(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
装置であって、
電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）ロジックであり、
冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択し、
前記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定する、ＰＴＡＳロジック
を含み、
前記複数のモデルを生成するモデル生成ロジックであり、各モデルは、前記冷却ゾーンに含まれるファンのファン速度と前記冷却ゾーンの構成とを、前記冷却ゾーンのボリューメトリック気流に関連させるように構成される、モデル生成ロジック
をさらに含み、
前記ＰＴＡＳロジックはさらに、前記モデルを選択するために、前記冷却ゾーンの前記構成を識別する、
装置。
【請求項２】
前記ＰＴＡＳロジックはさらに、前記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定する、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記ＰＴＡＳロジックはさらに、前記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定する、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記ＰＴＡＳロジックは、前記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得する、請求項１又は２に記載の装置。
【請求項５】
電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）ロジックにより、冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択することと、
前記ＰＴＡＳロジックにより、前記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定することと、
を含み、
モデル生成ロジックにより、前記複数のモデルを生成することであり、各モデルは、前記冷却ゾーンに含まれるファンのファン速度と前記冷却ゾーンの構成とを、前記冷却ゾーンのボリューメトリック気流に関連させるように構成される、ことと、
前記ＰＴＡＳロジックにより、前記モデルを選択するために、前記冷却ゾーンの前記構成を識別することと、
をさらに含む方法。
【請求項６】
前記ＰＴＡＳロジックにより、前記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定すること、をさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記ＰＴＡＳロジックにより、前記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定すること、をさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記ＰＴＡＳロジックにより、前記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得すること、をさらに含む請求項５に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも１つのラック要素と、少なくとも１つのファンを含むファンゾーンと、を含む冷却ゾーンと、
ラック管理コントローラ（ＲＭＣ）と、
を含み、前記ＲＭＣは、
電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）ロジック、
を含み、前記ＰＴＡＳロジックは、
前記冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択し、
前記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定し、
前記ＲＭＣは、
前記複数のモデルを生成するモデル生成ロジック
をさらに含み、各モデルは、前記冷却ゾーンに含まれるファンのファン速度と前記冷却ゾーンの構成とを、前記冷却ゾーンのボリューメトリック気流に関連させるように構成され、
前記ＰＴＡＳロジックはさらに、前記モデルを選択するために、前記冷却ゾーンの前記構成を識別する、
システム。
【請求項１０】
前記ＰＴＡＳロジックはさらに、前記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記ＰＴＡＳロジックはさらに、前記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定する、請求項９又は１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記ＰＴＡＳロジックは、前記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得する、請求項９又は１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記少なくとも１つのラック要素は、計算コンポーネント、記憶コンポーネント、ネットワーキングコンポーネント、及びメモリコンポーネントのうち、１つ以上を含む、請求項９又は１０のうちいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
プロセッサに請求項５乃至８のうちいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項５乃至８のうちいずれか１項に記載の方法を実行するように配置された少なくとも１つのデバイスを含むシステム。
【請求項１６】
請求項５乃至８のうちいずれか１項に記載の方法を実行する手段を含むデバイス。
【請求項１７】
請求項１４に記載のコンピュータプログラムを記憶したコンピュータ読取可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電力熱認識に関し、詳細には、電力熱認識ソリューションに関する。
【背景技術】
【０００２】
データセンタは、計算要素、メモリ要素、記憶要素、及び／又はネットワーキング要素を収納するラックのいくつかの列を典型的に含む。動作の間、上記要素は、その動作に関連した電気エネルギーを消費し、消費された電気エネルギーに関連した熱を産生する。データセンタ管理システムは、ラックに冷気を供給すること及び加熱された空気をラックから除去することにより、上記要素を冷却するように構成される。冷却を提供することは、データセンタの電力消費に対して追加をし、ゆえに、データセンタの全体的エネルギー効率に影響する。必要より多くの冷却を提供することは、無駄なエネルギーに対応し、不十分な冷却を提供することは、過加熱に起因してシステム信頼性を低下させる可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
請求される対象事項の特徴及び利点が、それに調和する実施形態の下記の詳細な説明から明らかになるであろう。説明は、添付図面を参照して考えられるべきである。
【図１】本開示の様々な実施形態に調和する、電力熱認識システムの機能ブロック図を示す。
【図２Ａ】本開示の一実施形態に調和する、一例示的な最初の準備における電力熱認識システムを示す。
【図２Ｂ】本開示の一実施形態に調和する、少なくとも１つの冷却ゾーンの動的再構成の後の、図２Ａの例の一部分を示す。
【図３】本開示の様々な実施形態に従う冷却ゾーンモデル生成動作のフローチャートである。
【図４】本開示の様々な実施形態に従う、冷却ゾーン出口温度決定動作のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００４】
下記の詳細な説明は、例示的な実施形態に対して行われる参照と共に進むが、該実施形態についての多くの代替手段、修正、及びバリエーションが当業者に明らかになるであろう。
【０００５】
データセンタのエネルギー効率は、データセンタにより提供される冷却気流をラック要素の冷却ニーズに関連させる（例えば、マッチさせる）ことによって向上させることができる。ラックは、複数のラック要素を含み、各ラック要素は、複数のコンポーネントを含むことがある。ラック要素と関連付けられたコンポーネントとの局所化された冷却は、１つ以上のラック要素を含む冷却ゾーンをとおして冷却気流を提供するように構成された１つ以上のファンゾーン内にグループ化された１つ以上のファンによって典型的に提供される。入口温度（Ｔｉｎｌｅｔ）における冷却された空気を、冷却ゾーンに入れることができ、出口温度（Ｔｏｕｔｌｅｔ）におけるボリューメトリック気流（volumetric  airflow）（Ｑ）を、冷却ゾーンから出すことができる。Ｔｏｕｔｌｅｔは、冷却ゾーン内に含まれるコンポーネントにより産生される（produced）熱に関連した差で、Ｔｉｎｌｅｔより典型的に大きい。Ｑの大きさは、ファンゾーンの数、ファン特性、及び冷却ゾーン構成（例えば、インピーダンス（impedance））に関連する。Ｔｏｕｔｌｅｔは、Ｔｉｎｌｅｔ、Ｑ、及び冷却ゾーン内に含まれるコンポーネントの電力消費（Ｐ）に関連する。Ｐは、例えばコンポーネントの動作に起因して、ある時間にわたり変動することがある。各冷却ゾーンのボリューメトリック気流Ｑと出口温度Ｔｏｕｔｌｅｔとをデータセンタ管理システムに提供することは、各冷却ゾーンに提供されるべき冷却の適切な量（すなわち、供給ボリューメトリック気流及び供給空気温度）の、データセンタ管理システムによる決定を容易にすることができる。ゆえに、データセンタにおけるエネルギー効率を向上させることができる。
【０００６】
ラックは、最初の準備（initial  provisioning）において複数のラック要素で構成されることがある。各冷却ゾーンのインピーダンスは、各ラック要素内に含まれる具体的なコンポーネント、これらコンポーネントの物理的構成、及びラック要素の物理的配置に関連する。冷却ゾーンのボリューメトリック気流は、（１つ以上の）ファン速度と冷却ゾーン構成とに応じてモデル化することができる。モデルは、例えば風洞から捕捉される実験データ（すなわち、ボリューメトリック気流）に少なくとも部分的に基づいて先験的に（a  priori）生成することができる。それから、モデルを動作の間に利用して、ファン速度に応じてボリューメトリック気流を決定することができる。
【０００７】
動作の間、すなわち最初の準備の後、ラック要素は置換されることがある。ラックスケールアーキテクチャ（ＲＳＡ）において、例えば、ユーザが、より多くの記憶容量及び／又はより少ない処理容量の必要などの機能要件の変更に応答して、ラック要素を置換することがある。ラック要素を置換することは、冷却ゾーンインピーダンスに影響することがあり、ゆえに、最初の準備において冷却ゾーンインピーダンスに関連したモデルは、正確でなくなる可能性がある。
【０００８】
一般に、本開示は、電力熱認識ソリューション（power  thermal  awareness  solution）に関する。電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）は、冷却ゾーンのボリューメトリック気流を決定するように構成される。複数のモデルを、先験的に（すなわち、ラック要素の最初の準備の前に）生成することができる。各モデルは、１つ以上のファンゾーンの各々の中でグループ化された１つ以上のファンの冷却ファン速度と冷却ゾーン構成とを、それぞれの冷却ゾーンのボリューメトリック気流に関連させるように構成される。複数のモデルは、本明細書に説明されるように、最初の準備の後に発生し得る冷却ゾーン構成に対する変更を受け入れる（accommodate）ように構成される。それから、適切なモデルを、ターゲット冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて、動作の間に選択することができる。ボリューメトリック気流は、選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定することができる。ＰＴＡＳは、決定されたボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンの出口気流温度を決定するようにさらに構成される。
【０００９】
ラックは、フレーム、１つ以上のファン、及び１つ以上のラック要素を含む。各ラック要素は、トレイ（すなわち、引き出し）及び／又はサーバノード（すなわち、シャーシ）に対応し得る。各ラック要素は、１つ以上のコンポーネント、要素管理コントローラ、及び／又は温度センサを含むことができる。冷却ゾーンは、１つ以上のラック要素と、ファンのうち少なくとも１つを含む少なくとも１つのファンゾーンとを含むことができる。冷却ゾーンは、ラックの少なくとも一部分に対応し得る。ラックは、電源（power  supply）を含むことができる。ファン、ラック要素、及び電源は、ラックフレームに機械的に結合されてもよい。
【００１０】
ラック要素は、固定された構成又は可変の構成に対応し得る。固定された構成において、コンポーネントと、冷却ファンに対する上記コンポーネントの物理的配置とは、ユーザにより変更されることはなく、すなわち、最初の準備の後に変更され得ない。可変の構成において、コンポーネント、及び／又は冷却ファンに対する上記コンポーネントの物理的配置は、最初の準備の後、例えばユーザにより、変更されることがある。コンポーネント及び／又は物理的配置における変更は、冷却ゾーンのインピーダンスの変化と、ファンにより産生される冷却ゾーンボリューメトリック気流の対応する変化とに対応し得る。ゆえに、第１のラック要素を、第２の、異なるラック要素で置換することは、冷却ゾーンのインピーダンスと、ファン速度とＱとにおける関係とを変更する可能性がある。
【００１１】
例えば、サーバシャーシは、固定された構成に一般に対応し得る。各サーバシャーシは、プロセッサ、メモリ、ネットワーキング能力、温度センサ、及び１つ以上の冷却ファンを含むことができる。ラックに最初に準備されたサーバシャーシは置換されることがあるが、冷却ファンはサーバシャーシに含まれるので、サーバシャーシに含まれるコンポーネントに対する冷却ファンの配置は、固定されたままの状態であり得る。
【００１２】
別の例において、トレイ、例えばラックスケールアーキテクチャにおけるトレイは、可変の構成に一般に対応し得る。各トレイは、ラックに含まれた、例えばラックフレームに結合された、１つ以上のファンにより冷却されるように構成される。各トレイは、１つ以上のスレッド（sled）を含むことができる。各スレッドは、本明細書に説明されるように、１つ以上の計算コンポーネント、メモリコンポーネント、記憶コンポーネント、及び／又はネットワーキングコンポーネントを含むことができる。最初に準備されるトレイ及び／又はスレッドは、最初の準備の後、ユーザにより置換されることがある。少なくともいくつかの冷却ファンがトレイに含まれないので、トレイ及び／又はスレッドに含まれるコンポーネント、及び／又は、ラック搭載された冷却ファンに対するこれらの物理的配置は、変化する可能性がある。ゆえに、冷却ゾーンインピーダンスもまた変化する可能性がある。
【００１３】
一般に、ファン性能は、静圧対気流によって特徴付けることができる。気流は、ファン速度に関連し、ファン速度は、ファンに対する入力電力に関連する。ファンに対する入力電力は、ファンに対して提供されるパルス幅変調された（ＰＷＭ）信号（例えば、供給電圧）のデューティサイクルを制御することによって制御することができる。理想的に、ファン速度は、ＰＷＭ信号のデューティサイクルに対して比例する。実際、ファンの機械特性、例えば、ファンモータの質量、トルク特性、及び摩擦損失などが、開ループを動作させるファンについて、ＰＷＭデューティサイクルとファン速度との間における誤差をもたらすことがある。さらに、選択されたファンと選択されたファン速度とについて、結果として生じる気流は、冷却ゾーンインピーダンス（すなわち、気流に対する抵抗）に関連する。例えば、冷却ゾーンインピーダンスの増加は、所与の圧力についての気流の減少に対応し、冷却ゾーンインピーダンスの減少は、所与の圧力についての気流の増加に対応する。複数のファンを含む冷却ゾーン構成において、複数のファン間における相互作用が、各ファンの結果として生じる気流にさらに影響する可能性がある。
【００１４】
冷却ゾーン構成に関連付けられたボリューメトリック気流は、例えば風洞を実験的に用いて、決定することができる。例えば、テストされるべき冷却ゾーン構成に対応するラック要素、ファン、及び電源を用いて構成されたラックを、風洞に結合することができる。冷却ゾーンに含まれるファンのうち１つ以上に提供される入力信号のＰＷＭデューティサイクルを、設定し、かつ／あるいは調整することができる。１つ以上のファンを、１つ以上のファンゾーンにグループ化することができる。それぞれのファンゾーン内のファンのすべてが、同じＰＷＭデューティサイクルを有する入力信号を受信するように構成される。結果として生じるファン速度及びボリューメトリック気流を、測定することができる。複数の冷却ファンの各々により産生されるそれぞれの気流は、冷却ゾーンのボリューメトリック気流をもたらすように組み合わさることができる。特定の冷却ゾーン構成について、ファン速度をボリューメトリック気流に関連させるモデルを、取得された実験データに少なくとも部分的に基づいて生成することができる。例えば、生成されたモデルは、単体で及び／又は組み合わせにおいて、各ファンゾーンに関連付けられたファン速度の重み付けされた和に関連し得る。動作の間、冷却ゾーン構成を識別することができ、識別された冷却ゾーン構成に少なくとも部分的に基づいて、対応するモデルを選択することができる。それから、動作の間、選択されたモデルを用いて、検出されたファン速度に少なくとも部分的に基づいて、ボリューメトリック気流を決定することができる。
【００１５】
ゆえに、ボリューメトリック気流とファン速度とを関連させるそれぞれのモデルを、各冷却ゾーン構成について、先験的に生成することができる。動作の間、冷却ゾーン構成データに少なくとも部分的に基づいて、適切なモデルを選択することができる。それから、ボリューメトリック気流を、検出されたファン速度に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。それから、出口気流温度（Ｔｏｕｔｌｅｔ）を、本明細書に説明されるように、決定されたボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。ゆえに、動的構成変更を受け入れることができる。それから、出口温度及びボリューメトリック気流をデータセンタ管理システムに提供することができ、ゆえに、データセンタ冷却の管理が容易にされる。
【００１６】
複数の冷却ゾーン（及び、複数のラック）からの出口温度及びボリューメトリック気流情報は、データセンタ管理システムが電力消費及び熱特性に関連した予測モデルを構築することを可能にできることが企図される。それから、予測モデル、電力消費、及び／又はボリューメトリック気流情報に少なくとも部分的に基づいて、ラック及び／又は冷却ゾーンにわたり作業負荷バランシングを実施して、効率をさらに向上させることができる。
【００１７】
図１は、本開示の様々な実施形態に調和する電力熱認識システム１００の機能ブロック図を示す。システム１００は、ラック管理コントローラ（ＲＭＣ）１０２と、１つ以上の冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、１０４ｎとを含む。データセンタにシステム１００を準備する前に、ＲＭＣ１０２は、モデル生成を容易にするように構成される。モデル生成には、冷却ゾーンに関連した構成データを取得することと、冷却ゾーンに含まれる１つ以上のファンに対する制御入力を提供することと、各テスト試行についてテストデータを捕捉することと、モデル化された各冷却ゾーン構成についてモデルパラメータのセットを取得し及び記憶することとが含まれる。モデルパラメータの各セットは、それから、それぞれのモデルに対応し得る。準備の後、すなわち動作の間、ＲＭＣ１０２は、各冷却ゾーンのそれぞれの構成を識別し、対応するモデルを選択するように構成される。ＲＭＣ１０２は、各冷却ゾーンに関連付けられたファン速度、入口温度、及び電力消費を取得し、ボリューメトリック気流Ｑを決定するようにさらに構成される。ＲＭＣ１０２は、それぞれのボリューメトリック気流とＴｉｎｌｅｔと電力消費とに少なくとも部分的に基づいて、各冷却ゾーンに関連付けられた出口気流温度（Ｔｏｕｔｌｅｔ）を決定するようにさらに構成される。ＲＭＣ１０２は、Ｔｏｕｔｌｅｔ及び／又はＱをデータセンタ管理システムに提供するようにさらに構成される。ゆえに、現在の冷却ゾーン構成に関連したモデルパラメータを含むモデルを、ボリューメトリック気流を決定するのに利用することができる。
【００１８】
ＲＭＣ１０２は、プロセッサ１２０、通信ロジック１２２、及びメモリ１２４を含むことができる。プロセッサ１２０は、ＲＭＣ１０２の動作を実行するように構成される。プロセッサ１２０は、１つ以上のプロセッサコア、すなわち、処理ユニットを含むことができる。通信ロジック１２２は、冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、１０４ｎの１つ以上に対しての及び／又は該１つ以上からのコマンド及び／又はデータを通信するように構成される。例えば、通信ロジック１２２は、本明細書に説明されるように、帯域外（ＯＯＢ）通信を用いて冷却ゾーンと通信するように構成されてもよい。通信ロジック１２２は、出口温度及び／又はボリューメトリック気流をＲＭＣ１０２からデータセンタ管理システムに通信するようにさらに構成される。通信ロジック１２２は、現在のＴｏｕｔｌｅｔ温度及び／又は現在のボリューメトリック気流について、データセンタ管理システムから要求を受信するように構成されてもよい。例えば、ＲＭＣ１０２と冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、１０４ｎ及び／又はデータセンタ管理システムとにおける通信は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介してであり得る。ＲＭＣ１０２は、それから、例えばデータセンタ管理システムに対して、ボリューメトリック気流センサ及び／又はＴｏｕｔｌｅｔ温度センサとして現れてもよい。メモリ１２４は、ロジック、データ、モデル、及び／又はパラメータのうち、１つ以上を記憶するように構成される。
【００１９】
いくつかの実施形態において、ＲＭＣ１０２は、ユーザインターフェース１２５及びＰＷＭソース１２６を含むことができる。ユーザインターフェース１２５は、本明細書に説明されるように、ユーザから構成データを受信することを容易にするように構成される。ＰＷＭソース１２６は、冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、１０４ｎに１つ以上のＰＷＭ信号を提供するように構成される。各ＰＷＭ信号のデューティサイクルが、冷却ゾーン、例えば、冷却ゾーン１０４ａに関連付けられた、選択されたファンゾーンに含まれる１つ以上のファンのそれぞれのファン速度に関連する。
【００２０】
各冷却ゾーン、例えば、冷却ゾーン１０４ａは、１つ以上のラック要素１１０ａ、１１０ｂ、・・・、１１０ｎと、１つ以上のファンゾーン１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎと、冷却ゾーン管理コントローラ（ＣＺＭＣ）１１８とを含む。少なくとも１つの冷却ゾーン、例えば、冷却ゾーン１０４ａが、電源１１６を含むことができる。各ファンゾーン、例えば、ファンゾーン１１４ａが、１つ以上のファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎを含むことができる。ファンゾーンの最大数はファンの数に等しく、すなわち、ファンゾーンごとに１つのファンである。ファンゾーンの最小数は１である。各ラック要素、例えば、ラック要素１１０ａは、１つ以上のコンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎと、温度センサ１１２と、要素管理コントローラ（ＥＭＣ）１１３とを含む。
【００２１】
各ファンゾーンのファン、例えば、ファンゾーン１１４ａのファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎは、それぞれの同じデューティサイクルを有するＰＷＭ入力信号を受信するように構成される。ファンは、１つ以上のロータを含むことができる。例えば、デュアルロータファンは、直列に結合され、同じＰＷＭ入力信号を受信するように構成された、２つのファンに対応し得る。デュアルロータファンは、比較的高いインピーダンスを有するシステムにおいて利用することができ、すなわち、増加させた圧力で所与の気流を維持することができる。ファンゾーン内、例えばファンゾーン１１４ａ内の、すべてのファンが、同じデューティサイクルを有するＰＷＭ入力信号によって駆動されるように構成される。例えば、各ファンゾーンのファンは、ＣＺＭＣ１１８及び／又はＰＷＭソース１２６からＰＷＭ入力信号を受信するように構成されてもよい。選択されたファンゾーン内の各ファンの分あたり回転数（ＲＰＭ）における回転速度、すなわちファン速度は、ＰＷＭ入力信号に関連する。
【００２２】
コンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎは、これらに限られないが、計算コンポーネント、メモリコンポーネント、記憶コンポ―ンネント、及び／又はネットワーキングコンポーネント等を含むことができる。サーバシャーシに対応するラック要素について、コンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎは、プロセッサ、メモリ、ネットワーキング能力、及び記憶装置を含むことができる。計算コンポーネントには、プロセッサが含まれ、該プロセッサは、１つ以上のコア処理要素を含むことがあり、ローカルメモリ（例えば、キャッシュ、不揮発メモリ（ＮＶＭ）、揮発メモリ）を含むことがある。メモリコンポーネントには、ＮＶＭ及び／又は揮発メモリが含まれる。記憶コンポーネントには、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、取外し可能記憶媒体等を含むことができる。ネットワーキングコンポーネントは、電気的及び／又は光学的に通信するように構成することができ、ラック要素間、ラック間、及び／又はラックとデータセンタ管理システム間における接続性を提供するように構成される。
【００２３】
計算コンポーネント、メモリコンポーネント、記憶コンポーネント、及び／又はネットワーキングコンポーネントのうち１つ以上が、動作の間に熱を産生する可能性がある。温度センサ１１２は、冷却ゾーン入口温度Ｔｉｎｌｅｔに関連した温度を検出するように構成される。冷却ゾーン、例えば、複数のラック要素１１０ａ、１１０ｂ、・・・、１１０ｎを含む冷却ゾーン１０４ａは、複数の温度センサを含むことができる。一実施形態において、ＣＺＭＣ１１８は、複数の温度センサからの温度示度（temperature  readings）を取得し及び／又は平均するように構成されてもよい。
【００２４】
ＥＭＣ１１３は、ラック要素１１０ａの電力消費を検出し、上記電力消費を例えばＲＭＣ１０２及び／又はＣＺＭＣ１１８に提供するように構成される。例えば、電力消費は、ＣＺＭＣ１１８を介してＲＭＣ１０２に提供されてもよい。例えば、ＥＭＣ１１３は、ベースボード管理コントローラ（ＢＭＣ）又は管理エンジン（ＭＥ）に対応し得る。別の例において、ＥＭＣ１１３は、トレイ管理コントローラ（ＴＭＣ）又はプールシステム管理エンジン（pooled  system  management  engine）（ＰＳＭＥ）に対応し得る。別の例において、ＣＺＭＣ１１８は、ラック管理バックプレーンコントローラ（ＲＭＢＣ）に対応し得る。一般に、管理コントローラ（ＭＣ）及び／又は管理エンジン（ＭＥ）は、ラック要素及び／又は冷却ゾーンのためのローカル制御及び／又は通信を提供するように構成される。例えば、ＭＣ及びＭＥは、構成情報及び／又はステータス情報を検出し、こうした情報を上流の管理コントローラに提供するように構成されてもよい。
【００２５】
各ファンゾーンのファン、例えば、ファンゾーン１１４ａのファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎは、冷却ゾーン１０４ａを通る気流を提供して、ラック要素１１０ａ、１１０ｂ、・・・、１１０ｎのうち１つ以上の、１つ以上のコンポーネント、例えば、ラック要素１１０ａのコンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎを冷却するように構成される。コンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎの１つ以上が、動作の間に熱を産生する可能性がある。産生される熱の量は、コンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎの電力消費及び／又は作業負荷に関連し得る。ファンゾーン１１４ａのファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎは、本明細書に説明されるように、同じデューティサイクルを有するＰＷＭ入力信号を受信するように構成される。ファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎの１つ以上が、冷却気流をＥＭＣ１１３にさらに提供してもよい。
【００２６】
ファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎの１つ以上が、ラックフレームに機械的に結合されてもよく、すなわち、ラック要素１１０ａ、１１０ｂ、・・・、１１０ｎに含まれなくてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、サーバシャーシに対応するラック要素について、少なくとも１つのファンをラック要素に含むことができる。各ファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、及び／又は１１５ｎは、それぞれのファンのターゲットファン速度に関連したそれぞれのＰＷＭ入力信号を受信するように構成される。各ファンにより産生される気流は、本明細書に説明されるように、それぞれのファン速度に関連する。
【００２７】
ＣＺＭＣ１１８は、温度センサのうち１つ以上から、例えば温度センサ１１２から熱情報を受信し、及び／又は、例えばＥＭＣ１１３を介して、コンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎの１つ以上から電力消費情報を取得するように構成されることができる。それから、ＣＺＭＣ１１８からのＰＷＭ入力信号のデューティサイクルは、熱情報及び／又は電力消費情報に少なくとも部分的に基づくことができる。ゆえに、動作において、それぞれのファン速度及び関連したファン気流は、温度に基づいてＰＷＭデューティサイクルの閉ループ制御を提供するＣＺＭＣ１１８からのＰＷＭ入力信号に少なくとも部分的に基づいて調整することができる。結果として生じるボリューメトリック気流Ｑは、１つ以上のファンの各々により、例えばファン１１５ａ、１１５ｂ、・・・、１１５ｎにより産生されるそれぞれの気流と、ファンゾーン１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎとの組み合わせに関連する。ボリューメトリック気流Ｑは、本明細書に説明されるように、冷却ゾーン構成、例えば、冷却ゾーンインピーダンスにさらに関連する。
【００２８】
ＲＭＣ１０２は、ラック管理ロジック１２８、モデル生成ロジック１３０、及びＰＴＡＳロジック１３２を含む。ラック管理ロジック１２８は、１つ以上の冷却ゾーン、例えば、冷却ゾーン１０４ａを含むラックの動作を管理するように構成される。モデル生成ロジック１３０は、モデル化された各冷却ゾーン構成について、モデルパラメータのそれぞれのセットの先験的な決定をサポートするように構成される。ＰＴＡＳロジック１３２は、本明細書に説明されるように、現在の冷却ゾーン構成データに少なくとも部分的に基づいて、適切なモデル、すなわちモデルパラメータのセットを選択し、ボリューメトリック気流及びＴｏｕｔｌｅｔを決定するように構成される。
【００２９】
ラック管理ロジック１２８は、１つ以上の冷却ゾーン管理コントローラから、例えばＣＺＭＣ１１８から、冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、１０４ｎの各々について、ボリューメトリック気流及び／又はＴｏｕｔｌｅｔを受信するように構成される。一実施形態において、ラック管理ロジック１２８は、それから、受信したボリューメトリック気流及び／又はＴｏｕｔｌｅｔをデータセンタ管理システムに提供することができる。別の実施形態において、ラック管理ロジック１２８は、複数の冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、１０４ｎからの受信したボリューメトリック気流を組み合わせることができる。例えば、ボリューメトリック気流は、それぞれの出口温度が値において比較的近い場合に組み合わせられてもよい。ゆえに、データセンタ管理システムは、冷却ゾーン１０４ａ、１０４ｂ、・・・、及び／又は１０４ｎの各々についてのボリューメトリック気流及びＴｏｕｔｌｅｔ、及び／又は組み合わせられたボリューメトリック気流及びＴｏｕｔｌｅｔを提供され得る。
【００３０】
ＲＭＣ１０２は、構成データストア１４０、モデルストア１４２、及びテストパラメータストア１４６を含むことができる。構成データストア１４０は、本明細書に説明されるように、構成データセットを記憶するように構成される。モデルストア１４２は、本明細書に説明されるように、モデル（すなわち、モデル係数のセット）を記憶するように構成される。１つ以上の構成データセットが、構成識別子（ＩＤ）１４４により各モデルに関連し得る。例えば、構成データストア１４０は、複数の冷却ゾーン構成の各々について、個々の構成データセットを含むことができる。各構成データセットは、それから、それぞれの構成ＩＤに関連付けられることができる。モデルストア１４２は、複数の冷却ゾーン構成の各々について、モデルを含むことができる。各モデルは、それから、それぞれの構成ＩＤに関連付けられることができる。
【００３１】
モデル生成ロジック１３０は、選択された冷却ゾーン構成について、ボリューメトリック気流Ｑをファン速度ｓｉに関連させるそれぞれのモデルを生成するように構成される。一般に、ボリューメトリック気流Ｑは、選択された冷却ゾーンの冷却ゾーン構成（例えば、インピーダンス）に、及び、選択された冷却ゾーンに関連付けられたファンのファン速度に関連する。冷却ゾーンのインピーダンスは、冷却ゾーン構成に関連する。冷却ゾーン構成は、冷却ゾーンに含まれるラック要素及び関連付けられたコンポーネント、並びにこれらの物理的配置に関連する。それから、冷却ゾーン構成は、冷却ゾーン構成データに対応し得る。冷却ゾーン構成データには、複数の冷却ゾーンパラメータと、そのそれぞれの値とが含まれる。換言すると、冷却ゾーン構成データは、本明細書に説明されるように、ターゲット冷却ゾーンを識別するのに利用することができる。
【００３２】
冷却ゾーン構成データには、冷却ゾーンに関連付けられたファンゾーンの数と、それぞれのファンゾーンに関連付けられた各ファンの数、ファンタイプ、及びファン特性とが含まれる。冷却ゾーン構成データには、各ファンの場所に関連したデータをさらに含むことができ、各ファンは、例えば、ラック要素に含まれ、及び／又は、ラックフレーム及び／又はラック内の位置に取り付けられる。冷却ゾーン構成データは、ラック電源１１６が冷却ゾーンに含まれるかどうかと、そうである場合、冷却ゾーン構成データがラック電源データ及びラック電源冷却ファンデータを含み得るかどうかとのインジケータをさらに含んでもよい。
【００３３】
冷却ゾーン構成データには、冷却ゾーンのサイズと、冷却ゾーンの構造と、冷却ゾーンに含まれるラック要素の数及びタイプとが含まれる。ラック要素タイプには、単一サーバノード、複数サーバノード、トレイ／引き出し、及び／又はこれらの組み合わせを含むことができる。冷却ゾーン構成データには、各ラック要素タイプについての構成データがさらに含まれる。単一サーバノードの構成データには、これらに限られないが、プロセッサタイプ、メモリタイプ、冷却ファンの数及びタイプ等が含まれる。複数サーバノードラック要素の構成データには、これらに限られないが、（複数サーバノードに含まれる各サーバノードについての）単一サーバノードの構成データ、各サーバノードの存在インジケータ等が含まれる。
【００３４】
トレイタイプラック要素の構成データには、これらに限られないが、トレイタイプ、トレイ存在インジケータ、各トレイに含まれ得るスレッドの数等が含まれる。各スレッドの構成データには、これらに限られないが、スレッドタイプ、スレッド存在インジケータ、スレッド内容等が含まれる。スレッド内容には、これらに限られないが、計算コンポーネントの数及びタイプ（例えば、プロセッサ、メモリのサイズ及びタイプ）、記憶コンポーネントの数、サイズ、及びタイプ（例えば、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、リムーバブルメディア）、ネットワーキングコンポーネント等を含むことができる。
【００３５】
冷却ゾーン構成の構成データは、例えばユーザインターフェース１２５を介して、モデル生成ロジック１３０がユーザから受信することができる。構成データは、さらに、ＥＭＣ１１３、ＣＺＭＣ１１８、及び／又はラック管理ロジック１２８の１つ以上から要求されてもよい。構成データは、それから、構成データストア１４０に記憶することができる。それぞれの構成ＩＤが、各冷却ゾーン構成についての受信した構成データに関連付けられ、関連付けられた構成データと共に構成データ１４０に記憶されることができる。構成ＩＤ１４４は、それから、本明細書に説明されるように、モデルストア１４２に記憶されるモデル（すなわち、モデルパラメータのセット）に関連したインデックスとして利用することができる。
【００３６】
ファンにより産生される気流はファン速度ｓｉに関連し、ｓｉはＲＰＭ単位であり、ｉはファンを含むファンゾーンｉに対応し、ｉ＝１，２，・・・，ｎであることが十分理解され得る。１つ以上のファンゾーン内に１つ以上のファンを含む冷却ゾーン構成（例えば、冷却ゾーン構成ｋ）についてのボリューメトリック気流Ｑｋは、ファンにより産生される気流及び冷却ゾーンのインピーダンス、すなわち冷却ゾーンの構成に関連する。冷却ゾーンボリューメトリック気流Ｑｋの、ファンにより産生される気流に対する関係は、重み付けされたファン速度と独立した項との組み合わせとしてモデル化することができる。重み付けｃｊは、ファン速度ｓｉの乗法係数、及び独立した項に対応する。本明細書において用いられるとき、「重み付け」、「係数」、「モデル係数」、及び「モデルパラメータ」は、モデルの要素に対応する。独立した項は、本明細書に説明されるように、ラック電源ファンを表すことができ、定数、又は、電源ファン速度及び／又はファクタ（factor）の積であり得る。
【００３７】
係数の数は、冷却ゾーンに含まれるファンゾーンの数、及び冷却ゾーンの構成に関連する。例えば、ｎ個のファンゾーンを含む冷却ゾーンのボリューメトリック気流には、２ｎ個の係数を含むことができる。各ファンゾーンは、１つ以上のファンを含むことができる。特定のファンゾーンに含まれる各ファンは、同じデューティサイクルを有するＰＷＭ入力信号を受信するように構成される。
【００３８】
第１の例において、単一ファンゾーン冷却ゾーンのボリューメトリック気流は、
Q1＝c1*s1+c2
としてモデル化することができる。
【００３９】
この第１の例において、１ファンゾーン冷却ゾーンのボリューメトリック気流は、重み付けされたファン速度ｓ１と独立した項ｃ２との線形の組み合わせである。独立した項は、存在する場合、電源ファンを表すことができる。第２の例において、２ファンゾーン冷却ゾーンについてのボリューメトリック気流は、
Q2＝c1*s1+c2*s2+c3*s1*s2+c4
としてモデル化することができる。
【００４０】
第３の例において、３ファンゾーン冷却ゾーンについてのボリューメトリック気流は、
Q3＝c1*s1+c2*s2+c3*s3+c4*s1*s2+c5*s1*s3+c6*s2*s3+c7*s1*s2*s3+c8
としてモデル化することができる。
【００４１】
第４の例において、４ファンゾーン冷却ゾーンについてのボリューメトリック気流は、
Q4＝c1*s1+c2*s2+c3*s3+c4s4+c5*s1*s2+c6*s1*s3+c7*s1*s4+c8*s2*s3+c9*s2*s4+c10*s3*s4
+c11*s1*s2*s3+c12*s1*s2*s4+c13*s2*s3*s4+c14*s1*s3*s4+c15*s1*s2*s3*s4+c16
としてモデル化することができる。
【００４２】
ゆえに、ファン速度をボリューメトリック気流に関連させる一般的モデルは、各ファンゾーンの重み付けされた個々のファン速度の和に、重み付けされたファン速度交差項（すなわち、ファン速度の積）の和をプラスし、独立した項をプラスしたものを含むことができる。いくつかの実施形態において、本明細書に説明されるように、すべての交差項より少ない交差項がモデルに含まれてもよい。
【００４３】
いくつかの実施形態において、ファンの１つ以上が複数のロータを含むことができ、各ロータは関連付けられたファンブレードに結合される。例えば、複数のファンは、直列に結合されてもよい。直列に結合されたファンは、比較的高いインピーダンスを有する冷却ゾーンに対して、比較的良好なボリューメトリック気流を提供することができる。複数のファンブレードの回転速度は、等しくても等しくなくてもよい。回転速度が等しくない場合、最も高いファン速度が、係数値を決定するときにモデル内で利用されてもよい。
【００４４】
冷却ゾーンは１つ以上のファンゾーンを含むことができ、各ファンゾーンは１つ以上のファンを含むことができる。いくつかの実施形態において、ファンゾーンは複数のファンを含むことができる。複数のファンが、同じデューティサイクルを有するＰＷＭ入力信号を受信するように構成されるが、結果として生じるファン速度は、複数のファンにわたり変わることがある。上記実施形態において、１つのファン速度を、ファンゾーンのｓｉのために選択することができる。例えば、選択されたファン速度は、複数のファン速度のうち最大の検出されたファン速度に対応し得る。別の例において、選択されたファン速度は、ファンゾーンの検出されたファン速度の平均に対応し得る。ゆえに、ファンゾーンは、１つ以上のファンについて説明するように構成され、モデルパラメータの決定及び／又はモデルを用いたボリューメトリック気流の決定を簡素化することができる。換言すると、ファンより比較的より小さいファンゾーンは、比較的より小さい項、ゆえに比較的より小さい係数を有するボリューメトリック気流モデルに対応し得る。
【００４５】
独立した項、すなわち、Ｑ１のｃ２、Ｑ２のｃ４、Ｑ３のｃ８、及びＱ４のｃ１６は、電源、例えば電源１１６に関連した気流について説明するように構成されることができる。例えば、独立した項は、電源ファン速度が測定されないとき、電源領域気流をモデル化するのに使用することができる。上記例において、独立した項は定数であり得る。別の例において、独立した項は、重み付けされた電源ファン速度により置換されてもよく、例えば、ｃ１６＊ｓ５であり、ここで、ｓ５は電源ファンのファン速度であり、ｃ１６は冷却ゾーンのボリューメトリック気流に対する電源ファンの貢献を表す。
【００４６】
交差項（すなわち、ファン速度の重み付けされた積、例えば、ｃ３＊ｓ１＊ｓ２）は、ファン及び／又はファンゾーン間における気流の相互作用について説明するように構成される。いくつかの冷却ゾーン（及び、ファンゾーン）構成について、第１のファンのファン速度は、１つ以上の他のファンからの気流により影響されることがある。交差項は、こうした相互作用を捕捉するように構成され、こうした相互作用は、存在することも存在しないこともある。上記相互作用は、互いに比較的近い、例えば隣接した、ファン及び／又はファンゾーン間で典型的に発生することがある。いくつかの冷却ゾーン構成について、係数の１つ以上が、ゼロで、あるいはゼロ付近であり得る。例えば、交差項は、互いに隣接しておらず及び／又は比較的離れているファン（及び／又は、ファンゾーン）について、ゼロで、あるいはゼロ付近であり得る。
【００４７】
いくつかの実施形態において、複数のファンゾーンを組み合わせて１つ以上の合成ファンゾーンにできることが企図される。ゆえに、複数のファンゾーンを含む冷却ゾーンは、１つ以上の合成ファンゾーンを含むことができる。上記実施形態において、合成ファン速度を、各合成ファンゾーンについて決定することができる。例えば、合成ファン速度は、合成ファンゾーンに含まれるファンの最大ファン速度に対応し得る。別の例において、合成ファン速度は、それぞれのファンゾーンの最大ファン速度の平均に対応し得る。別の例において、合成ファン速度は、合成ファンゾーンに含まれるファンのファン速度の平均に対応し得る。合成ファン速度は、それから、本明細書に説明されるように、１つ以上のモデル係数を決定するのに利用することができる。上記合成ファンゾーンは、本明細書に説明されるように、モデル係数の数を低減させるように、ゆえに、モデル係数の生成及び／又はボリューメトリック気流の決定を簡素化するように構成される。さらに、上記実施形態において、モデルの総数が低減され得ることが企図され、なぜならば、比較的より少ないモデル係数を含むモデルは、比較的より多いモデル係数を含むモデルより、複数の冷却ゾーン構成に対してより容易に対応し得るからである。モデルの総数を低減させることは、本明細書に説明されるように、モデル選択を簡素化することができる。
【００４８】
モデル生成ロジック１３０は、１つ以上の選択された冷却ゾーン構成について、係数ｃｊの決定をサポートするためのデータ取得を容易にするように構成される。係数は、先験的に、すなわちデータセンタ内に準備する前に、決定することができる。例えば、テストされるべき冷却ゾーン構成に対応するラック要素、ファン、及び電源を用いて構成されたラックが、風洞に対して位置付けられてもよい。いくつかの実施形態において、上記ラックは、隣接した冷却ゾーン間における気流相互作用を捕捉することを容易にするようにフルに準備され得る。こうした実施形態において、それから、上記相互作用が存在する場合、上記相互作用を捕捉することができる。
【００４９】
モデル生成ロジック１３０は、選択された冷却ゾーン構成について、冷却ゾーン構成データを受信するように構成される。例えば、モデル生成ロジック１３０は、選択された冷却ゾーンに関連付けられた管理コントローラ、例えば、ＥＭＣ１１３、ＣＺＭＣ１１８、及び／又はラック管理ロジック１２８からの、冷却ゾーン構成データを要求するように構成されることができる。別の例において、冷却ゾーン構成データは、例えばユーザインターフェース１２５を介して、ユーザから受信されてもよい。モデル生成ロジック１３０は、それから、受信した構成データを構成ＩＤに関連付けるように構成されることができる。
【００５０】
例えば、構成データは、数値のベクトル（a  vector  of  numeric  values）により表されてもよい。各値は、構成データポイントに対応し得る。例えば、ラック要素、トレイ、及び／又はスレッドのあること又はないことを、それぞれ、イチ又はゼロにより表すことができる。別の例において、コンポーネントのタイプ、例えば、計算、記憶等が、それぞれの数値により表されてもよい。それから、ベクトル内の各要素は、選択された構成パラメータを表すことができる。ゆえに、各構成は、数値のそれぞれのベクトルにより表すことができる。各ベクトルは、構成識別子（ＩＤ）に関連付けることができる。構成ＩＤは、本明細書に説明されるように、モデルストア１４２へのインデックスとして利用することができる。
【００５１】
モデル生成ロジック１３０は、例えばユーザインターフェース１２５を介して、ユーザから冷却ゾーン構成のテストパラメータを受信するように構成されることができる。テストパラメータは、それから、テストパラメータデータ１４６に記憶することができる。例えば、テストパラメータには、ＰＷＭデューティサイクル、ＰＷＭ周波数、テスト試行の数、テスト継続時間等を含むことができる。
【００５２】
各テスト試行について、モデル生成ロジック１３０は、選択された冷却ゾーン構成に含まれる各ファンゾーン１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎのそれぞれのＰＷＭ信号のデューティサイクルを設定するように構成される。ファンゾーンに含まれるファンのすべてが、同じデューティサイクルを有するＰＷＭ信号を受信するように構成されることができる。例えば、モデル生成ロジック１３０は、ＰＷＭソース１２６を制御してデューティサイクルを設定するように構成されてもよい。最初、それぞれのデューティサイクルは、初期値に設定することができる。例えば、初期値は、モデル生成動作のための最小デューティサイクルに対応し得る。例えば、最小デューティサイクルは２５パーセント（％）であり得る。別の例において、最小デューティサイクルは２５％より大きくてもよい。
【００５３】
ＰＷＭソース１２６は、モデル生成動作の間、ＣＺＭＣ１１８、及び／又は各ファンゾーン内のファン、例えばファンゾーン１１４ａの１１５ａ、１１５ｂ、・・・、１１５ｎに結合されることができる。ＣＺＭＣ１１８は、ＰＷＭソース１２６から受信されるＰＷＭ信号に少なくとも部分的に基づいて、それぞれのファンゾーン１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎ内のファンを駆動させるように構成されることができる。各ファンゾーン１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎに関連付けられたファン速度が、本明細書に説明されるように、対応するＰＷＭ信号のそれぞれのデューティサイクルに関連する。モデル生成ロジック１３０は、それから、選択された冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａ内の、各ファンゾーンに含まれる各ファンの、それぞれの結果として生じるファン速度を取得する（例えば、捕捉する）ように構成されることができる。モデル生成ロジック１３０は、選択された冷却ゾーンについて、ボリューメトリック気流を取得するようにさらに構成される。ボリューメトリック気流は、例えば、選択された冷却ゾーンに結合された風洞から取得されてもよい。それから、ファン速度、ＰＷＭデューティサイクル、及び構成ＩＤが、テスト試行インデックス（ｔ）に関連付けられ、テストパラメータ１４６に記憶されることができる。
【００５４】
各テスト試行ｔについて、選択されたファンゾーンに入力されるＰＷＭ信号のデューティサイクルを調整することができ、各ファンの結果として生じるファン速度と冷却ゾーンのボリューメトリック気流とを取得することができる。換言すると、各テスト試行ｔは、関連付けられたファンゾーンのためのＰＷＭデューティサイクル設定の、一意の組み合わせに対応し得る。選択されたファンゾーンのＰＷＭデューティサイクルを調整することは、選択されたファンゾーンに含まれる各ファンの関連付けられたファン速度を調整するように構成される。
【００５５】
ファン速度は、互いから独立していなくてもよい。ＰＷＭデューティサイクルを調整することに起因する、関連付けられたファン速度の変化は、例えば、関連付けられたファン速度の変化に関連した圧力変化に起因して、他のファン速度の関連した変化を結果としてもたらすことがある。さらに、選択されたファンゾーン内の各ファンのそれぞれのファン速度は、各ファンが同じデューティサイクルを有するＰＷＭ入力信号を受信しているとしても、異なる可能性がある。こうした差異は、本明細書に説明されるように、各ファンにより経験される異なる圧力及び／又はインピーダンス、及び／又は、異なるファン特性に関連し得る。
【００５６】
ＰＷＭデューティサイクル値は、ゼロ（すなわち、ファンがオフ）乃至１００パーセント（すなわち、ファンが、ファンの最大ファン速度に対応するフルのオン）の範囲内である。例えば、ＰＷＭデューティサイクルテスト値は、可能なデューティサイクル値の範囲の一部分に対応し得る。別の例において、ＰＷＭデューティサイクルテスト値は、動作の間に使用することができるデューティサイクル値の範囲に関連し得る。例えば、ＰＷＭデューティサイクルテスト値は、２５乃至６０の範囲内であり得る。この例を続けると、上記範囲内の４つのＰＷＭデューティサイクルテスト値には、２５、３５、４０、及び６０を含むことができる。別の例において、ＰＷＭデューティサイクルテスト値は、２５乃至８０の範囲内であり得る。この例を続けると、上記範囲内の３つのＰＷＭデューティサイクルテスト値には、２５、５０、及び８０を含むことができる。
【００５７】
テスト試行の数Ｎは、ＰＷＭデューティサイクル値の数ｖ、及びファンゾーンの数ｎに関連する。例えば、Ｎは、ｖをｎ乗したものに等しくてもよい（すなわち、Ｎ＝ｖｎ）。換言すると、各テスト試行は、未知数（unknowns）として重み付け（すなわち、係数）ｃｊを有するボリューメトリック気流の対応する式をもたらす。係数が独立している（例えば、相関していない）場合、係数の数に等しい最小数の式で、係数を一意に決定するのに十分であり得る。係数の数が、２の、ファンゾーンの数に等しい累乗、すなわち２ｎに一般に対応し、式の数が、試行の数、すなわちｖｎに等しいので、デューティサイクル値の最小数ｖｍｉｎは、２であり得る。ゆえに、ＰＷＭデューティサイクル値の数は、２より大きいか又は等しくなり得る。ＰＷＭデューティサイクル値の数を最小より大きいように増加させることは、より多数の式をもたらし、モデルの正確さを強化させることができる。例えば、３ファンゾーン冷却ゾーン（ｎ＝３）について、ボリューメトリック気流Ｑ３の式は、２３＝８個の係数を含む。２つのＰＷＭデューティサイクル値に等しいｖを選択することは、８個のテスト試行をもたらし、３に等しいｖを選択することは、３３＝２７個のテスト試行をもたらす。
【００５８】
各テスト試行ｔ、ｔ＝１，２，・・・，Ｎは、それから、選択された冷却ゾーン構成についての測定されたボリューメトリック気流Ｑｔと、選択された冷却ゾーンに関連した各ファンゾーンについての少なくとも１つの捕捉されたファン速度ｓｔｘ、ｘ＝１，２，・・・，ファンの数、とをもたらすことができる。複数のファンを含むファンゾーンについて、上記複数のファン速度を捕捉することができる。上記複数のファン速度よりもより少ないファン速度が、関連付けられた予測を生成するのに使用されてもよい。一実施形態において、１つのファン速度が選択されてもよい。例えば、選択されたファン速度は、そのファンゾーンに関連付けられた複数の検出されたファン速度のうち最大ファン速度に対応し得る。別の例において、選択されたファン速度は、そのファンゾーンの検出されたファン速度の平均に対応し得る。
【００５９】
例えば、３ファンゾーン冷却ゾーンについて、各テスト試行ｔは、Ｑｔ、ｓ１ｔ、ｓ２ｔ、及びｓ３ｔをもたらすことができる。それから、対応する予測を、
Vt=c1*s1t+c2*s2t+c3*s3t+c4*s1t*s2t+c5*s1t*s3t+c6*s2t*s3t+c7*s1t*s2t*s3t+c8
として生成することができる。ここで、Ｖｔは、テスト試行ｔについて計算された（すなわち、予測された）ボリューメトリック気流である。４つのＰＷＭデューティサイクルテスト値について、ｔ＝１，２，・・・，Ｎ及びＮ＝６４である。ゆえに、上記例（すなわち、３ファンゾーン、４ＰＷＭデューティサイクルテスト値）において、テスト試行は、８つの未知数（係数ｃ１、ｃ２、・・・、ｃ８）を有する６４個の式（すなわち、データセット）をもたらすことができる。
【００６０】
一般に、係数は、例えば最小和二乗誤差手法（least  sum  squared  error  technique）を用いて、テスト試行データに少なくとも部分的に基づいて決定することができる。最小和二乗誤差手法は、測定されたボリューメトリック気流Ｑｔと対応する予測Ｖｔとの間の誤差の二乗の和を最小化する係数を決定するように構成される。換言すると、上記手法は、Ｅを最小化する係数を決定するように構成され、ここで、
【００６１】
【数１】
0006636531.tif 000002
である。ゆえに、ｅｔは、各テスト試行ｔ、ｔ＝１，２，・・・，Ｎについて、モデルにより産生されるボリューメトリック気流Ｑｔと測定された（すなわち、予測された）ボリューメトリック気流Ｖｔとにおける誤差に対応する。二乗誤差の和Ｅは、それぞれの係数ｃｊに関してのＥの各々の一次偏導関数（first  partial  derivative）がゼロである、すなわち、ｊ＝１，・・・，Ｍ、Ｍ＝２ｎ＝係数ｃｊの数について、∂Ｅ／∂ｃｊ＝０であるとき、最小であり得る。さらに、各ｊ＝１，・・・，Ｍについて、
【００６２】
【数２】
0006636531.tif 000003
である。
【００６３】
３ファンゾーン冷却ゾーンの例を続けると、係数ｃｊに関しての二乗誤差の和の偏導関数の式は、８個の未知数（すなわち、Ｖｔに含まれる係数ｃ１、ｃ２、・・・、ｃ８）を有する８個の式をもたらす。
【００６４】
【数３】
0006636531.tif 000004
それから、モデル係数ｃ１、ｃ２、・・・、ｃ８を、モデル係数の適切な初期値を反復的に用いて決定することができる。
【００６５】
同様の動作を、モデル生成ロジック１３０、ＥＭＣ１１３、及び／又はＣＺＭＣ１１８が行って、３つより多い又は３つより少ないファンゾーンを有する冷却ゾーン構成のためのモデルを生成し、すなわち、モデルパラメータを決定してもよい。上記動作は、他の冷却ゾーン構成のためのそれぞれのモデルを生成するように、繰り返されてもよい。各冷却ゾーン構成のためのそれぞれのモデル（すなわち、モデル係数）は、それから、冷却ゾーン構成ＩＤに関連付けられ、モデルストア１４２に記憶されることができる。ゆえに、モデルは、各々の可能な冷却ゾーン構成について先験的に生成されることができる。
【００６６】
一実施形態において、各モデルは、それぞれの１つの冷却ゾーン構成と、ゆえにそれぞれの１つの冷却ゾーン構成ＩＤとに関連付けられることができる。別の実施形態において、各モデルは、１つ以上の冷却ゾーン構成に関連付けられてもよい。例えば、１つ以上のモデル係数が、冷却ゾーン構成パラメータのサブセットに対して比較的より高感度（sensitive）であってもよい。換言すると、冷却ゾーン構成パラメータのすべてよりもより少ないパラメータが、モデル係数に影響し得る。ゆえに、適切なモデルを、構成データのサブセットに少なくとも部分的に基づいて選択することができる。
【００６７】
動作の間、ＰＴＡＳロジック１３２は、ボリューメトリック気流Ｑと冷却ゾーン出口温度Ｔｏｕｔｌｅｔとのデータ取得及び決定を管理するように構成される。ボリューメトリック気流は、本明細書に説明されるように、冷却ゾーン構成に少なくとも部分的に基づいてモデル化することができる。冷却ゾーン構成は、最初の準備の後、ユーザにより変更されることがある。冷却ゾーン構成、例えば、冷却ゾーン内に含まれるコンポーネント及び／又はラック要素、及び／又は冷却ゾーン内のラック要素の物理的構成に対する変更は、ボリューメトリック気流に影響する可能性がある。例えば、記憶コンポーネントを含むラック要素が、計算コンポーネントを含むラック要素で置換されることがある。計算コンポーネントは、記憶コンポーネントより比較的より多くの熱を産生する可能性があり、かつ／あるいは、ラック要素内の計算コンポーネント及び記憶コンポーネントのそれぞれの物理的構成もまた、異なる可能性がある。別の例において、第１のスレッドが第２のスレッドで置換されることがあり、第２のスレッドは、第１のスレッドに関連付けられた１つ以上のモデルパラメータとは異なる１つ以上のモデルパラメータに関連付けられる可能性がある。ゆえに、上記ラック要素を含む冷却ゾーンのボリューメトリック気流は、上記変更により影響される可能性がある。ゆえに、冷却ゾーン構成は、冷却ゾーンを含むラックの最初の準備の後、ユーザにより、動的に変更される可能性がある。それから、冷却ゾーン構成に対する変更は、インピーダンスの変化、及び、ファン速度とボリューメトリック気流とにおける関係の関連した変化を結果としてもたらす可能性がある。
【００６８】
動作の間、ＰＴＡＳロジック１３２は、冷却ゾーン構成の変化を検出するように構成される。例えば、ＰＴＡＳロジック１３２は、ターゲット冷却ゾーンのボリューメトリック気流及び／又はＴｏｕｔｌｅｔを決定する前、ターゲット冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａの現在の冷却ゾーン構成を識別するように構成されることができる。ＰＴＡＳロジック１３２は、取得された冷却ゾーン構成データに少なくとも部分的に基づいて、冷却ゾーン構成を識別することができる。例えば、冷却ゾーン構成データは、例えば、冷却ゾーンに関連した管理コントローラ、例えば、ＥＭＣ１１３、ＣＺＭＣ１１８、ラック管理ロジック１２８のうち１つ以上から、要求されてもよい。別の例において、冷却ゾーン構成データは、ＰＴＡＳロジック１３２により直接決定されてもよい。
【００６９】
冷却ゾーン構成は、それから、構成データストア１４０に記憶された冷却ゾーン構成データに少なくとも部分的に基づいて識別されることができる。一実施形態において、ＰＴＡＳロジック１３２は、構成データストア１４０内で対応する構成ＩＤをルックアップするように構成されることができる。ＰＴＡＳロジック１３２は、本明細書に説明されるように、取得された現在の冷却ゾーン構成データを現在の構成ベクトルに形成するように構成されることができる。それから、現在の構成ベクトルを、構成データストア１４０内の構成パラメータの記憶されたベクトルと比較して、構成パラメータの対応する記憶されたベクトルを識別することができる。それから、関連付けられた構成ＩＤ１４４を取り出し、モデルストア１４２へのインデックスとして使用することができる。上記ルックアップ手法は、本明細書に説明されるように、すべての又はほぼすべての冷却ゾーン構成が先験的にモデル化されているとき、実行することができる。
【００７０】
別の実施形態において、ＰＴＡＳロジック１３２は、取得された冷却ゾーン構成データのサブセットに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン構成を識別するように構成されることができる。例えば、上記サブセットに含まれる冷却ゾーン構成パラメータの選択が、１つ以上のモデル係数の、選択された冷却ゾーン構成パラメータに対する感度に関連してもよい。別の例において、１つ以上の記憶された構成ベクトル内の対応する値、すなわちベクトル要素のサブセットを有する、冷却ゾーン構成パラメータが選択されてもよい。上記サブセットは、「ベストマッチ」冷却ゾーン構成ＩＤを決定するのに使用することができる。決定された冷却ゾーンＩＤは、それから、モデルストア１４２へのインデックスとして利用することができる。上記手法は、本明細書に説明されるように、すべての可能な冷却ゾーン構成よりもより少ない構成が先験的にモデル化されているとき、利用することができる。
【００７１】
冷却ゾーン構成が識別された後、識別された構成データセットに関連付けられた冷却ゾーン構成ＩＤ１４４を取り出すことができる。例えば、ＰＴＡＳロジック１３２は、インデックスを決定するように構成されることができる。それから、冷却ゾーン構成ＩＤ１４４をモデルストア１４２へのインデックスとして利用して、関連付けられたモデル（すなわち、モデルパラメータのセット）を選択することができる。それから、選択されたモデルは、識別された冷却ゾーン構成に対応し得る。
【００７２】
それから、ターゲット冷却ゾーン１０４ａに関連付けられたファンのファン速度を取得することができる。例えば、ファン速度を、ＣＺＭＣ１１８が捕捉することができる。ファン速度は、サンプル間隔に対応するレートで捕捉されてもよい。例えば、サンプル間隔の継続時間は１秒であり得る。
【００７３】
各冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａの局所的熱管理動作を、例えばＣＺＭＣ１１８が実行することができる。ＣＺＭＣ１１８は、１つ以上の温度センサ、例えばＴＳ１１２から、現在の冷却ゾーン１０４ａ温度情報を受信するように構成されることができる。ＣＺＭＣ１１８は、感知された温度に少なくとも部分的に基づいて、１つ以上のファンゾーン、例えばファンゾーン１１４ａ内のファンに対するＰＷＭ入力信号のデューティサイクルを調整するようにさらに構成されることができる。本明細書に説明されるＰＴＡＳ動作は、局所的熱管理動作とは独立して実行することができる。
【００７４】
冷却ゾーン構成が識別された後、ターゲット冷却ゾーン１０４ａボリューメトリック気流を、捕捉されたファン速度に少なくとも部分的に基づいて、及び、選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定することができる。例えば、複数のファンを含むファンゾーンについて、ファンゾーン内に含まれるファンの平均ファン速度が、ボリューメトリック気流決定において使用されてもよい。別の例において、ファンゾーン内に含まれるファンの最大ファン速度が使用されてもよい。
【００７５】
一実施形態において、モデルパラメータは、電源ファン速度が測定されないときに電源領域気流を表現するように構成された定数項を含むことができる。別の実施形態において、モデルパラメータは、電源ファンに関連した係数（すなわち、重み付け）を含むことができる。上記実施形態において、電源ファン速度を捕捉することができ、電源ファン速度と電源ファン速度係数とに少なくとも部分的に基づいて、ボリューメトリック気流を決定することができる。
【００７６】
ゆえに、ボリューメトリック気流は、識別された冷却ゾーン構成に少なくとも部分的に基づいて、及び、検出されたファン速度に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。それから、Ｔｏｕｔｌｅｔは、本明細書に説明されるように、ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。
【００７７】
Ｔｏｕｔｌｅｔは、冷却ゾーン入口温度、ボリューメトリック気流、及び冷却ゾーン内に含まれるコンポーネントの電力消費に対して、
Toutlet=Tinlet+1.76*P*Kalt/Q
として関連する。ここで、Ｔｏｕｔｌｅｔは、摂氏度（Ｃ）単位における冷却ゾーン出口気流温度であり、Ｔｉｎｌｅｔは、度Ｃ単位における冷却ゾーンの冷却ゾーン入口温度であり、１．７６は、変換ファクタであり、Ｐは、ワット単位における、冷却ゾーンに含まれるコンポーネントの電力消費であり、Ｋａｌｔは、高度に関連した空気密度補正ファクタであり、Ｑは、冷却ゾーンをとおる空気を移動させるように構成されたファンにより産生される、立法フィート毎分（cubic  feet  per  minute）（ＣＦＭ）単位におけるボリューメトリック気流である。
【００７８】
Ｋａｌｔの値は、高度に少なくとも部分的に基づいて選択することができる。Ｋａｌｔは、ユーザにより供給されてもよく、海水位に対する高度に少なくとも部分的に基づいてもよい。Ｋａｌｔは、海水位における空気密度の、冷却ゾーン高度における空気密度に対する比率に対応する。例えば、冷却ゾーン高度は、データセンタ高度に対応し得る。Ｋａｌｔは、ゆえに、高度に関連した空気密度の変動について説明するように構成される。Ｋａｌｔは、ボリューメトリック気流Ｑに関連付けられた空気の質量に関連し、なぜならば、熱伝達が、ボリューメトリック気流よりもむしろ質量に関連付けられるからである。Ｋａｌｔは、より高い高度において比較的より小さくなり、より低い高度において比較的より大きくなり得る。
【００７９】
変換ファクタは、空気の特定の熱（Ｃｐ＝１００５Ｊ／（ｋｇ−Ｋ）と、海水位における空気密度（ρｓｅａ＝１．２０５ｋｇ／ｍ３）と、ｍ３／ｓの単位からＣＦＭへの気流の単位変換とについて説明するように構成され、ここで、Ｊはジュールであり、ｋｇはキログラムであり、Ｋはケルビン度であり、ｍはメートルであり、ｓは秒である。Ｔｏｕｔｌｅｔ、Ｔｉｎｌｅｔ、Ｑ、Ｐ、及びＫａｌｔの関係は、
【００８０】
【数４】
0006636531.tif 000005
から導出することができる。ここで、
［外１］
0006636531.tif 000006
は質量気流（＝ρａｌｔＱ）であり、ρａｌｔは冷却ゾーン高度における空気密度であり、Ｃｐ、Ｔｏｕｔｌｅｔ、Ｔｉｎｌｅｔ、及びＰは、本明細書に説明されるとおりである。
【００８１】
各冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａは、１つ以上の温度センサ、例えばＴＳ１１２を含むことができる。温度センサの１つ以上を、一般に、冷却ゾーンを含むラックに対する入口に又はその付近に位置付けることができる。例えば、複数列において配置されたラックを有するデータセンタにおいて、上記入口は、データセンタ設備からの冷却された空気がラックに提供される、隣接した列と列との間のエリアに対応し得る。ＴＳ１１２により感知された温度が、Ｔｉｎｌｅｔに対応し得る。例えば、感知された温度を、ＰＴＡＳロジック１３２がＣＺＭＣ１１８及び／又はＥＭＣ１１３から取得することができる。複数の温度センサを含む冷却ゾーンについて、入口温度は、感知された温度のうち１つ以上に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。例えば、Ｔｉｎｌｅｔは、感知された温度のうち２つ以上の平均に対応してもよい。別の例において、Ｔｉｎｌｅｔは、選択された感知された温度、例えば、最大の感知された温度又は最小の感知された温度に対応してもよい。上記実施形態において、ＰＴＡＳロジック１３２は、Ｔｉｎｌｅｔを決定するように構成されることができる。
【００８２】
各冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａは、その動作に関連した熱を産生し得る１つ以上のコンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎを含む。産生される熱の量は、コンポーネント１１１ａ、１１１ｂ、・・・、１１１ｎの電力消費に関連する。例えば、電力消費は、各ラック要素について関連付けられたＥＭＣが、例えばラック要素１１０ａについてＥＭＣ１１３が、典型的に監視することができる。別の例において、電力消費は、１つ以上のＥＭＣ及び／又はＣＺＭＣ１１８が監視してもよい。ＣＺＭＣ１１８は、ラック要素１１０ａ、１１０ｂ、・・・、１１０ｎによる電力消費を集計して冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａの電力消費を生成するように構成されることができる。冷却ゾーン１０４ａに関連付けられた電力消費は、それから、ＰＴＡＳロジック１３２が、例えばＣＺＭＣ１１８から取得することができる。
【００８３】
一般に、電力消費はある時間にわたり変動する。熱産生コンポーネントにより産生される熱は電力消費で変動し、ゆえに、熱産生（heat  production）もまた時間で変動する。冷却ゾーン内に含まれるコンポーネントの電力消費（及び、該コンポーネントにより産生される熱）の変化に関連した冷却ゾーン温度は、即座に変化しない可能性がある。温度変化は、冷却ゾーンの熱時間定数τによって電力消費変化に関連し得る。熱時間定数は、数百乃至数千秒のオーダであり得る。例えば、熱時間定数は、２００乃至５００秒の範囲内であってもよい。
【００８４】
例えば、計算要素により消費される電力は、プロセッサの状態（例えば、アクティブ又はスタンバイ）、プロセッサ作業負荷（現在の及び／又は最近の）、プロセッサより実行される現在の及び／又は最近の動作等に関連し得る。測定された電力消費は、測定誤差、及び／又は時間に基づく測定変動を含むことがある。測定誤差及び／又は測定変動について説明するために、電力消費値をある時間にわたり捕捉することができ、捕捉された電力消費値に少なくとも部分的に基づいて、結果として生じる電力消費値を決定することができる。電力消費値は、複数の時間間隔（すなわち、サンプリング期間Δｔ）において捕捉されてもよい。電力消費サンプリング期間は、数十乃至数百秒のオーダであり得る。例えば、電力消費サンプリング期間は１００秒であってもよい。
【００８５】
例えば、結果として生じる電力消費値は、捕捉された（すなわち、測定された）電力消費値の指数移動平均（ＥＭＡ）として決定することができる。一般に、ＥＭＡは、一連の値のうちの各値に重み付けファクタを適用する。重み付けファクタは、指数的に減少するように構成され、したがって、重み付けは、上記一連の中での位置に依存する。減少の量は減衰係数αに関連し、ここで、αはゼロとイチとの間である。１に比較的より近いαの値は、重み付けファクタにおける比較的より速い減少と、比較的より最近取得された電力消費値からの、結果として生じる電力消費ＥＭＡに対する比較的より大きい貢献（すなわち、比較的より古い取得された電力消費値からの、比較的より小さい貢献）とに対応する。αは、サンプリング期間Δｔと冷却ゾーン熱時間定数τに対して、α＝１−（Δｔ／τ）として関連し得る。
【００８６】
電力消費ＥＭＡ（Ｐ＿ＥＭＡｔ）は、
P_EMAt=αPt+(1-α)*P_EMAt-1
として再帰的に決定することができる。ここで、ｔ＝１，２，３，・・・，ｔは、一連の取得された電力消費値の中の取得された電力消費値に対応するインデックスであり、Ｐ＿ＥＭＡｔは、現在の電力消費ＥＭＡであり、Ｐｔは、現在の取得された電力消費値に対応し、Ｐ＿ＥＭＡｔ−１は、前の電力消費ＥＭＡである。インデックスｔは、第１の電力消費値の取得と第２の、後の電力消費値の取得との間の、時間間隔（すなわち、サンプル間隔）に関連し得る。Ｐ＿ＥＭＡｔは、適切なｋ＝１，２，３，・・・について、
P_EMAt=α[Pt+(1-α)Pt-1+(1-α)2Pt-3+・・・+(1-α)kPt-k]+(1-α)(k+1)P_EMAt-k
として拡張することができる。各々の捕捉された電力消費Ｐｔ−ｉの重み付けファクタは、一般形式α（１−α）ｉ、ｉ＝０，１，２，・・・を有することが十分理解され得る。ゆえに、冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン１０４ａのＥＭＡ電力消費は、複数の取得された電力消費値に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。電力消費ＥＭＡは、比較的より最近の電力消費値を、比較的より最近でない電力消費値よりも比較的より高く重み付けすることによって、ある時間にわたる電力消費の変動について説明するように構成される。
【００８７】
ターゲット冷却ゾーン１０４ａの出口空気温度（Ｔｏｕｔｌｅｔ）は、それから、ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて、及び、決定された電力消費項に少なくとも部分的に基づいて決定することができる。例えば、ＰＴＡＳロジック１３２は、ボリューメトリック気流及びＴｏｕｔｌｅｔを決定するように構成されることができる。ボリューメトリック気流は、本明細書に説明されるように、ファンゾーンファン速度と冷却ゾーン構成とに関連する。電力消費項は、本明細書に説明されるように、指数移動平均を用いて重み付けされる、取得された電力消費値に関連する。ゆえに、冷却ゾーン構成に対する動的変化を受け入れることができ、ボリューメトリック気流とＴｏｕｔｌｅｔとの比較的正確なテレメトリをデータセンタ管理システムに提供することができる。
【００８８】
ＲＭＣ１０２は、Ｑを感知するように構成されたボリューメトリック気流センサと、Ｔｏｕｔｌｅｔを感知するように構成されたＴｏｕｔｌｅｔセンサとを、ＡＰＩ、例えばラックスケールアーキテクチャ（ＲＳＡ）管理ＡＰＩを介して、データセンタ管理システムに公開するように構成されることができる。ゆえに、データセンタ管理システムは、一貫性のあるインターフェースを介してセンサデータにアクセスすることができる。
【００８９】
図２Ａは、本開示の一実施形態と調和する、最初の準備における一例示的な電力熱認識システム２００を例示する。例示的なシステム２００は、ラック管理コントローラ（ＲＭＣ）２０２と、複数の冷却ゾーン２０４ａ、・・・、２０４ｎとを含む。各冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン２０４ａは、複数のトレイ（すなわち、引き出し）２１０ａ、・・・、２１０ｎと、２つのファンゾーン２１４ａ、２１４ｂとを含む。各ファンゾーン２１４ａ、２１４ｂは、それぞれ、１つ以上のファン２１５ａ、２１５ｂを含む。各冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン２０４ａは、それぞれのラック管理バックプレーン（ＲＭＢ）、例えばＲＭＢ２１８ａをさらに含む。各ＲＭＢ、例えばＲＭＢ２１８ａは、それぞれのラック管理バックプレーンコントローラ（ＲＭＢＣ）２１９ａを含む。各トレイ、例えばトレイ２１０ａは、複数のスレッド２０５ａ、・・・、２０５ｎと、トレイ管理コントローラ及び／又はプールシステム管理エンジン（ＴＭＣ／ＰＳＭＥ）２１３ａとを含む。各スレッド２０５ａ、・・・、２０５ｎは、それぞれのプロセッサ２１１ａ、・・・、２１１ｎと、それぞれのベースボード管理コントローラ及び／又は管理エンジン（ＢＭＣ／ＭＥ）２１７ａ、・・・、２１７ｎとを含む。
【００９０】
各スレッド２０５ａ、・・・、２０５ｎは、それぞれのＢＭＣ／ＭＥ２１７ａ、・・・、２１７ｎにより、ＴＭＣ／ＰＳＭＥ２１３ａに結合される。各トレイ、例えばトレイ２１０ａは、それぞれのＴＭＣ／ＰＳＭＥ、例えばＴＭＣ／ＰＳＭＥ２１３ａにより、ＲＭＢＣ２１９ａに結合される。各ＲＭＢ、例えばＲＭＢ２１８ａは、それぞれのＲＭＢＣ、例えばＲＭＢＣ２１９ａにより、ＲＭＣ２０２に結合される。ゆえに、冷却ゾーン２０４ａ、・・・、２０４ｎは、ＲＭＣ２０２に結合される。ＲＭＣ２０２は、データセンタ管理システムに結合される。
【００９１】
冷却ゾーン２０４ａは、例示的なシステム２００の最初の準備における冷却ゾーン構成を示す。ＲＭＣ２０２は、本明細書に説明されるように先験的に決定される、冷却ゾーン１０４ａのとり得る構成に対応するモデルを記憶するように構成される。動作の間、ＲＭＣ２０２は、本明細書に説明されるように、冷却ゾーン１０４ａに関連した構成データを取得し、取得された構成データを記憶された構成データと比較し、上記構成を識別し、第１の構成ＩＤに少なくとも部分的に基づいて第１のモデルを選択するように構成される。ＲＭＣ２０２は、本明細書に説明されるように、ファン２１５ａ及び２１５ｂのファン速度を取得し、Ｔｉｎｌｅｔを取得し、トレイ２１０ａ、・・・、２１０ｎの電力消費を取得し及び／又は決定するようにさらに構成される。ＲＭＣ２０２は、それから、本明細書に説明されるように、冷却ゾーン２０４ａのボリューメトリック気流Ｑ及び／又はＴｏｕｔｌｅｔを決定し、ボリューメトリック気流及びＴｏｕｔｌｅｔをデータセンタ管理システムに提供することができる。ＲＭＣ２０２は、例示的なシステム２００に含まれる各々の他の冷却ゾーン、例えば冷却ゾーン２０４ｎについて、同様の動作を実行することができる。
【００９２】
図２Ｂは、本開示の一実施形態に調和する、少なくとも１つの冷却ゾーンの動的再構成の後の、図２Ａの例示的なシステムの一部分２５０を示す。図２Ｂは、図２Ａと共に見られるとき、最も良く理解され得る。部分２５０は、トレイ２６０ａを含む。動的再構成は、冷却ゾーン２０４ａ内のトレイ２１０ａを、トレイ２６０ａで置換した。ゆえに、トレイ２１０ａを含んだ、最初に準備された冷却ゾーン２０４ａに対応したモデルは、トレイ２６０ａを含む再構成された冷却ゾーン２０４ａに対応しない可能性がある。
【００９３】
トレイ２６０ａは、複数のスレッド２５５ａ、・・・、２５５ｎと、トレイ管理コントローラ及び／又はプールシステム管理エンジンＴＭＣ／ＰＳＭＥ２６３ａとを含む。各スレッド２５５ａ、・・・、２５５ｎは、それぞれの記憶コンポーネント２６１ａ、・・・、２６１ｎと、それぞれのベースボード管理コントローラ及び／又は管理エンジン（ＢＭＣ／ＭＥ）２６７ａ、・・・、２６７ｎとを含む。各スレッド２５５ａ、・・・、２５５ｎは、それぞれのＢＭＣ／ＭＥ２６７ａ、・・・、２６７ｎにより、ＴＭＣ／ＰＳＭＥ２６３ａに結合される。トレイ２６０ａは、ＴＭＣ／ＰＳＭＥ２１３ａにより、ＲＭＢＣ２１９ａに結合される。
【００９４】
動作において、ＲＭＣ２０２は、本明細書に説明されるように、トレイ２６０ａを含む冷却ゾーン２０４ａに関連した構成データを取得し、取得された構成データを記憶された構成データと比較し、上記構成を識別し、第２の構成ＩＤに少なくとも部分的に基づいて第２のモデルを選択することができる。それから、第２のモデルは、トレイ２１０ａがトレイ２６０ａにより置換された冷却ゾーン２０４ａに対応し得る。例えば、記憶コンポーネント２６１ａ、・・・、２６１ｎは、プロセッサ２１１ａ、・・・、２１１ｎのフォームファクタとは異なるフォームファクタを有することがある。フォームファクタにおける差は、冷却ゾーン２０４ａのインピーダンスと、ゆえに、ファン速度と結果として生じるボリューメトリック気流との間の関係とに影響する可能性がある。ＲＭＣ２０２は、ファン２１５ａ及び２１５ｂのファン速度を取得するように構成される。ＲＭＣ２０２は、それから、本明細書に説明されるように、第２のモデルを用いて、トレイ２６０ａを含む冷却ゾーン２０４ａのボリューメトリック気流Ｑを決定することができる。ＲＭＣ２０２は、本明細書に説明されるように、Ｔｏｕｔｌｅｔを決定し、ボリューメトリック気流とＴｏｕｔｌｅｔとをデータセンタ管理システムに提供することができる。ゆえに、冷却ゾーン２０４ａ動的再構成を検出し、受け入れることができる。それから、決定されるボリューメトリック気流の正確さを保つことができる。
【００９５】
図３は、本開示の様々な実施形態に従う、冷却ゾーンモデル生成動作のフローチャート３００である。具体的に、フローチャート３００は、モデル（すなわち、ファン速度係数に対応するモデルパラメータ）の生成を示す。例えば、図１のＲＭＣ１０２及び／又はモデル生成ロジック１１３が、上記動作を実行することができる。
【００９６】
この実施形態の動作は、冷却ゾーン構成データを受信すること（３０２）で始まり得る。例えば、冷却ゾーン構成データは、ユーザインターフェースを介してユーザから、及び／又は１つ以上の管理コントローラから受信することができる。動作３０４は、構成ＩＤを冷却ゾーン構成データに関連付けることを含む。動作３０６において、冷却ゾーン内の各ファンのＰＷＭデューティサイクルを、初期デューティサイクル値に設定することができる。１つのファンゾーン内に含まれるファンのためのＰＷＭデューティサイクルは、同じであり得る。動作３０８において、冷却ゾーン内の各ファンのファン速度を捕捉することができる。動作３１０において、ボリューメトリック気流を捕捉することができる。例えば、ボリューメトリック気流は、風洞から捕捉されてもよい。動作３１２は、ファン速度及びボリューメトリック気流を記憶することを含む。
【００９７】
動作３１４において、データ取得が完了しているかどうかを決定することができる。データ取得は、本明細書に説明されるように、ＰＷＭデューティサイクルとファンゾーンとの各組み合わせについて、ファン速度及びボリューメトリック気流を捕捉するように構成される。ゆえに、データ取得は、ＰＷＭデューティサイクルとファンゾーンとのすべての組み合わせ（すなわち、Ｖｎ個の組み合わせ）が実施されたとき、完了し得る。データ取得が完了していない場合、動作３１６において、次のＰＷＭデューティサイクル値及び／又は次のファンゾーンを選択することができる。動作３１８において、選択されたファンゾーン内の各ファンのＰＷＭデューティサイクルを調整することができる。それから、プログラムフローは動作３０８に進むことができる。データ取得が完了している場合、動作３２０において、モデルパラメータを決定することができる。例えば、モデルパラメータは、回帰を用いて、及び二乗誤差の和を最小化して、決定することができる。例えば、回帰は、３レベル回帰（three-level  regression）であり得る。一実施形態において、モデルパラメータを決定することは、選択された冷却ゾーン構成パラメータにモデルパラメータを関連させる感度分析を含むことができる。プログラムフローは、それから、動作３２２において終了することができる。
【００９８】
ゆえに、モデルパラメータ、すなわちファン速度係数は、冷却ゾーン構成データに少なくとも部分的に基づいて決定することができる。モデルは、ファン速度と冷却ゾーン構成とをボリューメトリック気流に関連させるように構成される。冷却ゾーンのインピーダンスが、冷却ゾーン構成に関連する。ゆえに、複数のモデル、すなわちモデルパラメータの複数セットを、先験的に決定することができる。
【００９９】
図４は、本開示の様々な実施形態に従う、冷却ゾーン出口温度決定動作のフローチャート４００である。具体的に、フローチャート４００は、冷却ゾーン構成を識別することと、構成ＩＤに少なくとも部分的に基づいて適切なモデルを選択することと、選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて、及び取得されたファン速度に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定することとを示す。例えば、図１のＲＭＣ１０２及び／又はＰＴＡＳロジック１３２が、上記動作を実行することができる。
【０１００】
この実施形態の動作は、４０２で始まり得る。動作４０４は、現在の冷却ゾーン構成データを取得することを含む。例えば、冷却ゾーンデータは、１つ以上の管理コントローラから取得されてもよい。動作４０６において、冷却ゾーン構成を識別することができる。例えば、冷却ゾーン構成は、取得された冷却ゾーンデータと構成データの複数の記憶されたセットとを比較することによって識別されてもよい。動作４０８において、モデルを選択することができる。例えば、モデルは、冷却ゾーン構成ＩＤに少なくとも部分的に基づいて１つ以上のモデルから選択されてもよい。各モデルは、モデルパラメータのそれぞれのセットに対応する。動作４１０において、ファン速度を取得することができる。例えば、ファン速度は、各ファンゾーン内に含まれる１つ以上のファンについて取得されてもよい。動作４１２において、冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定することができる。例えば、冷却ゾーンボリューメトリック気流は、識別された冷却ゾーン構成に少なくとも部分的に基づいて、及び、取得されたファン速度に少なくとも部分的に基づいて決定されてもよい。
【０１０１】
動作４１４は、冷却ゾーン電力消費を捕捉すること及び／又は決定することを含む。例えば、冷却ゾーン電力消費は、一連の捕捉された電力消費値の指数移動平均を用いて決定されてもよい。動作４１６において、入口温度を取得することができる。動作４１８において、冷却ゾーン出口気流温度を決定することができる。動作４２０において、ボリューメトリック気流及び出口温度をデータセンタ管理システムに提供することができる。プログラムは、動作４２２において終了することができる。
【０１０２】
ゆえに、ラック要素の最初の準備の後の、冷却ゾーンに対する変更を受け入れることができる。現在の冷却ゾーン構成は、構成ＩＤに少なくとも部分的に基づいて選択された、識別され及び関連付けられたモデルであり得る。それから、関連付けられたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定されるボリューメトリック気流は、現在の冷却ゾーン構成に対応し得る。それから、ボリューメトリック気流と関連付けられたＴｏｕｔｌｅｔとを、例えばＡＰＩを介して、データセンタ管理システムに提供することができる。ゆえに、効率的な冷却を容易にすることができる。
【０１０３】
図３及び図４のフローチャートは様々な実施形態に従う動作を示すが、図３及び／又は図４に表された動作のすべてが他の実施形態に必要ではないことが理解されるべきである。さらに、本開示の他の実施形態において、図３及び／又は図４に表された動作、及び／又は本明細書に説明される他の動作が、図面のいずれにも具体的に図示されない仕方で組み合わせられてもよく、こうした実施形態は、図３及び／又は図４に例示されるよりもより少ない又はより多い動作を含み得ることが、本明細書において十分に企図される。ゆえに、１つの図面内に厳密に図示されない特徴及び／又は動作に向けられた請求項は、本開示の範囲及び内容の範囲内に見なされる。
【０１０４】
メモリ１２４は、下記タイプのメモリのうち１つ以上を含むことができる：半導体ファームウェアメモリ、プログラマブルメモリ、不揮発メモリ、読取専用メモリ、電気的プログラマブルメモリ、ランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスクメモリ、及び／又は光ディスクメモリ。追加的に又は別法として、システムメモリは、他の及び／又は後に開発されるタイプのコンピュータ読取可能メモリを含むことができる。
【０１０５】
本明細書に説明される動作の実施形態は、命令を記憶させたコンピュータ読取可能記憶デバイスにおいて実装されてもよく、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されるとき、上記方法を実行する。プロセッサには、例えば、処理ユニット及び／又はプログラマブル回路を含むことができる。記憶デバイスには、任意タイプの有形の、非一時的記憶デバイスを含むマシン読取可能記憶デバイス、例えば、フロッピーディスク、光ディスク、コンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、書き換え可能コンパクトディスク（ＣＤ−ＲＷ）、及び磁気光ディスクを含む任意タイプのディスク、半導体デバイス、例えば、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、例えばダイナミック及びスタティックＲＡＭなど、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気若しくは光学カードなど、又は、電子命令を記憶することに適した任意タイプの記憶デバイスを含むことができる。
【０１０６】
本明細書におけるいずれの実施形態において用いられるときも、用語「ロジック」は、前述された動作のうち任意のものを実行するように構成されたアプリ、ソフトウェア、ファームウェア、及び／又は回路を参照し得る。ソフトウェアは、非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体上に記録されたソフトウェアパッケージ、コード、命令、命令セット、及び／又はデータとして具現化され得る。ファームウェアは、メモリデバイス内にハードコードされている（例えば、不揮発である）コード、命令若しくは命令セット、及び／又はデータとして具現化され得る。
【０１０７】
「回路」は、本明細書におけるいずれの実施形態において用いられるときも、例えば、単体で又は任意の組み合わせにおいて、ハードワイヤード回路、プログラマブル回路、例えば、１つ以上の個々の命令処理コアを含むコンピュータプロセッサ、状態機械回路、及び／又はプログラマブル回路により実行される命令を記憶したファームウェアなどを含み得る。ロジックは、集合的に又は個々に、より大きいシステム、例えば、集積回路（ＩＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（ＳｏＣ）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、スマートフォン等の、一部を形成する回路として具現化されてもよい。
【０１０８】
図１の通信ロジック１２２、ＥＭＣ１１３、ＣＺＭＣ１１８、及び／又はＲＭＣ１０２、及び／又は、図２のＢＭＣ／ＭＥ２１７ａ、・・・、２１８ｎ、２６７ａ、・・・、２６７ｎ、ＴＭＣ／ＰＳＭＥ２１３ａ、２６３ａ、ＲＭＢＣ２１９ａ、及び／又はＲＭＣ２０２は、プラットフォーム管理インターフェース仕様に準拠し、あるいは該仕様と互換性があるように構成されることができる。例えば、プラットフォーム管理インターフェース仕様は、２００４年２月に公開されたインテリジェントプラットフォーム管理インターフェース仕様（Intelligent  Platform  Management  Interface  Specification）、第２世代、バージョン２．０、レビジョン１．０、上記仕様の後のバージョン及び／又はレビジョン、例えば、２０１３年１０月にリリースされたバージョン２．０、レビジョン１．１、及び／又は関連した仕様に準拠し、あるいはこれらと互換性があってもよい。
【０１０９】
いくつかの実施形態において、ハードウェア記述言語（ＨＤＬ）を使用して、本明細書に説明される様々なロジック及び／又は回路のための回路及び／又はロジック実装を指定することができる。例えば、一実施形態において、ハードウェア記述言語は、本明細書に説明される１つ以上の回路及び／又はロジックの半導体製作を可能にし得る超高速集積回路（ＶＨＳＩＣ）ハードウェア記述言語（ＶＨＤＬ）に準拠し、あるいはこれと互換性があってもよい。ＶＨＤＬは、ＩＥＥＥ標準１０７６−１９８７、ＩＥＥＥ標準１０７６．２、ＩＥＥＥ１０７６．１、ＶＨＤＬ−２００６のＩＥＥＥドラフト３．０、ＶＨＤＬ２００８のＩＥＥＥドラフト４．０、及び／又はＩＥＥＥ  ＶＨＤＬ標準の他のバージョン、及び／又は他のハードウェア記述標準に準拠し、あるいはこれらと互換性があり得る。
【０１１０】
ゆえに、本開示の教示と調和して、電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）は、冷却ゾーンのボリューメトリック気流を決定するように構成される。複数のモデルを、先験的に（すなわち、ラック要素の最初の準備の前に）生成することができる。各モデルは、冷却ファン速度とそれぞれの冷却ゾーン構成とを、それぞれの冷却ゾーンのボリューメトリック気流に関連させるように構成される。複数のモデルが、本明細書に説明されるように、最初の準備の後に発生し得る冷却ゾーン構成に対する変更を受け入れるように構成される。それから、ターゲット冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて、適切なモデルを動作の間に選択することができる。選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて、ボリューメトリック気流を決定することができる。ＰＴＡＳは、決定されたボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて、冷却ゾーンの出口気流温度を決定するようにさらに構成される。
【０１１１】
例
本開示の例は、以下に論じられるように、電力熱認識ソリューションに関連した方法、方法の動作を実行する手段、デバイス、又は装置若しくはシステムなどの構成要件を含む。
【０１１２】
例１
本例に従い、装置システムが提供される。上記装置は、電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）ロジックを含む。ＰＴＡＳロジックは、冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択し、上記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定する。
【０１１３】
例２
本例は、例１の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーンの上記構成を識別する。
【０１１４】
例３
本例は、例１の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定する。
【０１１５】
例４
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記複数のモデルを生成するモデル生成ロジックをさらに含み、各モデルは少なくとも１つの冷却ゾーン構成に関連付けられる。
【０１１６】
例５
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、少なくとも１つのファン速度に少なくとも部分的に基づいて、及び上記冷却ゾーンの上記構成に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１１７】
例６
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定する。
【０１１８】
例７
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックは、上記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得する。
【０１１９】
例８
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記選択されたモデルは、少なくとも１つのファン速度と上記冷却ゾーンの上記構成とを関連させる。
【０１２０】
例９
本例は、例６の要素を含み、上記電力消費は、一連の測定された電力消費値の指数移動平均に関連する。
【０１２１】
例１０
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、上記選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１２２】
例１１
本例は、例３の要素を含み、上記出口温度は、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１２３】
例１２
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記複数のモデルを記憶する構成データストアをさらに含む。
【０１２４】
例１３
本例は、例１２の要素を含み、各々の記憶されたモデルは、構成識別子（ＩＤ）に関連付けられる。
【０１２５】
例１４
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、冷却ゾーン構成データを取得する。
【０１２６】
例１５
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーンボリューメトリック気流をデータセンタ管理システムに提供する。
【０１２７】
例１６
本例は、例３の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーン出口温度をデータセンタ管理システムに提供する。
【０１２８】
例１７
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、上記冷却ゾーンの最初に準備された構成とは異なる。
【０１２９】
例１８
本例は、例４の要素を含み、上記モデル生成ロジックは、冷却ゾーン構成データを受信し、パルス幅変調（ＰＷＭ）デューティサイクルを設定し、上記冷却ゾーンに含まれる各ファンのファン速度を捕捉し、風洞からボリューメトリック気流を捕捉し、各々の捕捉されたファン速度と上記の捕捉されたボリューメトリック気流とを記憶する。
【０１３０】
例１９
本例は、例１８の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクルは、２５パーセントより大きいか又は等しい。
【０１３１】
例２０
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記選択されたモデルは、ファン速度に乗算する少なくとも１つのモデル係数と、電源ファンに関連した独立した項とを含む。
【０１３２】
例２１
本例は、例２０の要素を含み、上記ファン速度は、複数のファン速度のうちの最大ファン速度に対応する。
【０１３３】
例２２
本例は、例１８の要素を含み、上記モデル生成ロジックは、ある数のＰＷＭデューティサイクル値の各々について、設定すること、上記ファン速度を捕捉すること、上記ボリューメトリック気流を捕捉すること、及び記憶することを、繰り返す。
【０１３４】
例２３
本例は、例２２の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクル値の数は、上記冷却ゾーンに含まれるファンゾーンの数に関連する。
【０１３５】
例２４
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記複数のモデルの少なくとも１つが、複数の冷却ゾーン構成に関連する。
【０１３６】
例２５
本例に従い、方法が提供される。上記方法は、電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）ロジックにより、冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択することと、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定することと、を含む。
【０１３７】
例２６
本例は、例２５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンの上記構成を識別することをさらに含む。
【０１３８】
例２７
本例は、例２５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定することをさらに含む。
【０１３９】
例２８
本例は、例２５の要素を含み、モデル生成ロジックにより、上記複数のモデルを生成することをさらに含み、各モデルは少なくとも１つの冷却ゾーン構成に関連付けられる。
【０１４０】
例２９
本例は、例２５の要素を含み、上記選択されたモデルは、少なくとも１つのファン速度と上記冷却ゾーンの上記構成とを関連させる。
【０１４１】
例３０
本例は、例２５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定することをさらに含む。
【０１４２】
例３１
本例は、例３０の要素を含み、上記電力消費は、一連の測定された電力消費値の指数移動平均に関連する。
【０１４３】
例３２
本例は、例２５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得することをさらに含む。
【０１４４】
例３３
本例は、例２５の要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、少なくとも１つのファン速度に少なくとも部分的に基づいて、及び上記冷却ゾーンの上記構成に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１４５】
例３４
本例は、例２５の要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、上記選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１４６】
例３５
本例は、例２７の要素を含み、上記出口温度は、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１４７】
例３６
本例は、例２５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、冷却ゾーン構成データを取得することをさらに含む。
【０１４８】
例３７
本例は、例２５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンボリューメトリック気流をデータセンタ管理システムに提供することをさらに含む。
【０１４９】
例３８
本例は、例２７要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーン出口温度をデータセンタ管理システムに提供することをさらに含む。
【０１５０】
例３９
本例は、例２５の要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、上記冷却ゾーンの最初に準備された構成とは異なる。
【０１５１】
例４０
本例は、例２５の要素を含み、上記冷却ゾーンは、上記冷却ゾーンを含むラックに含まれたファンを含む。
【０１５２】
例４１
本例は、例２８の要素を含み、上記モデル生成ロジックにより、冷却ゾーン構成データを受信することと、上記モデル生成ロジックにより、パルス幅変調（ＰＷＭ）デューティサイクルを設定することと、上記モデル生成ロジックにより、上記冷却ゾーンに含まれる各ファンのファン速度を捕捉することと、上記モデル生成ロジックにより、風洞からボリューメトリック気流を捕捉することと、上記モデル生成ロジックにより、各々の捕捉されたファン速度と上記の捕捉されたボリューメトリック気流とを記憶することと、をさらに含む。
【０１５３】
例４２
本例は、例４１の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクルは、２５パーセントより大きいか又は等しい。
【０１５４】
例４３
本例は、例２５の要素を含み、上記選択されたモデルは、ファン速度に乗算する少なくとも１つのモデル係数と、電源ファンに関連した独立した項とを含む。
【０１５５】
例４４
本例は、例４３の要素を含み、上記ファン速度は、複数のファン速度のうちの最大ファン速度に対応する。
【０１５６】
例４５
本例は、例４１の要素を含み、上記モデル生成ロジックにより、ある数のＰＷＭデューティサイクル値の各々について、設定すること、上記ファン速度を捕捉すること、上記ボリューメトリック気流を捕捉すること、及び記憶することを、繰り返すこと、をさらに含む。
【０１５７】
例４６
本例は、例４５の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクル値の数は、上記冷却ゾーンに含まれるファンゾーンの数に関連する。
【０１５８】
例４７
本例は、例２５の要素を含み、上記複数のモデルの少なくとも１つが、複数の冷却ゾーン構成に関連する。
【０１５９】
例４８
本例に従い、システムが提供される。上記システムは、冷却ゾーンとラック管理コントローラ（ＲＭＣ）とを含む。上記冷却ゾーンは、少なくとも１つのラック要素と、少なくとも１つのファンを含むファンゾーンとを含む。上記ＲＭＣは、電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）をロジックを含む。上記ＰＴＡＳロジックは、上記冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択し、上記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定する。
【０１６０】
例４９
本例は、例４８の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーンの上記構成を識別する。
【０１６１】
例５０
本例は、例４８の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定する。
【０１６２】
例５１
本例は、例４８の要素を含み、上記ＲＭＣは、上記複数のモデルを生成するモデル生成ロジックをさらに含み、各モデルは少なくとも１つの冷却ゾーン構成に関連付けられる。
【０１６３】
例５２
本例は、例４８の要素を含み、上記選択されたモデルは、少なくとも１つのファン速度と上記冷却ゾーンの上記構成とを関連させる。
【０１６４】
例５３
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、少なくとも１つのファン速度に少なくとも部分的に基づいて、及び上記冷却ゾーンの上記構成に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１６５】
例５４
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定する。
【０１６６】
例５５
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックは、上記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得する。
【０１６７】
例５６
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記少なくとも１つのラック要素は、計算コンポーネント、記憶コンポーネント、ネットワーキングコンポーネント、及びメモリコンポーネントのうち、１つ以上を含む。
【０１６８】
例５７
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記選択されたモデルは、ある数のファンゾーンに関連する。
【０１６９】
例５８
本例は、例５４の要素を含み、上記電力消費は、一連の測定された電力消費値の指数移動平均に関連する。
【０１７０】
例５９
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、上記選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１７１】
例６０
本例は、例５０の要素を含み、上記出口温度は、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０１７２】
例６１
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＲＭＣは、上記複数のモデルを記憶する構成データストアを含む。
【０１７３】
例６２
本例は、例６１の要素を含み、各々の記憶されたモデルは、構成識別子（ＩＤ）に関連付けられる。
【０１７４】
例６３
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンは、少なくとも１つの管理コントローラをさらに含む。
【０１７５】
例６４
本例は、例６３の要素を含み、上記少なくとも１つの管理コントローラの少なくとも１つが、上記冷却ゾーンに関連付けられた入口温度を取得する。
【０１７６】
例６５
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、ファンの数がファンゾーンの数に等しい。
【０１７７】
例６６
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、ファンの数がファンゾーンの数より大きい。
【０１７８】
例６７
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンは、１つのファンゾーンを含む。
【０１７９】
例６８
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンは、複数のファンゾーンを含む。
【０１８０】
例６９
本例は、例４８の要素を含み、上記ファンゾーン内の各ファンが、同じＰＷＭデューティサイクルを有するパルス幅変調（ＰＷＭ）入力信号を受信する。
【０１８１】
例７０
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、冷却ゾーン構成データを取得する。
【０１８２】
例７１
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーンボリューメトリック気流をデータセンタ管理システムに提供する。
【０１８３】
例７２
本例は、例５０の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックはさらに、上記冷却ゾーン出口温度をデータセンタ管理システムに提供する。
【０１８４】
例７３
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、上記冷却ゾーンの最初に準備された構成とは異なる。
【０１８５】
例７４
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記少なくとも１つのファンのうち少なくとも１つが、上記冷却ゾーンを含むラックに含まれる。
【０１８６】
例７５
本例は、例５１の要素を含み、上記モデル生成ロジックは、冷却ゾーン構成データを受信し、パルス幅変調（ＰＷＭ）デューティサイクルを設定し、上記冷却ゾーンに含まれる各ファンのファン速度を捕捉し、風洞からボリューメトリック気流を捕捉し、各々の捕捉されたファン速度と上記の捕捉されたボリューメトリック気流とを記憶する。
【０１８７】
例７６
本例は、例７５の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクルは、２５パーセントより大きいか又は等しい。
【０１８８】
例７７
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記選択されたモデルは、ファン速度に乗算する少なくとも１つのモデル係数と、電源ファンに関連した独立した項とを含む。
【０１８９】
例７８
本例は、例７７の要素を含み、上記ファン速度は、複数のファン速度のうちの最大ファン速度に対応する。
【０１９０】
例７９
本例は、例７５の要素を含み、上記モデル生成ロジックは、ある数のＰＷＭデューティサイクル値の各々について、設定すること、上記ファン速度を捕捉すること、上記ボリューメトリック気流を捕捉すること、及び記憶することを、繰り返す。
【０１９１】
例８０
本例は、例７９の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクル値の数は、上記冷却ゾーンに含まれるファンゾーンの数に関連する。
【０１９２】
例８１
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記複数のモデルの少なくとも１つが、複数の冷却ゾーン構成に関連する。
【０１９３】
例８２
本例に従い、デバイスが提供される。上記デバイスは、命令を記憶させたコンピュータ読取可能記憶デバイスを含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記の動作を結果としてもたらし、該動作は、冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択することと、上記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定することと、を含む。
【０１９４】
例８３
本例は、例８２の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記冷却ゾーンの上記構成を識別することを含む。
【０１９５】
例８４
本例は、例８２の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定することを含む。
【０１９６】
例８５
本例は、例８２の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記複数のモデルを生成することを含み、各モデルは少なくとも１つの冷却ゾーン構成に関連付けられる。
【０１９７】
例８６
本例は、例８２の要素を含み、上記選択されたモデルは、少なくとも１つのファン速度と上記冷却ゾーンの上記構成とを関連させる。
【０１９８】
例８７
本例は、例８２の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定することを含む。
【０１９９】
例８８
本例は、例８７の要素を含み、上記電力消費は、一連の測定された電力消費値の指数移動平均に関連する。
【０２００】
例８９
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得することを含む。
【０２０１】
例９０
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、少なくとも１つのファン速度に少なくとも部分的に基づいて、及び上記冷却ゾーンの上記構成に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０２０２】
例９１
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、上記選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０２０３】
例９２
本例は、例８４の要素を含み、上記出口温度は、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０２０４】
例９３
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、冷却ゾーン構成データを取得することを含む。
【０２０５】
例９４
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記冷却ゾーンボリューメトリック気流をデータセンタ管理システムに提供することを含む。
【０２０６】
例９５
本例は、例８４の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、上記冷却ゾーン出口温度をデータセンタ管理システムに提供することを含む。
【０２０７】
例９６
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、上記冷却ゾーンの最初に準備された構成とは異なる。
【０２０８】
例９７
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンは、上記冷却ゾーンを含むラックに含まれたファンを含む。
【０２０９】
例９８
本例は、例８５の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、冷却ゾーン構成データを受信することと、パルス幅変調（ＰＷＭ）デューティサイクルを設定することと、上記冷却ゾーンに含まれる各ファンのファン速度を捕捉することと、風洞からボリューメトリック気流を捕捉することと、各々の捕捉されたファン速度と上記の捕捉されたボリューメトリック気流とを記憶することと、を含む。
【０２１０】
例９９
本例は、例９８の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクルは、２５パーセントより大きいか又は等しい。
【０２１１】
例１００
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記選択されたモデルは、ファン速度に乗算する少なくとも１つのモデル係数と、電源ファンに関連した独立した項とを含む。
【０２１２】
例１０１
本例は、例１００の要素を含み、上記ファン速度は、複数のファン速度のうちの最大ファン速度に対応する。
【０２１３】
例１０２
本例は、例９８の要素を含み、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記のさらなる動作を結果としてもたらし、該動作は、ある数のＰＷＭデューティサイクル値の各々について、設定すること、上記ファン速度を捕捉すること、上記ボリューメトリック気流を捕捉すること、及び記憶することを、繰り返すこと、を含む。
【０２１４】
例１０３
本例は、例１０２の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクル値の数は、上記冷却ゾーンに含まれるファンゾーンの数に関連する。
【０２１５】
例１０４
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記複数のモデルの少なくとも１つが、複数の冷却ゾーン構成に関連する。
【０２１６】
例１０５
本例に従い、デバイスが提供される。上記デバイスは、電力熱認識ソリューション（ＰＴＡＳ）ロジックにより、冷却ゾーンの構成に少なくとも部分的に基づいて複数のモデルからモデルを選択する手段と、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記の選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーンボリューメトリック気流を決定する手段と、を含む。
【０２１７】
例１０６
本例は、例１０５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンの上記構成を識別する手段をさらに含む。
【０２１８】
例１０７
本例は、例１０５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて冷却ゾーン出口温度を決定する手段をさらに含む。
【０２１９】
例１０８
本例は、例１０５の要素を含み、モデル生成ロジックにより、上記複数のモデルを生成する手段をさらに含み、各モデルは少なくとも１つの冷却ゾーン構成に関連付けられる。
【０２２０】
例１０９
本例は、例１０５の要素を含み、上記選択されたモデルは、少なくとも１つのファン速度と上記冷却ゾーンの上記構成とを関連させる。
【０２２１】
例１１０
本例は、例１０５の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンに関連付けられた電力消費を決定する手段をさらに含む。
【０２２２】
例１１１
本例は、例１１０の要素を含み、上記電力消費は、一連の測定された電力消費値の指数移動平均に関連する。
【０２２３】
例１１２
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンに関連付けられた各ファンについて、それぞれのファン速度を取得する手段をさらに含む。
【０２２４】
例１１３
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、少なくとも１つのファン速度に少なくとも部分的に基づいて、及び上記冷却ゾーンの上記構成に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０２２５】
例１１４
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ボリューメトリック気流は、上記選択されたモデルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０２２６】
例１１５
本例は、例１０７の要素を含み、上記出口温度は、上記ボリューメトリック気流に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【０２２７】
例１１６
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、冷却ゾーン構成データを取得する手段をさらに含む。
【０２２８】
例１１７
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーンボリューメトリック気流をデータセンタ管理システムに提供する手段をさらに含む。
【０２２９】
例１１８
本例は、例１０７の要素を含み、上記ＰＴＡＳロジックにより、上記冷却ゾーン出口温度をデータセンタ管理システムに提供する手段をさらに含む。
【０２３０】
例１１９
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、上記冷却ゾーンの最初に準備された構成とは異なる。
【０２３１】
例１２０
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンは、上記冷却ゾーンを含むラックに含まれたファンを含む。
【０２３２】
例１２１
本例は、例１０８の要素を含み、上記モデル生成ロジックにより、冷却ゾーン構成データを受信する手段と、上記モデル生成ロジックにより、パルス幅変調（ＰＷＭ）デューティサイクルを設定する手段と、上記モデル生成ロジックにより、上記冷却ゾーンに含まれる各ファンのファン速度を捕捉する手段と、上記モデル生成ロジックにより、風洞からボリューメトリック気流を捕捉する手段と、上記モデル生成ロジックにより、各々の捕捉されたファン速度と上記の捕捉されたボリューメトリック気流とを記憶する手段と、をさらに含む。
【０２３３】
例１２２
本例は、例１２１の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクルは、２５パーセントより大きいか又は等しい。
【０２３４】
例１２３
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記選択されたモデルは、ファン速度に乗算する少なくとも１つのモデル係数と、電源ファンに関連した独立した項とを含む。
【０２３５】
例１２４
本例は、例１２３の要素を含み、上記ファン速度は、複数のファン速度のうちの最大ファン速度に対応する。
【０２３６】
例１２５
本例は、例１２１の要素を含み、ある数のＰＷＭデューティサイクル値の各々について、設定すること、上記ファン速度を捕捉すること、上記ボリューメトリック気流を捕捉すること、及び記憶することを、繰り返す手段、をさらに含む。
【０２３７】
例１２６
本例は、例１２５の要素を含み、上記ＰＷＭデューティサイクル値の数は、上記冷却ゾーンに含まれるファンゾーンの数に関連する。
【０２３８】
例１２７
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記複数のモデルの少なくとも１つが、複数の冷却ゾーン構成に関連する。
【０２３９】
例１２８
本例は、例１乃至３のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、数値のベクトルとして表される。
【０２４０】
例１２９
本例は、例２５の要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、数値のベクトルとして表される。
【０２４１】
例１３０
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、数値のベクトルとして表される。
【０２４２】
例１３１
本例は、例８２乃至８７のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、数値のベクトルとして表される。
【０２４３】
例１３２
本例は、例１０５乃至１１０のうちいずれか１つに従う要素を含み、上記冷却ゾーンの上記構成は、数値のベクトルとして表される。
【０２４４】
例１３３
本例は、例４８乃至５２のうちいずれか１つに従う要素を含み、少なくとも１つのラック要素が可変の構成に対応する。
【０２４５】
例１３４
命令を記憶させたコンピュータ読取可能記憶デバイスであって、上記命令は、１つ以上のプロセッサにより実行されると下記の動作を結果としてもたらし、該動作は、例２５乃至４７のうちいずれか１つに従う方法を含む。
【０２４６】
例１３５
例２５乃至４７のうちいずれか１つの方法を実行するように配置された少なくとも１つのデバイスを含むシステム。
【０２４７】
例１３６
例２５乃至４７のうちいずれか１つの方法を実行する手段を含むデバイス。
【０２４８】
本明細書において採用されている用語及び表現は限定でなく説明の観点で用いられており、上記用語及び表現の使用において、図示及び説明される特徴（又は、その部分）のいかなる均等物も除外する意図はなく、特許請求の範囲の範囲内で様々な修正が可能であることが認識される。したがって、請求項は、すべての上記均等物をカバーすることが意図される。
【０２４９】
様々な特徴、態様、及び実施形態が、本明細書において説明されている。上記特徴、態様、及び実施形態は、当業者により理解されるであろうとおり、互いの組み合わせと、バリエーション及び修正とを受け入れる余地がある。本開示は、したがって、上記組み合わせ、バリエーション、及び修正を包含するようにみなされるべきである。
【図１】
0006636531.tif 000007
【図２Ａ】
0006636531.tif 000008
【図２Ｂ】
0006636531.tif 000009
【図３】
0006636531.tif 000010
【図４】
0006636531.tif 000011