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2012年10月2日
「研究開発用データセンター設備」でご紹介したクラウド向けデータセンター実証実験では、設備の様々なデータを収集、蓄積、分析することで効率の良い空調制御技術の開発を目指しています。今回は、集めているデータの種類とデータ収集システムについてご紹介します。
効率の良いデータセンター設備を目指して、IIJでは外気冷却型コンテナデータセンターの導入を進めています。既に松江データセンターパークにおいてサービス提供されているコンテナでも、構築時に最適なチューニングが行われていますが、それでもなお改良の余地はあります。外気冷却型コンテナでは外気の温度や湿度を考慮した空調制御を行っていますが、よりよい制御手法を実現できれば、データセンターを運用するための電力が少なくて済みます。そこで、コンテナの外部、内部で以下のデータを収集し、空調制御の効率化を目指しています。
収集対象 | 取得情報 | 1日の情報量 | 収集間隔 |
---|---|---|---|
気象センサー | 外気温度、外気湿度、降雨量、降雹量、風速、風向、気圧 | 約4万件 | 30秒 |
温湿度センサー | 温度、湿度(全72ヵ所) | 約62万件 | 10秒 |
空調制御装置 | 温度、湿度、ダクト状態、ファン回転数、ファン電力、気圧、差圧、風量、加湿状態、冷却状態、冷却電力 | 約88万件 | 5秒 |
電力計 | 基幹積算電力計及び内部の電力系統ごとの電流値 | 約6千件 | 60秒 |
こうした大量のデータを収集するために、今回はログ収集ソフトウェアとして有名なFluentdというオープンソースソフトウェアを利用し、データの蓄積にはMySQLを用いました。なお、各種センサーデータ収集にはOpenBSDをベースにIIJイノベーションインスティテュート技術研究所 で開発したソフトウェアで行っています。
各種インプットプラグインを用いてFluentdデーモンへ送信されたすべてのデータは、FluentdのMySQLアウトプットプラグインを用いてMySQLサーバに蓄積されます。蓄積と参照の負荷を分離するために、MySQLの準同期レプリケーションを行った参照専用ホストを用います。データを蓄積するホストでは、短時間で多数のインサート処理が走るため、データ追加に処理を特化することで性能を維持しています。
現在のコンテナの空調制御は基本的に通常のデータセンターと同様に情報機器を設置している内部の温度をベースとしています。外気冷却では内部温度は外気条件と相関するので、本実験では、変動する外気温と外気湿度に加えて天候も考慮に入れた分析を目標としています。天候の変化パターンを予測することで、いち早く空調の制御モードを切り替えられれば、更に効率良く運用できます。また、外気モードや循環モードに切り替えるといった場合でも、72個の内部温湿度センサーデータの解析結果から、外的要因の変化に高速に追従できる空調制御アルゴリズムを導きだせます。
また、これらの効率向上を考えた上で、日本全国または世界各国の気象データや昼夜の温度変化をパラメータ化し、地理を加味したシミュレーションを行うことで、電力効率の良いコンテナ設置場所を選定することが可能となります。
なお、本プロジェクトは、株式会社インターネットイニシアティブ、IIJイノベーションインスティテュート技術研究所、並びに電気通信大学の市川研究室、 川喜田研究室、のメンバーによって運営されています。
執筆者プロフィール
阿部 博(あべ ひろし)
IIJプラットフォーム本部 プラットフォームサービス部 プラットフォーム開発課
2003年IIJ入社。セキュリティサービスの開発業務を経て、分散処理システムやクラウドに関わるテクノロジーを調査。2009年より、IIJ GIOの基盤システムの開発に関わる。趣味は合気道とビール。
執筆者プロフィール
杉本 浩史(すぎもと ひろし)
IIJプラットフォーム本部 プラットフォームサービス部 プラットフォーム開発課
2012年IIJ新卒入社。現在はコンテナ型データセンターにおけるログ収集システムの開発/運用などを担当。プロフェッショナルなエンジニアになるため日々奮闘中。最近の趣味は妻との散歩。
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