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グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測

CTC教育サービスはコラム「 グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測」を公開しました。

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はじめに
 今回は、データセンターのエネルギー効率を機械学習で予測するという事例を紹介します。これは、2014年に公開された論文「Machine Learning Applications for Data Center Optimization」で解説されているもので、ニューラルネットワークを用いて、サーバーの稼働率や冷却水の温度設定によるエネルギー効率の変化を予測するというものになります。

Googleのデータセンターにおけるエネルギー効率
 データセンターのエネルギー効率は、一般に、PUE(Power Usage Effectiveness)という指標で計測されます。これは、「データセンター全体の消費電力 ÷ IT機器による消費電力」という計算式で表されるもので、データセンターで消費される電力がすべてIT機器によるものであれば、1.0になります。ただし、冷却設備など、IT機器以外で消費される電力もあるため、実際には1.0よりも大きくなります。PUEを出来る限り小さくして、1.0に近づけることがデータセンターのエネルギー効率改善の目標ということになります。

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