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データセンターの電気代を削減する5つの方法。AI・IoTも期待

データセンターの電気代を削減する5つの方法。AI・IoTも期待

最終更新日:2020-04-24

データセンターのさらなるコスト削減に向けて、電気代を削減する5つの方法についてご紹介します。従来は最新機器の導入や運用作業に頼りがちだった中、AIやIoTを活かしたサービスの登場は有効な電気代削減手段として期待されています。

目次

 

データセンターのコスト構造。電気代の占める割合は?

少し古いデータですが、総務省「データセンター利用に関する国内外の動向に係る調査研究」(2010年)によると、データセンターのコスト構造は以下のように言われています。

  • 電気代:約15%
  • 施設費:約15%
  • 人件費:約15%
  • 機器費:約55%
  • その他:数%

さらに、2011年の震災による発電事情の変化により、電力の平均単価は上昇傾向にあり、資源エネルギー庁「日本のエネルギー2018」の「電気料金平均単価の推移」によると、2017年度の産業向け電気料金平均単価は、2010年度比で約21%上昇しています。そのため、電力の使用効率を高めない限りは、電気代が占めるコストの割合がさらに上昇しています。

そしてデータセンターの電気代の内訳は、冷却用の空調約約45%、IT機器(サーバー、ネットワーク機器、監視機器など)約30%、電源設備(無停電電源装置や緊急用発電機など)25%と言われています。

そのため電気代の削減には、高効率なIT機器や電源設備の利用に加えて、空調の効率的な運用が有効です。

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データセンターの電気代を削減する基本的な方法

それではデータセンターの電気代を削減するための基本的な方法をみていきましょう。

1. サーバー、ネットワーク機器、UPSなどのIT機器や空調設備の高効率化

IT機器や空調設備を、できるだけ少ない電力でも処理能力が高い設備に入れ替えます。ただし、IT機器などの減価償却期間中だと、既存設備を破棄して導入だとかえって割高になってしまうリスクがありますので、基本的には、機器の増設時や、償却期間終了後の入れ替え時期での実施が中心になります。

また、その際に、性能高いサーバーやネットワーク機器で、2台分を1台で処理すればトータルの電力消費量が下がる、というここともありますので、電気代負担を踏まえた機器選定が(当然のことかもしれませんが)重要です。

2. 新方式の冷却システムの採用

これも前述の通り、新設時や減価償却終了後になりますが、単に性能の高い空調機を導入するのではなく、水冷・空冷式の冷却システムや局所冷却システムなどを導入することも選択肢です。中には、自然エネルギーを活用すべく、外気を利用する外気導入式空調機があります。データセンター内の温度よりも外気の方が低い場合は、外気を用いて冷却できるので電気代の大幅な抑制が期待できます。特に寒冷地では効果的です。

3. 空調稼働の適正化

空調の冷却に偏りがあると、一部の箇所の温度を下げるために、非効率に冷却していることが多々あります。その場合、温度を下げたい箇所をピンポイントで冷却できるようにすると無駄が減ります。それに空調機によっては、急な冷却のためにフル稼働させると、運転効率の低い稼働状況になってしまう可能性があります。そのため、空調機の処理能力を踏まえて、ムダやムラがないように、稼働させることが重要です。

4. 細かな改善の積み重ね

冷却効率を高めるためには細かな改善を積み重ねていくことが大切です。例えば風通しが悪いと冷却効率が落ちてしまうため、サーバーラック内のケーブル配線の風通りをよくする、サーバーラック間の設置間隔を調整する、風の流れのために板を置く、などの細かい工夫は少しずつ効果が積み重なります。

また、空調機から供給される冷気が十分にサーバーやネットワーク機器などのICT装置に行き渡らなかったり、ICT機器自身が自分の排気を直接吸い込んでしまったりすることで、データセンター室内に局所的な高温部が発生してしまうという問題もあります。それに対しては、空調機からの冷気が排気と混合することなくICT機器に供給され、ICT機器から排出される高温空気が冷気と混合せずに空調機に還気される、つまり、空調機からの供給冷気とICT機器からの高温排気とを分離できるように、壁や屋根を設け、冷却空気を逃さずICT機器に吸わせる設備にするという手もあります。

大きな改善効果にはならないため、目に見えた効果は感じにくいですが、継続的な改善活動は、コスト削減だけでなく、メンテナンスのしやすさにも好影響を与えることからIT機器の安定運用にもつながります。

 

さらなるデータセンターの電気代の削減方法(AI・IoTの活用)

前項の取り組みを一通り行っている場合は、さらに何ができるのかご紹介します。

5. AI・IoTによる効率的な空調制御

「空調稼働の適正化」のために、手動で空調設定を行うにも、室内や外気の状況を踏まえた設定作業には一定の知見や経験が必要になり、ベテランに頼りがちです。それに、土日や夜間など人手が少ない時間帯は細かく実行しきれない、という問題もあります。

そこで最近では、AIやIoTを用いたサービスが提供され始めています。温度センサーになるIoTデバイスをデータセンターに複数設置して温度を計測。その温度情報をクラウド上に送信して、クラウドでデータセンター内の温度状況や、温度の基準値との差異を分析して表示します。緊急の冷却が必要な場合は、アラート通知を行います。

さらには、温度状況を学習したAIが、自動で空調を制御して温度の差異を抑制するという、「AIによる空調自動制御」まで行えるようになっています。それにより、温度の監視や空調の制御はAIに任せて、ベテランが不在でも高効率にデータセンターを運用する、といったことができるようになります。

 

AIやIoT活用によるデータセンターの電気代削減効果

AIやIoTデバイスを活用した自動制御により、空調機にかかる電気代の25~30%程度を削減できた、という事例が報告されています。削減幅は、現状の電力効率率(PUE)や運用規模にもよりますが、ある程度IT機器台数の多いデータセンターであれば、電気代削減効果による費用対効果の面でも、そしてデータセンター運用担当者の負担を減らす面でも十分選択肢になります。

また、AI・IoTによるサービスは、IT機器や空調機の減価償却などのタイミングを考えずに、いつでも導入できる、という点で導入のハードルが低いサービスと言えます。

 

AI・IoTでデータセンターの電気代を削減する主なソリューション

AIやIoTを活用した空調機の自動制御も可能な主なソリューションをご紹介します。

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Smart Facility Manager(株式会社TOKAIコミュニケーションズ)

Smart Facility Manager

(出所:Smart Facility Manager公式Webサイト)

AIとIoT温度センサーを用いた空調の自動制御により、データセンターの電力使用量の削減や運用業務の負担軽減を実現するクラウドサービス。空調の自動制御は行わずに、温度の差異分析に利用することも可能。1分間隔のリアルタイム監視によるグラフ表示や、自動制御による特定箇所のピンポイント冷却に強み。閾値到達時のアラート通知にも対応。改善点を分析・レポーティング・提案する運用支援メニューも提供しているので、改善の知見を得たいという目的にも適している。

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SmartDASH(株式会社NTTファシリティーズ)

SmartDASH

(出所:SmartDASH公式Webサイト)

AIと無線の温度センターを用いて空調の自動制御を実現するサービス。温度センサーで計測して収集サーバーに無線でデータを送信。サーバーでは収集した情報を継続的に学習・分析。ホットスポットやコールドスポットの位置や範囲を表示する「温度分布表示」や、各空調機の冷却範囲を表示する「影響度分析表示」にも対応。

詳細はこちら

SMT(Smart Management Technology)クラウド(三谷産業株式会社・清水建設株式会社)

AIとIoT温度センサーを用いて空調の自動制御を実現するサービス。IoTセンサーを用いてサーバー室の温度環境データをリアルタイムに収集してクラウド環境へ送信。クラウド上のAIでデータを継続的に学習。空調機器の運転状況とサーバールーム各所の温度との関係をモデル化し、最適な温度環境を必要最小限のエネルギーで実現する制御情報を空調機器に送信。サーバールームの省エネを図るコンサルティングサービスも提供。

 

まとめ

データセンターのコストを削減するには、割合が多いコストの中では数少ない変動費である電気代の抑制が有効です。これまでは高効率なIT機器や空調機の導入、手動操作による空調設定などで電気代を削減してきましたが、最新機器の導入は簡単ではなく、手動操作は運用の負担が大きいという課題がありました。それに対して、最近でAIやIoTを用いたデータセンターの温度状況の把握や、自動制御も活用されるようになりましたので、電気代削減により一層踏み込みたい企業にとっては有効な選択肢になります。

 

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インタビューはこちら。

Smart Facility Manager|インタビュー掲載

Smart Facility Manager|インタビュー掲載

AIとIoT温度センサーを用いた空調の自動制御により、データセンターやサーバールームにおける空調電力使用量の削減や運用業務の負担軽減を実現するサービスです。見え...

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