前の予測値ｙ_Ａ ^＜１＞［９１９］と第２補正後の予測値ｙ_Ａ ^＜２＞［９１９］に適用する式である。尚、第２近似式及び第２補正式については、後に詳述する。

図５Ｂに示した例で、第２予測値ｙ_Ａ ^＜２＞［９１９］は第１予測値ｙ_Ａ ^＜１＞［９１９］よりも大きく、実測値ｘ_Ａ［９１９］に更に近づいたと期待される。

所定の条件を満たさない場合には、遡り回数を１増やして次段階の補正を行う。所定の条件を満たす場合には、当該段階で第２補正を終了する。第２補正の詳細については、後述する。以上で本実施の形態における概要の説明を終える。

以下、図１に示した構成に従って空調機制御器１０１の動作について説明する。図６に、空調機制御器１０１のモジュール構成例を示す。空調機制御器１０１は、待機部６０１、計測部６０３、第１算出部６０５、第２算出部６０７、第３算出部６０９、第４算出部６１１、第１特定部６１３、第２特定部６１５、第１補正部６１７、第２補正部６１９、変換部６２１及び送信部６２３を有する。

待機部６０１は、計測するタイミングまで待機する処理を行う。計測部６０３は、各センサ１０５で計測した値を取得する。第１算出部６０５は、予測値の算出処理を実行する。予測値の算出処理については、図１１を用いて後述する。第２算出部６０７は、第１差分の算出処理を実行する。第１差分の算出処理については、図１０を用いて後述する。第３算出部６０９は、第２差分の算出処理を実行する。第２差分の算出処理については、図１５を用いて後述する。第４算出部６１１は、指標の予測値に基づいて空調機１０３の動作量を算出する。

第１特定部６１３は、第１近似式の特定処理を実行する。第１近似式の特定処理については、図１６を用いて後述する。第２特定部６１５は、第２近似式の特定処理を実行する。第２近似式の特定処理については、図２２を用いて後述する。第１補正部６１７は、第１補正処理を実行する。第１補正処理については、図１９を用いて後述する。第２補正部６１９は、第２補正処理を実行する。第２補正処理については、図２４を用いて後述する。

尚、第１特定部６１３、第２特定部６１５、第１補正部６１７及び第２補正部６１９は、補正後の予測データを生成する補正後予測データ生成部６２０に相当する。

変換部６２１は、空調機１０３における動作量の加減量を制御信号に変換する。送信部６２３は、制御信号を空調機１０３へ送信する。

尚、第４算出部６１１、変換部６２１及び送信部６２３は、空調機を制御する制御部６２４に相当する。

更に、空調機制御器１０１は、実測値記憶部６３１、原予測値記憶部６３３、第１差分記憶部６３５、第２差分記憶部６３７、第１近似式記憶部６３９、第１予測値記憶部６４１及び第２予測値記憶部６４３を有する。

実測値記憶部６３１は、実測値テーブルを記憶する。実測値テーブルについては、図８を用いて後述する。原予測値記憶部６３３は、原予測値テーブルを記憶する。原予測値テーブルについては、図１３を用いて後述する。第１差分記憶部６３５は、第１差分テーブルを記憶する。第１差分テーブルについては、図９を用いて後述する。第２差分記憶部６３７は、第２差分テーブルを記憶する。第２差分テーブルについては、図１４を用いて後述する。第１近似式記憶部６３９は、第１近似式テーブルを記憶する。第１近似式テーブルについては、図１８を用いて後述する。第１予測値記憶部６４１は、第１予測値テーブルを記憶する。第１予測値テーブルについては、図２０を用いて後述する。第２予測値記憶部６４３は、第２予測値テーブルを記憶する。第２予測値テーブルについては、図２５を用いて後述する。

尚、実測値テーブルと第１差分テーブルとを一体としたテーブルを、計測データ記憶部６３６において記憶するようにしてもよい。この場合に、計測データ記憶部６３６は、実測値記憶部６３１及び第１差分記憶部６３５を一体として含む。

また、原予測値テーブルと第２差分テーブルとを一体としたテーブルを、予測データ記憶部６３８において記憶するようにしてもよい。この場合に、予測データ記憶部６３８は、原予測値記憶部６３３及び第２差分記憶部６３７を一体として含む。

上述した待機部６０１、計測部６０３、第１算出部６０５、第２算出部６０７、第３算出部６０９、第４算出部６１１、第１特定部６１３、第２特定部６１５、第１補正部６１７、第２補正部６１９、変換部６２１及び送信部６２３は、ハードウエア資源（例えば、図２７）と、以下で述べる処理をプロセッサに実行させるプログラムとを用いて実現される。

上述した実測値記憶部６３１、原予測値記憶部６３３、第１差分記憶部６３５、第２差分記憶部６３７、第１近似式記憶部６３９、第１予測値記憶部６４１及び第２予測値記憶部６４３は、ハードウエア資源（例えば、図２７）を用いて実現される。

続いて、空調機制御器１０１における処理について説明する。図７に、空調機制御器１０１におけるメイン処理フローを示す。待機部６０１は、計測するタイミングを待つ（Ｓ７０１）。この例では、一定の間隔（例えば、１０分）で計測を行う。

計測部６０３は、各センサ１０５から当該センサ１０５で計測した値、つまり実測値を取得する（Ｓ７０３）。計測部６０３は、取得した実測値を実測値テーブルに格納する。

図８に、実測値テーブルの例を示す。この例における実測値テーブルは、計測回に対応するレコードを有している。実測値テーブルのレコードは、計測回が格納されるフィールドと、地点ａにおける温度Ａの実測値ｘ_Ａが格納されるフィールドと、機器ｂにおける消費電力Ｂの実測値ｘ_Ｂが格納されるフィールドと、地点ｃにおける湿度Ｃの実測値ｘ_Ｃが格納されるフィールドとを有している。更に、実測値テーブルのレコードは、機器ｄにおけるファンの回転数Ｄの実測値ｘ_Ｄが格納されるフィールドと、機器ｅにおけるＣＰＵの使用率Ｅの実測値ｘ_Ｅが格納されるフィールドと、機器ｆにおける圧縮機の稼働率Ｆの実測値ｘ_Ｆが格納されるフィールドと、その他の指標の実測値ｘが格納されるフィールドとを有している。尚、計測回のｔは、現に計測が行われる回、つまり今回を示している。

図７の説明に戻る。第２算出部６０７は、第１差分の算出処理を実行する（Ｓ７０５）。第２算出部６０７によって算出された第１差分は、第１差分テーブルに格納される。

図９に、第１差分テーブルの例を示す。この例における第１差分テーブルは、計測回に対応するレコードを有している。第１差分テーブルのレコードは、計測回が格納されるフィールドと、指標Ａに関する１回乃至５回遡りに係る各第１差分Ｒ_Ａ１乃至Ｒ_Ａ５が格納されるフィールドと、指標Ｂに関する１回乃至５回遡りに係る各第１差分Ｒ_Ｂ１乃至Ｒ_Ｂ５が格納されるフィールドとを有する。

更に、第１差分テーブルのレコードは、指標Ｃに関する１回乃至５回遡りに係る各第１差分Ｒ_Ｃ１乃至Ｒ_Ｃ５が格納されるフィールドと、指標Ｄに関する１回乃至５回遡りに係る各第１差分Ｒ_Ｄ１乃至Ｒ_Ｄ５が格納されるフィールドと、指標Ｅに関する１回乃至５回遡りに係る各第１差分Ｒ_Ｅ１乃至Ｒ_Ｅ５が格納されるフィールドと、指標Ｆに関する１回乃至５回遡りに係る各第１差分Ｒ_Ｆ１乃至Ｒ_Ｆ５が格納されるフィールドとを有している。但し、図９において、指標Ｃ乃至指標Ｆに関する第１差分が格納されるフィールドに関しては省略する。

図１０に、第１差分の算出処理フローを示す。第２算出部６０７は、指標Ｎを１つ特定する（Ｓ１００１）。ここでは、予測指標（指標Ａ乃至指標Ｆ）以外の指標も特定される。

第２算出部６０７は、内部パラメータである遡り回数ｊに１を設定する（Ｓ１００３）。第２算出部６０７は、今回ｔにおける当該指標Ｎの実測値ｘ_Ｎ［ｔ］を特定する（Ｓ１００５）。第２算出部６０７は、過去回（ｔ−ｊ）における当該指標Ｎの実測値ｘ_Ｎ［ｔ−ｊ］を特定する（Ｓ１００７）。そして、第２算出部６０７は、第１差分Ｒ_Ｎｊ［ｔ］を算出する（Ｓ１００９）。具体的には、第２算出部６０７は、今回ｔにおける当該指標Ｎの実測値ｘ_Ｎ［ｔ］から過去回（ｔ−ｊ）における当該指標Ｎの実測値ｘ_Ｎ［ｔ−ｊ］を引くことによって、第１差分Ｒ_Ｎｊ［ｔ］を求める。

第２算出部６０７は、第１差分テーブルにおける今回ｔのレコードに第１差分Ｒ_Ｎｊ［ｔ］を格納する（Ｓ１０１１）。第２算出部６０７は、遡り回数ｊが所定値であるか否かを判定する（Ｓ１０１３）。所定値は、遡り回数に関して想定される上限の値（この例では、５）である。

遡り回数ｊが所定値でないと判定した場合には、第２算出部６０７は、遡り回数ｊに１を加える（Ｓ１０１５）。そして、Ｓ１００５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、遡り回数ｊが所定値であると判定した場合には、第２算出部６０７は、未特定の指標Ｎがあるか否かを判定する（Ｓ１０１７）。

未特定の指標Ｎがあると判定した場合には、Ｓ１００１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定の指標Ｎがないと判定した場合には、第１差分の算出処理を終えて、呼び出し元のメイン処理に復帰する。

図７の説明に戻る。第１算出部６０５は、予測値の算出処理を実行する（Ｓ７０７）。

図１１に、予測値の算出処理フローを示す。予測値の算出処理では、例えば上述したＪＩＴモデリングに基づいて、予測値を算出する。予測値の算出処理は、従来技術であるので、簡単な説明に留める。第１算出部６０５は、予測指標Ｎを１つ特定する（Ｓ１１０１）。この例では、指標Ａ乃至Ｆが特定される。

第１算出部６０５は、実測値テーブルの各計測回の各項目に格納されている実測値及び第１差分テーブルの各計測回の各項目に格納されている第１差分に基づいて、予測指標と相関性の高い関連指数を特定する（Ｓ１１０３）。関連指数は、指標の種類と遡り回数とによって特定される。例えば、４回遡った指標Ｂ及び６回遡った指標Ｃが、指標Ａとの相関性が高いと判定された場合に、遡り回数が４である指標Ｂと遡り回数が６である指標Ｃとが、予測指標Ａに対応する関連指標となる。尚、この例では第１差分が関連指数となることもある。

第１算出部６０５は、予測モデルに入力する関連指数の値（以下、入力値という）を特定する（Ｓ１１０５）。次回（ｔ＋１）における予測値を求める場合、遡り回数−１に相当する計測回における実測値が入力値となる。例えば、遡り回数が４である関連指標Ｂに関しては、３回前に計測された指標Ｂの実測値ｘ_Ｂ［ｔ−３］が入力値となる。

第１算出部６０５は、近傍データを特定する（Ｓ１１０７）。図１２に、近傍データの例を示す。上述した例で、遡り回数が４である関連指標Ｂの実測値のうち、入力値との差の絶対値が所定値以下である値がサンプルとして抽出される。図１２では、２つの垂直線の間に位置する点がサンプルに相当する。

図１１の説明に戻る。第１算出部６０５は、抽出されたサンプルに基づいて予測モデルを生成する（Ｓ１１０９）。具体的には、回帰分析によって回帰直線の式を求める。そして、各関連指標に関する回帰直線を合成することによって、予測モデルに相当する算出式が求められる。図１２では、回帰直線の例を示している。

上述した例の通り、遡り回数が４である指標Ｂと遡り回数が６である指標Ｃとが、予測指標Ａに対応する関連指標である場合に、算出式は、ｙ_Ａ［ｔ＋１］＝Ｑ_Ａ［ｔ］＋Ｐ_Ａ，Ｂ［ｔ］×ｘ_Ｂ［ｔ−３］＋Ｐ_Ａ，Ｃ［ｔ］×ｘ_Ｃ［ｔ−５］である。ｙ_Ａ［ｔ＋１］は、予測指標Ａに関する次回（ｔ＋１）の予測値である。Ｑ_Ａ［ｔ］は、予測指標Ａに関する今回ｔの予測における定数である。Ｐ_Ａ，Ｂ［ｔ］は、予測指標Ａに関する今回ｔの予測における関連指標Ｂの係数である。ｘ_Ｂ［ｔ−３］は、３回前に計測された指標Ｂの実測値である。この値は、入力値に相当する。Ｐ_Ａ，Ｃ［ｔ］は、予測指標Ａに関する今回ｔの予測における関連指標Ｃの係数である。ｘ_Ｃ［ｔ−５］は、５回前に計測された指標Ｃの実測値である。この値は、入力値に相当する。

第１算出部６０５は、上述した予測モデルに入力値を適用して、予測値を算出する（Ｓ１１１１）。尚、予測モデルによって求められた予測値を、以下では原予測値という。第１算出部６０５は、原予測値テーブルの次回（ｔ＋１）のレコードに原予測値ｙ_Ｎ［ｔ＋１］を格納する（Ｓ１１１３）。

図１３に、原予測値テーブルの例を示す。この例における原予測値テーブルは、計測回に対応するレコードを有している。原予測値テーブルのレコードは、計測回が格納されるフィールドと、地点ａにおける温度Ａの原予測値ｙ_Ａが格納されるフィールドと、機器ｂにおける消費電力Ｂの原予測値ｙ_Ｂが格納されるフィールドと、地点ｃにおける湿度Ｃの原予測値ｙ_Ｃが格納されるフィールドとを有している。更に、原予測値テーブルのレコードは、機器ｄにおけるファンの回転数Ｄの原予測値ｙ_Ｄが格納されるフィールドと、機器ｅにおけるＣＰＵの使用率Ｅの原予測値ｙ_Ｅが格納されるフィールドと、機器ｆにおける圧縮機の稼働率Ｆの原予測値ｙ_Ｆが格納されるフィールドとを有している。

図１１の説明に戻る。第１算出部６０５は、未特定の予測指標Ｎがあるか否かを判定する（Ｓ１１１５）。未特定の予測指標Ｎがあると判定した場合には、Ｓ１１０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定の予測指標Ｎがないと判定した場合には、予測値の算出処理を終えて、呼び出し元のメイン処理に復帰する。

図７の説明に戻る。第３算出部６０９は、第２差分の算出処理を実行する（Ｓ７０９）。第３算出部６０９によって算出された第２差分は、第２差分テーブルに格納される。

図１４に、第２差分テーブルの例を示す。この例における第２差分テーブルは、計測回に対応するレコードを有している。第２差分テーブルのレコードは、計測回が格納されるフィールドと、指標Ａに関する１回乃至５回遡りに係る各第２差分Ｓ_Ａ１乃至Ｓ_Ａ５が格納されるフィールドと、指標Ｂに関する１回乃至５回遡りに係る各第２差分Ｓ_Ｂ１乃至Ｓ_Ｂ５が格納されるフィールドとを有する。

更に、第２差分テーブルのレコードは、指標Ｃに関する１回乃至５回遡りに係る各第２差分Ｓ_Ｃ１乃至Ｓ_Ｃ５が格納されるフィールドと、指標Ｄに関する１回乃至５回遡りに係る各第２差分Ｓ_Ｄ１乃至Ｓ_Ｄ５が格納されるフィールドと、指標Ｅに関する１回乃至５回遡りに係る各第２差分Ｓ_Ｅ１乃至Ｓ_Ｅ５が格納されるフィールドと、指標Ｆに関する１回乃至５回遡りに係る各第２差分Ｓ_Ｆ１乃至Ｓ_Ｆ５が格納されるフィールドとを有している。但し、図１４において、指標Ｃ乃至指標Ｆに関する第２差分が格納されるフィールドに関しては省略する。

図１５に、第２差分の算出処理フローを示す。第３算出部６０９は、予測指標Ｎを１つ特定する（Ｓ１５０１）。

第３算出部６０９は、内部パラメータである遡り回数ｊに１を設定する（Ｓ１５０３）。第３算出部６０９は、次回（ｔ＋１）における当該指標Ｎの原予測値ｙ_Ｎ［ｔ＋１］を特定する（Ｓ１５０５）。第３算出部６０９は、過去回（ｔ＋１−ｊ）における当該指標Ｎの実測値ｘ_Ｎ［ｔ＋１−ｊ］を特定する（Ｓ１５０７）。そして、第３算出部６０９は、第２差分Ｓ_Ｎｊ［ｔ＋１］を算出する（Ｓ１５０９）。具体的には、第３算出部６０９は、次回（ｔ＋１）における当該指標Ｎの原予測値ｙ_Ｎ［ｔ＋１］から過去回（ｔ＋１−ｊ）における当該指標Ｎの実測値ｘ_Ｎ［ｔ＋１−ｊ］を引くことによって、第２差分Ｓ_Ｎｊ［ｔ＋１］を求める。

第３算出部６０９は、第２差分テーブルにおける次回（ｔ＋１）のレコードに第２差分Ｓ_Ｎｊ［ｔ＋１］を格納する（Ｓ１５１１）。第３算出部６０９は、遡り回数ｊが所定値であるか否かを判定する（Ｓ１５１３）。所定値は、遡り回数に関して想定される上限の値（この例では、５）である。

遡り回数ｊが所定値でないと判定した場合には、第３算出部６０９は、遡り回数ｊに１を加える（Ｓ１５１５）。そして、Ｓ１５０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。

一方、遡り回数ｊが所定値であると判定した場合には、第３算出部６０９は、未特定の予測指標Ｎがあるか否かを判定する（Ｓ１５１７）。

未特定の予測指標Ｎがあると判定した場合には、Ｓ１５０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定の予測指標Ｎがないと判定した場合には、第２差分の算出処理を終えて、呼び出し元のメイン処理に復帰する。

図７の説明に戻る。第１特定部６１３は、第１近似式の特定処理を実行する（Ｓ７１１）。

図１６に、第１近似式の特定処理フローを示す。第１特定部６１３は、予測指標Ｎを１つ特定する（Ｓ１６０１）。

第１特定部６１３は、例えば計測回ｉが１乃至ｔの範囲で、実測値ｘ_Ｎ［ｉ］と原予測値ｙ_Ｎ［ｉ］との組合せをサンプルとして抽出する（Ｓ１６０３）。

第１特定部６１３は、抽出したサンプルを用いる線形回帰によって、予測値の回帰式における係数α_Ｎと定数β_Ｎとを算出する（Ｓ１６０５）。予測値の回帰式は、実測値ｘ_Ｎ［ｉ］から原予測値ｙ_Ｎ［ｉ］の近似値を求める第１近似式の例である。予測値の回帰式は、ｙ_Ｎ［ｉ］＝α_Ｎ×ｘ_Ｎ［ｉ］＋β_Ｎである。

図１７に、原予測値の回帰直線の例を示す。図１７は、予測指標Ａに関する例を示している。横軸は、予測指標Ａに関する実測値ｘ_Ａ［ｉ］を示し、縦軸は、予測指標Ａに関する原予測値ｙ_Ａ［ｉ］を示している。×で示した点がサンプルに相当する。図示した直線は、予測値の回帰式によって表される回帰直線である。

図１６の説明に戻る。第１特定部６１３は、第１近似式テーブルにおける当該指標Ｎのレコードに、予測値の回帰式における係数α_Ｎと定数β_Ｎとを格納する（Ｓ１６０７）。

図１８に、第１近似式テーブルの例を示す。この例における第１近似式テーブルは、予測指標に対応するレコードを有している。第１近似式テーブルのレコードは、係数α_Ｎが格納されるフィールドと、定数β_Ｎが格納されるフィールドとを有している。

図１６の説明に戻る。第１特定部６１３は、未特定の予測指標Ｎがあるか否かを判定する（Ｓ１６０９）。未特定の予測指標Ｎがあると判定した場合には、Ｓ１６０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定の予測指標Ｎがないと判定した場合には、第１近似式の特定処理を終えて、呼び出し元のメイン処理に復帰する。

図７の説明に戻る。第１補正部６１７は、第１補正処理を実行する（Ｓ７１３）。

図１９に、第１補正処理フローを示す。第１補正部６１７は、予測指標Ｎを１つ特定する（Ｓ１９０１）。

第１補正部６１７は、原予測値ｙ_Ｎ［ｔ＋１］を第１補正式に適用して第１予測値ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］を算出する（Ｓ１９０３）。第１補正式は、ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］＝（ｙ_Ｎ［ｔ＋１］−β_Ｎ）／α_Ｎである。第１補正式は、第１近似式を基礎として、第１近似式における予測値ｙ_Ｎ［ｉ］を原予測値ｙ_Ｎ［ｔ＋１］に置き換え、第１近似式における実測値ｘ_Ｎ［ｉ］を第１予測値ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］に置き換えた式と等価である。従って、第１予測値ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］は、次回（ｔ＋１）における実測値ｘ_Ｎ［ｔ＋１］により近い値となる。

第１補正部６１７は、第１予測値テーブルにおける次回（ｔ＋１）のレコードに第１予測値ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］を格納する（Ｓ１９０５）。

図２０に、第１予測値テーブルの例を示す。この例における第１予測値テーブルは、計測回に対応するレコードを有している。第１予測値テーブルのレコードは、計測回が格納されるフィールドと、地点ａの温度Ａの第１予測値ｙ_Ａ ^＜１＞が格納されるフィールドと、機器ｂにおける消費電力Ｂの第１予測値ｙ_Ｂ ^＜１＞が格納されるフィールドと、地点ｃにおける湿度Ｃの第１予測値ｙ_Ｃ ^＜１＞が格納されるフィールドとを有している。更に、第１予測値テーブルのレコードは、機器ｄにおけるファンの回転数Ｄの第１予測値ｙ_Ｄ ^＜１＞が格納されるフィールドと、機器ｅにおけるＣＰＵの使用率Ｅの第１予測値ｙ_Ｅ ^＜１＞が格納されるフィールドと、機器ｆにおける圧縮機の稼働率Ｆの第１予測値ｙ_Ｆ ^＜１＞が格納されるフィールドとを有している。

図１９の説明に戻る。第１補正部６１７は、未特定の予測指標Ｎがあるか否かを判定する（Ｓ１９０７）。未特定の予測指標Ｎがあると判定した場合には、Ｓ１９０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定の予測指標Ｎがないと判定した場合には、第１補正処理を終えて、呼び出し元のメイン処理に復帰する。

図７の説明に戻る。Ｓ７１３に示した第１補正処理の実行を終えると、端子Ａを介して図２１に示したＳ２１０１の処理に移る。

図２１に示したメイン処理の説明に移る。第２特定部６１５は、予測指標Ｎを１つ特定する（Ｓ２１０１）。第２特定部６１５は、内部パラメータである遡り回数ｊに１を設定する（Ｓ２１０３）。

第２特定部６１５は、第２近似式の特定処理を実行する（Ｓ２１０５）。

図２２に、第２近似式の特定処理フローを示す。第２特定部６１５は、例えば計測回ｉがｊ＋１乃至ｔの範囲で、第１差分Ｒ_Ｎｊ［ｉ］と第２差分Ｓ_Ｎｊ［ｉ］との組合せをサンプルとして抽出する（Ｓ２２０１）。

第２特定部６１５は、抽出したサンプルを用いる線形回帰によって、第２差分の回帰式における係数α_Ｎｊと定数β_Ｎｊとを算出する（Ｓ２２０３）。第２差分の回帰式は、第１差分Ｒ_Ｎｊ［ｉ］から第２差分Ｓ_Ｎｊ［ｉ］の近似値を求める第２近似式の例である。第２差分の回帰式は、Ｓ_Ｎｊ［ｉ］＝α_Ｎｊ×Ｒ_Ｎｊ［ｉ］＋β_Ｎｊである。

図２３に、第２差分の回帰直線の例を示す。図２３は、予測指標Ａに関する例を示している。横軸は、遡り回数１に係る第１差分Ｒ_Ａ１［ｉ］を示し、縦軸は、遡り回数１に係る第２差分Ｓ_Ａ１［ｉ］を示している。×で示した点がサンプルに相当する。図示した直線は、第２差分の回帰式によって表される回帰直線である。

図２２の説明に戻る。第２特定部６１５は、第２差分の回帰式における係数α_Ｎｊと定数β_Ｎｊとを内部パラメータとして保持する（Ｓ２２０５）。第２近似式の特定処理を終えると、呼び出し元のメイン処理に復帰する。

図２１の説明に戻る。第２補正部６１９は、第２補正処理を実行する（Ｓ２１０７）。

図２４に、第２補正処理フローを示す。第２補正部６１９は、第ｊ予測値ｙ_Ｎ ^＜ｊ＞［ｔ＋１］及び実測値ｘ_Ｎ［ｔ］を第２補正式に適用して第ｊ＋１予測値ｙ_Ｎ ^{＜ｊ＋１＞}［ｔ＋１］を算出する（Ｓ２４０１）。

例えば、最初の第２補正処理（ｊ＝１の場合）において、第２補正部６１９は、第２補正式：ｙ_Ｎ ^＜２＞［ｔ＋１］＝｛ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］＋（α_Ｎ１−１）×ｘ_Ｎ［ｔ］−β_Ｎ１｝／α_Ｎ１に、第１予測値ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］及び実測値ｘ_Ｎ［ｔ］を適用して第２予測値ｙ_Ｎ ^＜２＞［ｔ＋１］を算出する。

最初の第２補正処理における第２補正式（ｊ＝１の場合）は、第１差分の定義、第２差分の定義及び第２近似式を基礎として、原予測値ｙ_Ｎ［ｉ］を第ｊ予測値ｙ_Ｎ ^＜１＞［ｔ＋１］に置き換え、実測値ｘ_Ｎ［ｉ］を第ｊ＋１予測値ｙ_Ｎ ^＜２＞［ｔ＋１］に置き換え、実測値ｘ_Ｎ［ｉ−１］を実測値ｘ_Ｎ［ｔ］に置き換えた式と等価である。

一般的な第２補正式は、ｙ_Ｎ ^{＜ｊ＋１＞}［ｔ＋１］＝｛ｙ_Ｎ ^＜ｊ＞［ｔ＋１］＋（α_Ｎｊ−１）×ｘ_Ｎ［ｔ］−β_Ｎｊ｝／α_Ｎｊである。この式は、第１差分の定義、第２差分の定義及び第２近似式を基礎として、原予測値ｙ_Ｎ［ｉ］を第ｊ予測値ｙ_Ｎ ^＜ｊ＞［ｔ＋１］に置き換え、実測値ｘ_Ｎ［ｉ］を第ｊ＋１予測値ｙ_Ｎ ^{＜ｊ＋１＞}［ｔ＋１］に置き換え、実測値ｘ_Ｎ［ｉ−ｊ］を実測値ｘ_Ｎ［ｔ＋１−ｊ］に置き換えた式と等価である。

第２補正部６１９は、第２予測値テーブルにおける次回（ｔ＋１）のレコードに第ｊ＋１予測値ｙ_Ｎ ^{＜ｊ＋１＞}［ｔ＋１］を格納する（Ｓ２４０３）。

図２５に、第２予測値テーブルの例を示す。この例における第２予測値テーブルは、計測回に対応するレコードを有している。第２予測値テーブルのレコードは、計測回が格納されるフィールドと、地点ａの温度Ａの第２予測値ｙ_Ａ ^＜２＞が格納されるフィールドと、機器ｂにおける消費電力Ｂの第２予測値ｙ_Ｂ ^＜２＞が格納されるフィールドと、地点ｃにおける湿度Ｃの第２予測値ｙ_Ｃ ^＜２＞が格納されるフィールドとを有している。更に、第２予測値テーブルのレコードは、機器ｄにおけるファンの回転数Ｄの第２予測値ｙ_Ｄ ^＜２＞が格納されるフィールドと、機器ｅにおけるＣＰＵの使用率Ｅの第２予測値ｙ_Ｅ ^＜２＞が格納されるフィールドと、機器ｆにおける圧縮機の稼働率Ｆの第２予測値ｙ_Ｆ ^＜２＞が格納されるフィールドとを有している。

図２１の説明に戻る。第２特定部６１５は、遡り回数ｊの係数α_Ｎが遡り回数ｊ−１の係数α_Ｎを上回ったか否かを判定する（Ｓ２１０９）。この例では、遡り回数ｊの係数α_Ｎが遡り回数ｊ−１の係数α_Ｎを上回った場合に予測値の補正が完了したと看做して繰り返しを終える。尚、遡り回数ｊが所定値に至った場合に、繰り返しを終えるようにしてもよい。

遡り回数ｊの係数α_Ｎが遡り回数ｊ−１の係数α_Ｎを上回っていないと判定した場合には、第２特定部６１５は、遡り回数ｊに１を加算する（Ｓ２１１１）。そして、Ｓ２１０５に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、遡り回数ｊの係数α_Ｎが遡り回数ｊ−１の係数α_Ｎを上回ったと判定した場合には、第２特定部６１５は、未特定の予測指標Ｎがあるか否かを判定する（Ｓ２１１３）。

未特定の予測指標Ｎがあると判定した場合には、Ｓ２１０１に示した処理に戻って、上述した処理を繰り返す。一方、未特定の予測指標Ｎがないと判定した場合には、端子Ｂを介して、図２６に示したＳ２６０１の処理に移る。

指標の予測値に基づく空調機１０３の制御は、従来技術によるので簡単な説明に留める。第４算出部６１１は、予測指標に関する最終的な予測値に基づいて空調機１０３の動作量を算出する（Ｓ２６０１）。第４算出部６１１は、現在空調機１０３に設定されている動作量に基づいて、動作量の加減量を算出する（Ｓ２６０３）。変換部６２１は、動作量の加減量を制御信号に変換する（Ｓ２６０５）。送信部６２３は、当該制御信号を空調機１０３へ送信する（Ｓ２６０７）。空調機１０３は、当該制御信号に応じた動作を行う。端子Ｃを介して、図７に示したＳ７０１の処理に戻る。

本実施の形態によれば、データセンタの環境管理に用いられる計測指標に関する予測精度を高めることができる。

また、回帰分析によって予測値の補正精度を高めることができる。

尚、第２補正を省いて、第１補正のみを行うようにしてもよい。或いは、第１補正を省いて、第２補正のみを行うようにしてもよい。

以上本発明の実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、上述の機能ブロック構成はプログラムモジュール構成に一致しない場合もある。

また、上で説明した各記憶領域の構成は一例であって、上記のような構成でなければならないわけではない。さらに、処理フローにおいても、処理結果が変わらなければ、処理の順番を入れ替えることや複数の処理を並列に実行させるようにしても良い。

なお、上で述べた空調機制御器１０１は、コンピュータ装置であって、図２７に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。ＣＰＵ２５０３は、アプリケーション・プログラムの処理内容に応じて表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ２５０１に格納されるが、ＨＤＤ２５０５に格納されるようにしてもよい。本発明の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及びアプリケーション・プログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。

以上述べた本発明の実施の形態をまとめると、以下のようになる。

本実施の形態に係る管理装置は、データセンタを管理するデータセンタ管理装置であって、（Ａ）データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、（Ｂ）計測データと差分データとに基づいて算出した予測データを、予測データ記憶部に記憶する予測データ算出部と、（Ｃ）計測した計測データを上記実測データとして計測データ記憶部に記憶する計測部と、（Ｄ）計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を予測データ記憶部に記憶する変化量算出部と、（Ｅ）計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と第１の補正後予測データとに基づいて、第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出する補正後予測データ生成部と、（Ｆ）補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて上記装置を制御する制御部とを有する。

このようにすれば、データセンタの環境管理に用いられる計測指標に関する予測精度を高めることができる。

尚、図６に示した計測データ記憶部６３６は、上述した計測データ記憶部の例である。図６に示した予測データ記憶部６３８は、上述した予測データ記憶部の例である。図６に示した第１算出部６０５は、上述した予測データ算出部の例である。図６に示した計測部６０３は、上述した計測部の例である。図６に示した第３算出部６０９は、上述した変化量算出部の例である。図６に示した補正後予測データ生成部６２０は、上述した補正後予測データ生成部の例である。また、図６に示した制御部６２４は、上述した制御部の例である。

更に、補正後予測データ生成部は、計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データを表す第１の近似直線の傾きと切片と現在の計測データとに基づいて、第１の補正後予測データを算出するようにしてもよい。

このようにすれば、現在までの実測データを表す第１の近似直線に基づいて、予測値の補正精度を高めることができる。

更に、補正後予測データ生成部は、現在までの変化量を表す第２の近似直線の第２の傾きと第２の切片を算出し、第１の補正後予測データと現在までの変化量に基づいて算出した各変化量と第２の傾きと第２の切片とに基づいて、第２の補正後予測データを算出するようにしてもよい。

このようにすれば、現在までの変化量を表す第２の近似直線に基づいて、予測値の補正精度を高めることができる。

なお、上で述べた管理装置における処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納されるようにしてもよい。尚、中間的な処理結果は、一般的にメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
データセンタを管理するデータセンタ管理装置において、
前記データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、予測データ記憶部に記憶する予測データ算出部と、
計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶する計測部と、
前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶する変化量算出部と、
前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出する補正後予測データ生成部と、
前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する制御部と、
を有する管理装置。

（付記２）
前記補正後予測データ生成部は、
前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データを表す第１の近似直線の傾きと切片と現在の計測データとに基づいて、前記第１の補正後予測データを算出する
付記１記載の管理装置。

（付記３）
前記補正後予測データ生成部は、
現在までの変化量を表す第２の近似直線の第２の傾きと第２の切片を算出し、前記第１の補正後予測データと現在までの変化量に基づいて算出した各変化量と前記第２の傾きと前記第２の切片とに基づいて、前記第２の補正後予測データを算出する
付記１又は２記載の管理装置。

（付記４）
データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
予測データ記憶部と、
を有し、前記データセンタを管理するコンピュータに、
前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、前記予測データ記憶部に記憶し、
計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶し、
前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶し、
前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出し、
前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する、
処理を実行させるデータセンタ管理プログラム。

（付記５）
データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
予測データ記憶部と、
を有する、前記データセンタを管理するコンピュータにより実行されるデータセンタ管理方法であって、
前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、前記予測データ記憶部に記憶し、
計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶し、
前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶し、
前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出し、
前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する、
処理を含むデータセンタ管理方法。

（付記６）
データセンタと、
前記データセンタを管理するデータセンタ管理装置と、
を有するデータセンタシステムであって、
前記データセンタ管理装置は、
前記データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、予測データ記憶部に記憶する予測データ算出部と、
計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶する計測部と、
前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶する変化量算出部と、
前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出する補正後予測データ生成部と、
前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する制御部と、
を有するデータセンタシステム。

１０１ 空調機制御器
１０３ 空調機
１０５ センサ
６０１ 待機部
６０３ 計測部
６０５ 第１算出部
６０７ 第２算出部
６０９ 第３算出部
６１１ 第４算出部
６１３ 第１特定部
６１５ 第２特定部
６１７ 第１補正部
６１９ 第２補正部
６２０ 補正後予測データ生成部
６２１ 変換部
６２３ 送信部
６２４ 制御部
６３１ 実測値記憶部
６３３ 原予測値記憶部
６３５ 第１差分記憶部
６３６ 計測データ記憶部
６３７ 第２差分記憶部
６３８ 予測データ記憶部
６３９ 第１近似式記憶部
６４１ 第１予測値記憶部
６４３ 第２予測値記憶部

Claims (6)

1. データセンタを管理するデータセンタ管理装置において、
   前記データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
   前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、予測データ記憶部に記憶する予測データ算出部と、
   計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶する計測部と、
   前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶する変化量算出部と、
   前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出する補正後予測データ生成部と、
   前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する制御部と、
   を有する管理装置。
2. 前記補正後予測データ生成部は、
   前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データを表す第１の近似直線の傾きと切片と現在の計測データとに基づいて、前記第１の補正後予測データを算出する
   請求項１記載の管理装置。
3. 前記補正後予測データ生成部は、
   現在までの変化量を表す第２の近似直線の第２の傾きと第２の切片を算出し、前記第１の補正後予測データと現在までの変化量に基づいて算出した各変化量と前記第２の傾きと前記第２の切片とに基づいて、前記第２の補正後予測データを算出する
   請求項１又は２記載の管理装置。
4. データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
   予測データ記憶部と、
   を有し、前記データセンタを管理するコンピュータに、
   前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、前記予測データ記憶部に記憶し、
   計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶し、
   前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶し、
   前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出し、
   前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する、
   処理を実行させるデータセンタ管理プログラム。
5. データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
   予測データ記憶部と、
   を有する、前記データセンタを管理するコンピュータにより実行されるデータセンタ管理方法であって、
   前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、前記予測データ記憶部に記憶し、
   計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶し、
   前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶し、
   前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出し、
   前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する、
   処理を含むデータセンタ管理方法。
6. データセンタと、
   前記データセンタを管理するデータセンタ管理装置と、
   を有するデータセンタシステムであって、
   前記データセンタ管理装置は、
   前記データセンタに含まれる装置に関する実測データと、所定期間前の計測データの差分データと、前記計測データに対応する実測データとを記憶する計測データ記憶部と、
   前記計測データと前記差分データとに基づいて算出した予測データを、予測データ記憶部に記憶する予測データ算出部と、
   計測した計測データを前記実測データとして前記計測データ記憶部に記憶する計測部と、
   前記計測データ記憶部に記憶した各実測データに基づき、各予測データと各実測データとの間の差分である変化量を算出し、算出した変化量を前記予測データ記憶部に記憶する変化量算出部と、
   前記計測データ記憶部が記憶する現在までの実測データと現在の実測データとに基づいて、予測データを補正した後の予測データである第１の補正後予測データを算出し、現在までの変化量と前記第１の補正後予測データとに基づいて、前記第１の予測データを補正した後の予測データである第２の補正後予測データを算出する補正後予測データ生成部と、
   前記補正後予測データに基づいて算出した動作量を用いて前記装置を制御する制御部と、
   を有するデータセンタシステム。

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