WO2024004185A1 - 最適配置決定装置、最適配置決定方法及びプログラム - Google Patents

最適配置決定装置、最適配置決定方法及びプログラム Download PDF

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power supply
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龍太郎 松村
薫明 原田
亮太 中村
賢吾 浦田
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日本電信電話株式会社
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present disclosure relates to an optimal layout determining device, an optimal layout determining method, and a program.
  • Non-Patent Document 1 the arrangement of ICT (Information and Communication Technology) loads is changed within a data center network where renewable energy power generation equipment is installed, and the entire data center network is supplied with renewable energy. A method for effectively utilizing electricity is disclosed.
  • the present disclosure has been made in view of the above points, and aims to provide a technology for determining the optimal load allocation of renewable energy power, taking into account the buying and selling of surplus or insufficient power.
  • An optimal placement determining device is an optimal placement determining device that determines the optimal placement of ICT loads that can be placed at a plurality of bases forming a target network, and is configured to determine the amount of power supplied by renewable energy.
  • a pre-processing unit configured to offset the amount of power demanded by the ICT load placed at the base with the amount of power supplied, and the power after offset by the pre-processing unit for each base that can use the Purchasing an amount of electricity that exceeds the power supply amount available at the base, out of the amount of power demanded by the ICT load when the ICT load is placed at the base, using the supply amount and the power demand amount.
  • a main processing unit configured to determine an arrangement that minimizes the cost required for the plurality of bases as the optimal arrangement, and using the power supply amount and the power demand amount after offset by the preprocessing unit.
  • a post-processing unit configured to offset the power demand of the ICT load after the optimal placement determined by the main processing unit with the power supply available at the base where the ICT load is placed; If the post-processing unit can offset all of the power demand with the power supply, and the power supply after the offset is greater than 0, the power supply after the offset is output as the sales power.
  • an output section configured to.
  • a technology determines the optimal load allocation for renewable energy power, taking into consideration the buying and selling of surplus or deficit power.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an optimal placement determining device according to the present embodiment.
  • 1 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of an optimal placement determining device according to the present embodiment.
  • 7 is a flowchart illustrating an example of optimal placement determination processing according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an example (part 1) of preprocessing.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an example (part 2) of preprocessing.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of main processing.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of the influence of power purchase cost on main processing.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an example of post-processing.
  • optimal placement determination can determine the optimal placement of ICT loads throughout a data center network in which renewable energy generation equipment is installed, taking into account the sale of surplus power and the purchase of power shortage.
  • the device 10 will be explained.
  • the data center network is a network composed of data centers (DCs) where ICT loads can be placed, nodes that transfer communications, and links that interconnect them. Further, under a node, there are a plurality of user terminals that utilize services provided by the data center network. It is assumed that the data center network is a wide-area network such as a core network that spans the whole country.
  • the ICT load is a virtual machine (VM), and at least one data center in the data center network is equipped with solar cells as renewable energy power generation equipment. shall be.
  • the ICT load is not limited to virtual machines, and any ICT load that can be placed on a data center and whose placement can be changed or moved can be adopted.
  • renewable energy power generation equipment is not limited to solar cells, and may include other renewable energy power generation equipment (for example, wind power generation equipment, hydroelectric power generation equipment, geothermal power generation equipment, biomass power generation equipment, etc.). good.
  • a data center is also an example, and is not necessarily limited to a data center, but may be any facility as long as it is a base where an ICT load can be placed.
  • A be a set of data centers j that require electricity.
  • V(j) be a set of virtual machines in data center j (more precisely, virtual machines arranged on physical servers in data center j).
  • B be a set of data centers j to which solar cells supply power.
  • the power demand of the virtual machine, the power supply of the solar cell, and the power purchase cost per unit power of data center j are each expressed below.
  • a jk Power demand of virtual machine k ⁇ V(j) in data center j ⁇ A
  • b j Power supply amount by solar cells in data center j ⁇ B c j : Power per unit power of data center j ⁇ A Purchase Cost
  • FIG. 1 shows an example of the hardware configuration of the optimal placement determining device 10 according to this embodiment.
  • the optimal placement determination device 10 includes an input device 101, a display device 102, an external I/F 103, a communication I/F 104, and a RAM (Random Access Memory) 105. It has a ROM (Read Only Memory) 106, an auxiliary storage device 107, and a processor 108. Each of these pieces of hardware is communicably connected via a bus 109.
  • the input device 101 is, for example, a keyboard, mouse, touch panel, physical button, or the like.
  • the display device 102 is, for example, a display, a display panel, or the like. Note that the optimal layout determining device 10 may not include at least one of the input device 101 and the display device 102, for example.
  • the external I/F 103 is an interface with an external device such as the recording medium 103a.
  • the optimal layout determining device 10 can read and write data on the recording medium 103a via the external I/F 103.
  • Examples of the recording medium 103a include a flexible disk, a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disk), an SD memory card (Secure Digital memory card), and a USB (Universal Serial Bus) memory card.
  • the communication I/F 104 is an interface for the optimal placement determining device 10 to communicate with other devices, devices, etc.
  • the RAM 105 is a volatile semiconductor memory (storage device) that temporarily holds programs and data.
  • the ROM 106 is a nonvolatile semiconductor memory (storage device) that can retain programs and data even when the power is turned off.
  • the auxiliary storage device 107 is, for example, a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive), an SSD (Solid State Drive), or a flash memory.
  • the processor 108 is, for example, an arithmetic device such as a CPU (Central Processing Unit) or a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the optimal placement determining device 10 can realize the optimal placement determining process, which will be described later.
  • the hardware configuration shown in FIG. 1 is an example, and the hardware configuration of the optimal placement determining device 10 is not limited to this.
  • the optimal placement determining device 10 may include multiple auxiliary storage devices 107 and multiple processors 108, may not include some of the illustrated hardware, or may not include the illustrated hardware. It may also include various hardware other than the above.
  • FIG. 2 shows an example of the functional configuration of the optimal placement determining device 10 according to this embodiment.
  • the optimal placement determining device 10 includes an input section 201, a preprocessing section 202, a main processing section 203, a postprocessing section 204, and an output section 205.
  • Each of these units is realized, for example, by one or more programs installed in the optimal placement determination device 10 causing the processor 108 to execute the process.
  • the input unit 201 includes a set A of data centers with power demand, a set V(j) of virtual machines in each data center j ⁇ A, and a power demand of each virtual machine k ⁇ V(j) in each data center j ⁇ A.
  • Information such as the amount a jk , the amount b j of power supplied by the solar cells of each data center j, and the power purchase cost per unit power c j of each data center j is input.
  • this information is generally collected and managed by an EMS (Energy Management System), NMS (Network Management System), etc. that manage the data center network. Therefore, the input unit 201 may obtain and input this information from, for example, EMS or NMS.
  • the preprocessing unit 202 subtracts the power demand amount a jk of the virtual machine k ⁇ V(j) from the power supply amount b j of the solar cell in each data center j ⁇ A ⁇ B, and calculates the power supply amount b j and the power
  • the demand quantities a and jk are offset as much as possible.
  • offsetting the power supply amount b j and the power demand amount a jk will be referred to as power offset.
  • the main processing unit 203 uses the power demand amount a jk and the power supply amount b j after power offset to arrange virtual machines to offset the power supply amount b j and the power demand amount a jk as much as possible between the data centers. Determine. At this time, the main processing unit 203 calculates the optimal placement of the virtual machine (in other words, the optimal destination for moving the virtual machine) as a solution to the multiple knapsack problem (see Reference 1, for example). do.
  • the "optimal placement of virtual machines" obtained as a solution to the multiple knapsack problem will be referred to as "optimal VM placement.”
  • the post-processing unit 204 offsets the power supply amount b j and the power demand amount a jk in each data center j ⁇ A ⁇ B after the optimal VM placement, and if there is surplus power or power shortage, the Calculate the amount of electricity or the amount of power shortage. As a result of power offset, a surplus amount of power is obtained if the amount of power supply remains, and a deficit amount of power is obtained if the amount of power demand remains.
  • the output unit 205 outputs the optimal VM placement to a predetermined output destination.
  • the output unit 205 outputs the surplus power amount as the sales power amount when the surplus power amount is obtained, and outputs it as the purchase power amount when the shortage power amount is obtained to a predetermined output destination.
  • an example of the output destination of the optimal VM placement is a virtual machine control device that controls placement of virtual machines.
  • a power control device that controls the sale and purchase of power, etc. can be mentioned.
  • ⁇ Optimum placement determination process The optimal placement determination process according to this embodiment will be described below with reference to FIG. 3.
  • steps S101 to S105 at a certain time will be explained.
  • the preprocessing unit 202 subtracts the power demand amount a jk of the virtual machine k ⁇ V(j) from the power supply amount b j of the solar cell in each data center j ⁇ A ⁇ B, and calculates the power supply amount b j and the power demand a jk as much as possible (step S102). That is, the preprocessing unit 202 performs power offset for each data center j ⁇ A ⁇ B according to steps 1-1 to 1-2 below.
  • a jk' satisfying b j ⁇ a jk' (k' ⁇ V(j)) in step 1-1 above can be determined in various ways. For example, one idea is to subtract a jk' having the largest value from b j out of a plurality of a jk's. This is a plan to preferentially offset the power consumption of virtual machines with large power demands, since it is difficult to change their arrangement.
  • Another idea is, for example, to evaluate the difficulty of changing the arrangement of virtual machines from a positional or functional standpoint, and to preferentially offset the power demand of a virtual machine with a high evaluation value. This is also a plan to preferentially offset the power demand of virtual machines whose placement is difficult to change.
  • FIG. 4 shows an example of power cancellation in step S102 above.
  • the example shown in FIG. 4 is an example of power offset in a certain data center j where power demand amounts a j1 , a j2 and a j3 and power supply amount b j exist.
  • the power supply amount is finally b j ⁇ b j ⁇ a j1 ⁇ a j2 , and the power demand amount a j3 (>b j ) remains.
  • the main processing unit 203 calculates the power supply amount b j and the power demand amount a jk between the data centers using the power demand amount a jk and the power supply amount b j after the power offset in step S102 described above.
  • the optimal VM arrangement is determined to compensate as much as possible (step S103).
  • the main processing unit 203 reduces the problem to the multiple knapsack problem and calculates the optimal VM placement as the solution.
  • the multiple knapsack problem shown in Equation 1 above is optimized so as to minimize the cost required to purchase power to cover the power demand of virtual machines that have not been moved. Therefore, the optimal placement of virtual machines is determined by taking into consideration the power purchase cost. For example, as shown in FIG. 7, a data center j has a certain power supply amount b j , a data center j' has a certain power demand amount a j'1 and a j'2 , a data center j' has a certain power demand amount a j''1 and It is assumed that there are data centers j'' each having a j''2 .
  • the post-processing unit 204 offsets the power supply amount b j and the power demand amount a jk in each data center j ⁇ A ⁇ B after the optimal VM placement determined in step S103 above, and generates surplus power.
  • the surplus power amount or the power shortage amount is calculated (step S104). That is, the post-processing unit 204 performs power offset and calculation of surplus power or power deficit for each data center j ⁇ A ⁇ B according to steps 2-1 to 2-4 below.
  • the optimal placement determining apparatus 10 determines the optimal placement of virtual machines through three stages of processing: pre-processing, main processing, and post-processing. With this, it is possible to cover the power demand of as many virtual machines as possible by supplying power from the solar cell, taking into consideration the power supply and demand balance, and to minimize the cost required for purchasing power. On the other hand, if there is a surplus of power supplied by the solar battery after meeting the power demand of the virtual machine, the surplus can be used as the sales power.
  • the amount of power supplied can be used efficiently and effectively.
  • the power demand of the ICT load is covered as much as possible by the amount of power supplied by renewable energy so that the total power purchase cost for the shortage is minimized. It can be used for Furthermore, even if a surplus occurs in the amount of power supplied by renewable energy, the surplus can be used as the amount of electricity to be sold, so the surplus can be effectively utilized.
  • Optimal placement determining device 101 Input device 102 Display device 103 External I/F 103a Recording medium 104 Communication I/F 105 RAM 106 ROM 107 Auxiliary storage device 108 Processor 109 Bus 201 Input section 202 Pre-processing section 203 Main processing section 204 Post-processing section 205 Output section

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Abstract

本開示の一態様による最適配置決定装置は、対象ネットワークを構成する複数の拠点に配置可能なＩＣＴ負荷の最適配置を決定する最適配置決定装置であって、再生可能エネルギーによって発電された電力供給量を利用可能な拠点毎に、前記拠点に配置されたＩＣＴ負荷が需要する電力需要量を前記電力供給量と相殺するように構成されている前処理部と、前記前処理部による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、ＩＣＴ負荷を前記拠点に配置したときに前記ＩＣＴ負荷が需要する電力需要量のうち、前記拠点で利用可能な前記電力供給量を超える分の電力量の購入に要するコストを前記複数の拠点全体で最小化する配置を前記最適配置として決定するように構成されている主処理部と、前記前処理部による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、前記主処理部によって決定された最適配置後のＩＣＴ負荷の電力需要量を、前記ＩＣＴ負荷が配置された前記拠点で利用可能な前記電力供給量と相殺するように構成されている後処理部と、前記後処理部によってすべての前記電力需要量が前記電力供給量と相殺でき、かつ、該相殺後の電力供給量が０より大きい場合は前記相殺後の電力供給量を販売電力量として出力するように構成されている出力部と、を有する。

Description

最適配置決定装置、最適配置決定方法及びプログラム
　本開示は、最適配置決定装置、最適配置決定方法及びプログラムに関する。
　近年、環境負荷の低減等を目的として、再生可能エネルギーを導入する動きが世界的に進められている。このため、データセンタにおいても再生可能エネルギーを利用した運用が進められている。一方で、再生可能エネルギーは気象変動等による発電出力の変動が大きく、再生可能エネルギーの供給電力に余剰が生じたり、逆に電力が不足したりする場合がある。これに対して、非特許文献１では、再生可能エネルギーの発電設備が設置されたデータセンタ網内でＩＣＴ（Information and Communication Technology）負荷の配置を変更し、データセンタ網全体で再生可能エネルギーによる供給電力を有効活用する手法が開示されている。
中村 亮太, 原田 薫明,"再生可能エネルギーを考慮したICT負荷配置手法の提案,"信学会総合大会, B-14-4, 2022年3月.
　しかしながら、非特許文献１に記載されている手法では、ＩＣＴ負荷の配置を変更した後の不足電力分の購入や余剰電力の販売に関しては考慮されていない。このため、例えば、ＩＣＴ負荷の配置変更によってデータセンタ網全体で不足電力は少なくなったものの、不足電力の購入に要するコストは逆に高くなってしまった、ということがあり得る。
　本開示は、上記の点に鑑みてなされたもので、余剰又は不足電力の売買も考慮して再生可能エネルギー電力の最適な負荷配置を決定する技術を提供することを目的とする。
　本開示の一態様による最適配置決定装置は、対象ネットワークを構成する複数の拠点に配置可能なＩＣＴ負荷の最適配置を決定する最適配置決定装置であって、再生可能エネルギーによって発電された電力供給量を利用可能な拠点毎に、前記拠点に配置されたＩＣＴ負荷が需要する電力需要量を前記電力供給量と相殺するように構成されている前処理部と、前記前処理部による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、ＩＣＴ負荷を前記拠点に配置したときに前記ＩＣＴ負荷が需要する電力需要量のうち、前記拠点で利用可能な前記電力供給量を超える分の電力量の購入に要するコストを前記複数の拠点全体で最小化する配置を前記最適配置として決定するように構成されている主処理部と、前記前処理部による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、前記主処理部によって決定された最適配置後のＩＣＴ負荷の電力需要量を、前記ＩＣＴ負荷が配置された前記拠点で利用可能な前記電力供給量と相殺するように構成されている後処理部と、前記後処理部によってすべての前記電力需要量が前記電力供給量と相殺でき、かつ、該相殺後の電力供給量が０より大きい場合は前記相殺後の電力供給量を販売電力量として出力するように構成されている出力部と、を有する。
　余剰又は不足電力の売買も考慮して再生可能エネルギー電力の最適な負荷配置を決定する技術が提供される。
本実施形態に係る最適配置決定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る最適配置決定装置の機能構成の一例を示す図である。 本実施形態に係る最適配置決定処理の一例を示すフローチャートである。 前処理の一例（その１）を説明するための図である。 前処理の一例（その２）を説明するための図である。 主処理の一例を説明するための図である。 主処理における電力購入コストの影響の一例を説明するための図である。 後処理の一例を説明するための図である。
　以下、本発明の一実施形態について説明する。以下の実施形態では、余剰電力の販売と不足電力の購入も考慮して、再生可能エネルギーの発電設備が設置されたデータセンタ網全体でＩＣＴ負荷の最適な配置を決定することができる最適配置決定装置１０について説明する。
　ここで、データセンタ網とは、ＩＣＴ負荷を配置可能なデータセンタ（ＤＣ：Data Center）と、通信を転送するノードと、それらを相互に接続するリンクとで構成されるネットワークのことである。また、ノードの配下には、そのデータセンタ網によって提供されるサービスを利用する複数のユーザ端末が存在する。なお、データセンタ網は、例えば、全国にまたがるコアネットワーク等といった広域なネットワークであることを想定する。
　以下では、一例として、ＩＣＴ負荷は仮想マシン（ＶＭ：Virtual Machine）であり、またデータセンタ網内の少なくとも１つ以上のデータセンタには再生可能エネルギーの発電設備として太陽電池が配置されているものとする。ただし、ＩＣＴ負荷は仮想マシンに限られるものではなく、データセンタ上に配置可能で、かつ、その配置を変更又は移動可能なＩＣＴ負荷であれば任意のものを採用することができる。また、再生可能エネルギーの発電設備は太陽電池に限られるものではなく、他の再生可能エネルギーの発電設備（例えば、風力発電設備、水力発電設備、地熱発電設備、バイオマス発電設備等）であってもよい。
　また、データセンタも一例であって、必ずしもデータセンタに限られるものではなく、ＩＣＴ負荷を配置可能な拠点であれば任意の施設でよい。
　＜記号の準備＞
　本実施形態で利用するいくつかの記号を準備する。
　データセンタ網内には複数のデータセンタが存在するものとして、電力需要のあるデータセンタｊの集合をＡとする。また、データセンタｊにおける仮想マシン（より正確には、データセンタｊ内の物理サーバ上に配置された仮想マシン）の集合をＶ（ｊ）とする。更に、太陽電池が電力を供給するデータセンタｊの集合をＢとする。
　仮想マシンの電力需要量、太陽電池の電力供給量、及びデータセンタｊの単位電力あたりの電力購入コストをそれぞれ以下で表す。
　ａｊｋ：データセンタｊ∈Ａにおける仮想マシンｋ∈Ｖ（ｊ）の電力需要量
　ｂｊ：データセンタｊ∈Ｂの太陽電池による電力供給量
　ｃｊ：データセンタｊ∈Ａの単位電力あたりの電力購入コスト
　なお、仮想マシンが配置されるデータセンタは、予め決められた或る時間間隔ΔＴ（例えば、ΔＴ＝３０分や１時間等）毎に動的に変更され得る。このため、或る時刻をｔとすれば、より正確には、Ａ＝Ａ（ｔ）、Ｖ（ｊ）＝Ｖ（ｔ；ｊ）と表される。同様に、電力需要量や電力供給量、電力購入コストも時刻ｔによって変化し得るため、より正確には、ａｊｋ＝ａｊｋ（ｔ）、ｂｊ＝ｂｊ（ｔ）、ｃｊ＝ｃｊ（ｔ）と表される。再生可能エネルギーの発電設備は頻繁に設置（又は撤去）されるものではないが、再生可能エネルギーの発電設備の新規設置又は撤去も考慮すれば、太陽電池が電力を供給するデータセンタも時刻によって変化し得るため、同様に、Ｂ＝Ｂ（ｔ）と表すことができる。ただし、以下では、或る特定の時刻を固定して考えるものとし、誤解が生じない限りいずれも時刻ｔを明示しないものとする。
　＜最適配置決定装置１０のハードウェア構成例＞
　本実施形態に係る最適配置決定装置１０のハードウェア構成例を図１に示す。図１に示すように、本実施形態に係る最適配置決定装置１０は、入力装置１０１と、表示装置１０２と、外部Ｉ／Ｆ１０３と、通信Ｉ／Ｆ１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０５と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、補助記憶装置１０７と、プロセッサ１０８とを有する。これらの各ハードウェアは、それぞれがバス１０９を介して通信可能に接続されている。
　入力装置１０１は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、物理ボタン等である。表示装置１０２は、例えば、ディスプレイ、表示パネル等である。なお、最適配置決定装置１０は、例えば、入力装置１０１及び表示装置１０２の少なくとも一方を有していなくてもよい。
　外部Ｉ／Ｆ１０３は、記録媒体１０３ａ等の外部装置とのインタフェースである。最適配置決定装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して、記録媒体１０３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。記録媒体１０３ａとしては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等が挙げられる。
　通信Ｉ／Ｆ１０４は、最適配置決定装置１０が他の装置や機器等と通信するためのインタフェースである。ＲＡＭ１０５は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０６は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。補助記憶装置１０７は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等のストレージ装置（記憶装置）である。プロセッサ１０８は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算装置である。
　本実施形態に係る最適配置決定装置１０は、図１に示すハードウェア構成を有することにより、後述する最適配置決定処理を実現することができる。なお、図１に示すハードウェア構成は一例であって、最適配置決定装置１０のハードウェア構成はこれに限られるものではない。例えば、最適配置決定装置１０は、複数の補助記憶装置１０７や複数のプロセッサ１０８を有していてもよいし、図示したハードウェアの一部を有していなくてもよいし、図示したハードウェア以外の様々なハードウェアを有していてもよい。
　＜最適配置決定装置１０の機能構成例＞
　本実施形態に係る最適配置決定装置１０の機能構成例を図２に示す。図２に示すように、本実施形態に係る最適配置決定装置１０は、入力部２０１と、前処理部２０２と、主処理部２０３と、後処理部２０４と、出力部２０５とを有する。これら各部は、例えば、最適配置決定装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、プロセッサ１０８に実行させる処理により実現される。
　入力部２０１は、電力需要のあるデータセンタの集合Ａ、各データセンタｊ∈Ａにおける仮想マシンの集合Ｖ（ｊ）、各データセンタｊ∈Ａにおける各仮想マシンｋ∈Ｖ（ｊ）の電力需要量ａｊｋ、各データセンタｊの太陽電池による電力供給量ｂｊ、及び各データセンタｊの単位電力あたりの電力購入コストｃｊ等の情報を入力する。なお、これらの情報は、一般に、データセンタ網を管理するＥＭＳ（Energy Management System）やＮＭＳ（Network Management System）等で収集及び管理される。このため、入力部２０１は、例えば、これらの情報をＥＭＳやＮＭＳ等から取得及び入力すればよい。
　前処理部２０２は、各データセンタｊ∈Ａ∩Ｂ内で太陽電池の電力供給量ｂｊから仮想マシンｋ∈Ｖ（ｊ）の電力需要量ａｊｋを減算し、電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとをできる限り相殺する。以下、電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとを相殺することを電力相殺と呼ぶことにする。
　主処理部２０３は、電力相殺後の電力需要量ａｊｋ及び電力供給量ｂｊを用いて、データセンタ間で電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとをできる限り相殺する仮想マシンの配置を決定する。このとき、主処理部２０３は、多重ナップサック問題（例えば、参考文献１を参照）に帰着させた上でその解として仮想マシンの最適な配置（言い換えれば、仮想マシンの最適な移動先）を計算する。以下、多重ナップサック問題の解として得られた「仮想マシンの最適な配置」を「最適ＶＭ配置」と呼ぶことにする。
　後処理部２０４は、最適ＶＭ配置後の各データセンタｊ∈Ａ∩Ｂ内で電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとを相殺し、余剰電力又は不足電力が存在する場合には余剰電力量又は不足電力量を計算する。これにより、電力相殺の結果、電力供給量が残っている場合には余剰電力量が得られ、電力需要量が残っている場合には不足電力量が得られる。
　出力部２０５は、最適ＶＭ配置を予め決められた所定の出力先に出力する。また、出力部２０５は、余剰電力量が得られた場合はそれを販売電力量、不足電力量が得られた場合はそれを購入電力量として予め決められた所定の出力先に出力する。ここで、最適ＶＭ配置の出力先としては、例えば、仮想マシンの配置を制御する仮想マシン制御装置等が挙げられる。また、販売電力量及び購入電力量の出力先としては、例えば、電力の販売及び購入を制御する電力制御装置等が挙げられる。
　＜最適配置決定処理＞
　以下、本実施形態に係る最適配置決定処理について、図３を参照しながら説明する。ここで、以下のステップＳ１０１～ステップＳ１０５は、例えば、予め決められた或る時間間隔ΔＴ（例えば、ΔＴ＝３０分や１時間等）毎に繰り返し実行される。以下では、或る時刻におけるステップＳ１０１～ステップＳ１０５について説明する。
　入力部２０１は、電力需要のあるデータセンタの集合Ａ、各データセンタｊ∈Ａにおける仮想マシンの集合Ｖ（ｊ）、各データセンタｊ∈Ａにおける各仮想マシンｋ∈Ｖ（ｊ）の電力需要量ａｊｋ、各データセンタｊの太陽電池による電力供給量ｂｊ、及び各データセンタｊの単位電力あたりの電力購入コストｃｊ等の情報を入力する（ステップＳ１０１）。
　次に、前処理部２０２は、各データセンタｊ∈Ａ∩Ｂ内で太陽電池の電力供給量ｂｊから仮想マシンｋ∈Ｖ（ｊ）の電力需要量ａｊｋを減算し、電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとをできる限り相殺する（ステップＳ１０２）。すなわち、前処理部２０２は、各データセンタｊ∈Ａ∩Ｂに対して、以下の手順１－１～手順１－２により電力相殺を行う。
　手順１－１：ｂｊ≧ａｊｋ'（ｋ'∈Ｖ（ｊ））を満たすａｊｋ'が存在するか否かを判定する。そして、ｂｊ≧ａｊｋ'（ｋ'∈Ｖ（ｊ））を満たすａｊｋ'が存在する場合、手順１－２を実行する。一方で、ｂｊ≧ａｊｋ'を満たすａｊｋ'が存在しない場合（つまり、ｂｊ＜ａｊｋ（∀ｋ∈Ｖ（ｊ））又はＶ（ｊ）＝φとなった場合）、電力相殺を終了する。
　手順１－２：ｂｊ←ｂｊ－ａｊｋ'かつＶ（ｊ）←Ｖ（ｊ）＼｛ｋ'｝として、手順１－１に戻る。
　なお、上記の手順１－１でｂｊ≧ａｊｋ'（ｋ'∈Ｖ（ｊ））を満たすａｊｋ'は複数存在し得る。このため、上記の手順１－２でこれら複数のａｊｋ'のうちどのａｊｋ'をｂｊから減算するかは様々に決定することができる。例えば、１つの案として、複数のａｊｋ'のうち、その値が最も大きなａｊｋ'をｂｊから減算することが考えられる。これは、電力需要量が大きい仮想マシンはその配置を変更させにくいため、優先的に電力相殺する案である。他の案として、例えば、位置的又は機能的な観点から仮想マシンの配置の変更させにくさを評価し、その評価値が高い仮想マシンの電力需要を優先的に電力相殺することが考えられる。これも、その配置を変更させにくい仮想マシンの電力需要を優先的に電力相殺する案である。
　上記のステップＳ１０２における電力相殺の一例を図４に示す。図４に示す例は、電力需要量ａｊ１、ａｊ２及びａｊ３と電力供給量ｂｊとが存在する或るデータセンタｊにおける電力相殺例である。この例では、電力相殺の結果、最終的に、電力供給量がｂｊ←ｂｊ－ａｊ１－ａｊ２となっており、電力需要量ａｊ３（＞ｂｊ）が残存している。
　上記のステップＳ１０２における電力相殺の他の例を図５に示す。図５に示す例は、電力需要量ａｊ１及びａｊ２と電力供給量ｂｊとが存在する或るデータセンタｊにおける電力相殺例である。この例では、電力相殺の結果、最終的に、電力供給量がｂｊ←ｂｊ－ａｊ１－ａｊ２となっており、電力需要量は残存していない。
　次に、主処理部２０３は、上記のステップＳ１０２における電力相殺後の電力需要量ａｊｋ及び電力供給量ｂｊを用いて、データセンタ間で電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとをできる限り相殺する最適ＶＭ配置を決定する（ステップＳ１０３）。このとき、主処理部２０３は、多重ナップサック問題に帰着させた上でその解として最適ＶＭ配置を計算する。
　多重ナップサック問題の変数ｘｉｊｋを以下のように定義する。
　ｘｉｊｋ：データセンタｊ∈Ａからデータセンタｉ∈Ａ∪Ｂに仮想マシンｋ∈Ｖ（ｊ）を移動させるならばｘｉｊｋ＝１、それ以外ならばｘｉｊｋ＝０
　このとき、仮想マシンの配置を最適化する多重ナップサック問題は以下のように定式化される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ただし、上記の数１に示す多重ナップサック問題の２つ目の制約条件（不等式制約）はベストエフォートで満たすものとする（つまり、例えば、いくつかのｉ∈Ｂで満たさないことも許容されるものとする。）。
　上記の数１に示す多重ナップサック問題は、太陽電池によって電力を供給できるように移動させなかった仮想マシンに関しては電力購入によってその電力需要をまかなうが、その電力購入に要するコストを最小にするように最適化する、ということを表している。
　上記のステップＳ１０３における最適ＶＭ配置の一例を図６に示す。図６に示す例は、電力供給量ｂｊが或るデータセンタｊ、電力需要量ａｊ'１及びａｊ'２が或るデータセンタｊ'にそれぞれ存在し、電力需要量ａｊ'１に対応する仮想マシンと電力需要量ａｊ'２に対応する仮想マシンとをデータセンタｊに移動（配置）させる場合を示している。なお、ｂｊ－ａｊ'１－ａｊ'２≧０は、上記の数１に示す多重ナップサック問題の２つ目の制約条件を満たすことを表している。
　上記の数１に示す多重ナップサック問題では、移動させなかった仮想マシンの電力需要量をまかなうための電力購入に要するコストを最小にするように最適化される。このため、電力購入コストも考慮して最適な仮想マシンの配置が決定される。例えば、図７に示すように、電力供給量ｂｊが或るデータセンタｊ、電力需要量ａｊ'１及びａｊ'２が或るデータセンタｊ'、電力需要量ａｊ''１及びａｊ''２が或るデータセンタｊ''がそれぞれ存在するものとする。このとき、ｃｊ'＞ｃｊ''である場合（つまり、データセンタｊ'の電力購入コストが、データセンタｊ''よりも大きい場合）、未移動の仮想マシンの電力需要量をまかなうために要する総電力購入コストを最小化するために、電力需要量ａｊ'１に対応する仮想マシンと電力需要量ａｊ'２に対応する仮想マシンとを優先的に移動させる。
　次に、後処理部２０４は、上記のステップＳ１０３で決定された最適ＶＭ配置後の各データセンタｊ∈Ａ∩Ｂ内で電力供給量ｂｊと電力需要量ａｊｋとを相殺し、余剰電力又は不足電力が存在する場合には余剰電力量又は不足電力量を計算する（ステップＳ１０４）。すなわち、後処理部２０４は、各データセンタｊ∈Ａ∩Ｂに対して、以下の手順２－１～手順２－４により電力相殺と余剰電力量又は不足電力量の計算とを行う。
　手順２－１：ｂｊ≧ａｊｋ'（ｋ'∈Ｖ（ｊ））を満たすａｊｋ'が存在するか否かを判定する。そして、ｂｊ≧ａｊｋ'（ｋ'∈Ｖ（ｊ））を満たすａｊｋ'が存在する場合、手順２－２を実行する。一方で、ｂｊ≧ａｊｋ'を満たすａｊｋ'が存在しない場合（つまり、ｂｊ＜ａｊｋ（∀ｋ∈Ｖ（ｊ））又はＶ（ｊ）＝φとなった場合）、手順２－３を実行する。
　手順２－２：ｂｊ←ｂｊ－ａｊｋ'かつＶ（ｊ）←Ｖ（ｊ）＼｛ｋ'｝として、手順２－１に戻る。
　手順２－３：ｂｊ＝０であるか否かを判定する。そして、ｂｊ＝０である場合、余剰電力及び不足電力はいずれも発生していないため、処理を終了する。一方で、ｂｊ≠０である場合、手順２－４を実行する。
　手順２－４：ａｊｋ（＞ｂｊ）が存在しない場合（つまり、Ｖ（ｊ）＝φである場合）、ｂｊを余剰電力量とする。一方で、ａｊｋ（＞ｂｊ）が存在する場合（つまり、Ｖ（ｊ）≠φである場合）、Σｋ∈Ｖ（ｊ）ａｊｋ－ｂｊを不足電力量とする。
　上記のステップＳ１０４における余剰電力量及び不足電力量の計算の一例を図８に示す。図８に示す例は、Ｖ（ｊ）＝φである場合は電力供給量ｂｊをそのまま余剰電力量とし、Ｖ（ｊ）≠φである場合はａｊ１－ｂｊを不足電力量としている。なお、図８に示す例では、Ｖ（ｊ）≠φである場合はＶ（ｊ）＝｛１｝であることを想定している。
　最後に、出力部２０５は、上記のステップＳ１０３で決定された最適ＶＭ配置を所定の出力先（例えば、仮想マシン制御装置等）に出力すると共に、上記のステップＳ１０４で或るデータセンタで余剰電力量が得られた場合にはそれを販売電力量、不足電力量が得られた場合にそれを購入電力量として所定の出力先（例えば、電力制御装置等）に出力する（ステップＳ１０５）。これにより、仮想マシン制御装置等によって仮想マシンの配置が最適ＶＭ配置に変更される。また、或るデータセンタで余剰電力又は不足電力が発生する場合には、電力制御装置等によって余剰電力の販売、不足電力の購入が行われる。
　＜まとめ＞
　以上のように、本実施形態に係る最適配置決定装置１０は、前処理、主処理、後処理の３段階の処理により最適な仮想マシンの配置を決定する。これにより、電力の需給バランスを考慮して、太陽電池による電力供給によってできるだけ多くの仮想マシンの電力需要をまかない、電力購入に要するコストを最小化することができる。また、一方で、仮想マシンの電力需要をまかなかった後に太陽電池による電力供給量が余っている場合には、その余剰分を販売電力量とすることができる。
　このため、気象変動等によって再生可能エネルギーの供給電力量が変動する場合であっても、その供給電力量を効率的かつ有効に活用することができる。すなわち、上記の３段階の処理により、不足分の総電力購入コストが最小となるように、ＩＣＴ負荷の電力需要量が再生可能エネルギーの供給電力量でできるだけまかなわれるため、その供給電力量を効率的に利用することができる。また、再生可能エネルギーの供給電力量に余剰が発生した場合であっても、その余剰分を販売電力量とすることができるため、余剰分を有効に活用することができる。
　本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲の記載から逸脱することなく、種々の変形や変更、既知の技術との組み合わせ等が可能である。
　［参考文献］
　参考文献１：応用数理計画ハンドブック、久保幹雄他、朝倉書店、2002,p240-241.
　１０　　　　最適配置決定装置
　１０１　　　入力装置
　１０２　　　表示装置
　１０３　　　外部Ｉ／Ｆ
　１０３ａ　　記録媒体
　１０４　　　通信Ｉ／Ｆ
　１０５　　　ＲＡＭ
　１０６　　　ＲＯＭ
　１０７　　　補助記憶装置
　１０８　　　プロセッサ
　１０９　　　バス
　２０１　　　入力部
　２０２　　　前処理部
　２０３　　　主処理部
　２０４　　　後処理部
　２０５　　　出力部

Claims (7)

  1. 　対象ネットワークを構成する複数の拠点に配置可能なＩＣＴ負荷の最適配置を決定する最適配置決定装置であって、
    　再生可能エネルギーによって発電された電力供給量を利用可能な拠点毎に、前記拠点に配置されたＩＣＴ負荷が需要する電力需要量を前記電力供給量と相殺するように構成されている前処理部と、
    　前記前処理部による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、ＩＣＴ負荷を前記拠点に配置したときに前記ＩＣＴ負荷が需要する電力需要量のうち、前記拠点で利用可能な前記電力供給量を超える分の電力量の購入に要するコストを前記複数の拠点全体で最小化する配置を前記最適配置として決定するように構成されている主処理部と、
    　前記前処理部による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、前記主処理部によって決定された最適配置後のＩＣＴ負荷の電力需要量を、前記ＩＣＴ負荷が配置された前記拠点で利用可能な前記電力供給量と相殺するように構成されている後処理部と、
    　前記後処理部によってすべての前記電力需要量が前記電力供給量と相殺でき、かつ、該相殺後の電力供給量が０より大きい場合は前記相殺後の電力供給量を販売電力量として出力するように構成されている出力部と、
    　を有する最適配置決定装置。
  2. 　前記出力部は、
    　前記後処理部によって少なくとも一部の前記電力需要量が前記電力供給量と相殺できなかった場合、相殺できなかった前記電力需要量から、前記後処理部による相殺後の電力供給量を減算した電力量を購入電力量として出力するように構成されている、請求項１に記載の最適配置決定装置。
  3. 　前記主処理部は、
    　前記最適配置を求める問題を多重ナップサック問題として定式化し、前記多重ナップサック問題を解くことで、前記最適配置を決定するように構成されている、請求項１又は２に記載の最適配置決定装置。
  4. 　前記主処理部は、
    　配置が変更されなかった前記ＩＣＴ負荷に関して、前記ＩＣＴ負荷が需要する電力需要量のうち、該ＩＣＴ負荷が配置されている前記拠点で利用可能な前記電力供給量を超える分の電力量の購入に要するコストの和を最小化する問題として前記多重ナップサック問題を定式化するように構成されており、
    　前記多重ナップサック問題には、各ＩＣＴ負荷はいずれか１つの拠点に配置されることを表す第１の制約条件と、各拠点に配置されたＩＣＴ負荷が需要する電力需要量の合計が、前記拠点が利用可能な前記電力供給量以下であることを表す第２の制約条件とが含まれる、請求項３に記載の最適配置決定装置。
  5. 　前記第２の制約条件は、ベストエフォートで満たすべき制約条件である、請求項４に記載の最適配置決定装置。
  6. 　対象ネットワークを構成する複数の拠点に配置可能なＩＣＴ負荷の最適配置を決定する最適配置決定装置が、
    　再生可能エネルギーによって発電された電力供給量を利用可能な拠点毎に、前記拠点に配置されたＩＣＴ負荷が需要する電力需要量を前記電力供給量と相殺する前処理手順と、
    　前記前処理手順による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、ＩＣＴ負荷を前記拠点に配置したときに前記ＩＣＴ負荷が需要する電力需要量のうち、前記拠点で利用可能な前記電力供給量を超える分の電力量の購入に要するコストを前記複数の拠点全体で最小化する配置を前記最適配置として決定する主処理手順と、
    　前記前処理手順による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、前記主処理手順によって決定された最適配置後のＩＣＴ負荷の電力需要量を、前記ＩＣＴ負荷が配置された前記拠点で利用可能な前記電力供給量と相殺する後処理手順と、
    　前記後処理手順によってすべての前記電力需要量が前記電力供給量と相殺でき、かつ、該相殺後の電力供給量が０より大きい場合は前記相殺後の電力供給量を販売電力量として出力する出力手順と、
    　を実行する最適配置決定方法。
  7. 　対象ネットワークを構成する複数の拠点に配置可能なＩＣＴ負荷の最適配置を決定する最適配置決定装置に、
    　再生可能エネルギーによって発電された電力供給量を利用可能な拠点毎に、前記拠点に配置されたＩＣＴ負荷が需要する電力需要量を前記電力供給量と相殺する前処理手順と、
    　前記前処理手順による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、ＩＣＴ負荷を前記拠点に配置したときに前記ＩＣＴ負荷が需要する電力需要量のうち、前記拠点で利用可能な前記電力供給量を超える分の電力量の購入に要するコストを前記複数の拠点全体で最小化する配置を前記最適配置として決定する主処理手順と、
    　前記前処理手順による相殺後の電力供給量及び電力需要量を用いて、前記主処理手順によって決定された最適配置後のＩＣＴ負荷の電力需要量を、前記ＩＣＴ負荷が配置された前記拠点で利用可能な前記電力供給量と相殺する後処理手順と、
    　前記後処理手順によってすべての前記電力需要量が前記電力供給量と相殺でき、かつ、該相殺後の電力供給量が０より大きい場合は前記相殺後の電力供給量を販売電力量として出力する出力手順と、
    　を実行させるプログラム。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113364042A (zh) * 2020-03-02 2021-09-07 中国电力科学研究院有限公司 一种数据中心光储协同优化配置方法和系统
JP2021189845A (ja) * 2020-06-01 2021-12-13 株式会社日立製作所 データセンタシステムおよびその運用方法、並びにデータセンタシステム拠点設計支援装置および方法

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