(57)【要約】【課題】本発明は、熱流体方程式を動的に扱いつつサーバ分散・集中化に関する目的関数を導入して一定期間における空調機の消費電力を最小化する動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法及び装置を提供する。【解決手段】本発明は、条件設定を行うためのＵＩを有する表示部、ＵＩを通じて入力されたモデルパラメータ及び条件を設定するユーザ定義部、演算処理制御部及びデータ蓄積部を備え、演算処理制御部は、所定期間が経過するまで、設定されたモデルパラメータ及び条件に基づいて熱流体方程式を計算し、サーバと空調の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度との和を含む目的関数を最小化する計算し、所定期間経過後、コストが最小になるモデルパラメータ及び条件の組み合わせを選択して、各サーバにおける負荷量を表示部で可視化することを特徴とする。【選択図】図２
2016091320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバを積層したラックが複数設置され、室内空調によりサーバの冷却を行うサーバルームのサーバ運用を行うためのサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置であって、
数理方程式に関する条件設定を行うためのユーザインタフェースを有する表示部と、
前記ユーザインタフェースを通じて入力されたモデルパラメータ及び条件を設定するユーザ定義部と、
演算処理制御部と、
データ蓄積部と、
を備え、前記演算処理制御部は、所定期間が経過するまで、
前記ユーザ定義部により設定されたモデルパラメータ及び条件に基づいて熱流体方程式を計算し、
前記熱流体方程式の計算結果を用いて、サーバと空調の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度との和を含む目的関数が最小となるよう前記目的関数を最小化する計算を行い、当該最小化した目的関数を前記データ蓄積部に保存し、
前記演算処理制御部は、前記所定期間が経過後、前記データ蓄積部に保存した計算結果に基づいて、コストが最小になるモデルパラメータ及び条件の組み合わせを選択し、当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせを前記データ蓄積部に保存し、前記所定時間の間における当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせに基づいて算出された各サーバにおける負荷量を前記表示部で可視化することを特徴とする動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置。
【請求項２】
前記熱流体方程式の計算は、ナビエ・ストークス方程式及びエネルギー方程式を用いることを特徴とする請求項１に記載の動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置。
【請求項３】
サーバを積層したラックが複数設置され、室内空調によりサーバの冷却を行うサーバルームのサーバ運用を行うためのサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法であって、
数理方程式に関する条件設定を行うためのユーザインタフェースを有する表示部と、
前記ユーザインタフェースを通じて入力されたモデルパラメータ及び条件を設定するユーザ定義部と、
演算処理制御部と、
データ蓄積部と、を備えたサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置を用いて、前記演算処理制御部に、
所定期間が経過するまで、前記ユーザ定義部により設定されたモデルパラメータ及び条件に基づいて熱流体方程式を計算し、前記熱流体方程式の計算結果を用いて、サーバと空調の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度との和を含む目的関数が最小となるよう前記目的関数を最小化する計算を行い、当該最小化した目的関数を前記データ蓄積部に保存するステップと、
前記所定期間が経過後、前記データ蓄積部に保存した計算結果に基づいて、コストが最小になるモデルパラメータ及び条件の組み合わせを選択し、当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせを前記データ蓄積部に保存し、前記所定時間の間における当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせに基づいて算出された各サーバにおける負荷量を前記表示部で可視化するステップと、
を実行させることを特徴とする動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法。
【請求項４】
前記熱流体方程式の計算は、ナビエ・ストークス方程式及びエネルギー方程式を用いることを特徴とする請求項３に記載の動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サーバ分散・集中化のための熱流体解析方法及び装置に関し、より詳細には、熱流体方程式を動的に扱いつつサーバ分散・集中化に関する目的関数を導入して一定期間における空調機の消費電力を最小化する動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
年々、急速な拡大をみせているデータセンタにおいて、省電力化問題への取り組みが急務となってきている。サーバや様々な電子機器が設置されているデータセンタでは、これらの機器からの発熱を冷却する空調機における消費電力の抑制が重要な課題となっているが、熱流体現象が介在しているため、熱循環効率化を考慮する必要がある。
【０００３】
熱循環効率化のために、これまでは、床上あるいは天井からの冷気吹き出し方式や、ラックの配置、間隔、自然冷気導入、仮想化技術と呼ばれるサーバ負荷分散化などが用いられていた。しかし、サーバの負荷量が時間的に変化することや、データセンタ内の構造上の特徴やラック付近などにおいて局所的な流れが形成されるために、熱循環の効率化にはさらなる工夫が求められていた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】R.I. Bourisli, “Numerical Investigation Of Optimal Spacing Between Heat-Generating Blocks In Laminar Forced Convection,” In Proc. IEEE ITHERM, p.1-8, 2010年２月
【非特許文献２】M. Iyengar, R. Schmidt, and J. Caricari, “Reducing Energy Usage In Data Centers Through Control Of Room Air Conditioning Units,” In Proc. IEEE ITHERM, p.1-11, 2010年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
サーバの冷却効率を向上させるために、サーバラックの配置や冷却方法を変えて実際に実験を行うことも検討されているが、実際のデータセンタ内での実験には限りがあり、実際の運用状態での実験は難しい場合もある。そのため、非特許文献１及び２に示されるように、数値シミュレーションが重要な評価手段として広く適用されている。
【０００６】
しかし、従来の数値シミュレーションでは、数理的な問題の複雑さからサーバの負荷が一定である状態、即ち静的な状態を想定したモデルや、熱流体現象を十分に考慮せず熱流体方程式を用いずにサーバ付近の温度変化だけを考慮したモデルが多かった。そのため、実際のサーバの動的な負荷変動を模擬した数値シミュレーションモデルや動的な熱流体方程式が適用されたエネルギー最適化問題を解決した最適化表現を実現できていなかった。
【０００７】
そこで、本発明は、熱流体方程式を動的に扱いつつ、サーバの動的な発熱量変化を考慮し、サーバ分散・集中化に関する目的関数を導入して最適化問題として一定期間における空調機の消費電力を最小化する動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、請求項１に記載のサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置は、サーバを積層したラックが複数設置され、室内空調によりサーバの冷却を行うサーバルームのサーバ運用を行うためのサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置であって、数理方程式に関する条件設定を行うためのユーザインタフェースを有する表示部と、前記ユーザインタフェースを通じて入力されたモデルパラメータ及び条件を設定するユーザ定義部と、演算処理制御部と、データ蓄積部と、を備え、前記演算処理制御部は、所定期間が経過するまで、前記ユーザ定義部により設定されたモデルパラメータ及び条件に基づいて熱流体方程式を計算し、前記熱流体方程式の計算結果を用いて、サーバと空調の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度との和を含む目的関数が最小となるよう前記目的関数を最小化する計算を行い、当該最小化した目的関数を前記データ蓄積部に保存し、前記演算処理制御部は、前記所定期間が経過後、前記データ蓄積部に保存した計算結果に基づいて、コストが最小になるモデルパラメータ及び条件の組み合わせを選択し、当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせを前記データ蓄積部に保存し、前記所定時間の間における当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせに基づいて算出された各サーバにおける負荷量を前記表示部で可視化することを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載のサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置は、請求項１に記載のサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置であって、前記熱流体方程式の計算は、ナビエ・ストークス方程式及びエネルギー方程式を用いることを特徴とする。
【００１０】
請求項３に記載のサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法は、サーバを積層したラックが複数設置され、室内空調によりサーバの冷却を行うサーバルームのサーバ運用を行うためのサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法であって、数理方程式に関する条件設定を行うためのユーザインタフェースを有する表示部と、前記ユーザインタフェースを通じて入力されたモデルパラメータ及び条件を設定するユーザ定義部と、演算処理制御部と、データ蓄積部と、を備えたサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置を用いて、前記演算処理制御部に、所定期間が経過するまで、前記ユーザ定義部により設定されたモデルパラメータ及び条件に基づいて熱流体方程式を計算し、前記熱流体方程式の計算結果を用いて、サーバと空調の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度との和を含む目的関数が最小となるよう前記目的関数を最小化する計算を行い、当該最小化した目的関数を前記データ蓄積部に保存するステップと、前記所定期間が経過後、前記データ蓄積部に保存した計算結果に基づいて、コストが最小になるモデルパラメータ及び条件の組み合わせを選択し、当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせを前記データ蓄積部に保存し、前記所定時間の間における当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせに基づいて算出された各サーバにおける負荷量を前記表示部で可視化するステップと、を実行させることを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載のサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法は、請求項３に記載のサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法であって、前記熱流体方程式の計算は、ナビエ・ストークス方程式及びエネルギー方程式を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、熱流体方程式を動的に扱いつつ、サーバの動的な発熱量変化を考慮し、サーバの分散・集中化に関する目的関数を導入して最適化問題として一定期間における空調機の消費電力を最小化する動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法及び装置を提供することができ、数値実験についてその効果が示された。これにより、従来からの仮想化技術に熱流体現象を考慮することで、さらなる省電力化につなげていくことが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係るサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置の構成を例示する図である。
【図２】本発明に係るサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法の主な処理の流れを示す図である。
【図３】本発明における動的なサーバ発熱量の制御方法について説明するための図である。
【図４】本発明におけるＵＩで表示される、２つのラックとラック当り３つのサーバを配置したサーバルームを示す図を示す。
【図５】サーバルーム内での複数のラックとサーバにおける番号及び定義を例示する図である。
【図６】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図７】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図８】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図９】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図１０】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図１１】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図１２】（式８）における重み係数σ1及びσ2の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を示す図である。
【図１３】図６乃至図１２に示す実験におけるサーバの動的な分散及び集約によるサーバ６台ごとの消費電力の時間変化を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明における動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法は、熱流体方程式を動的に用い、時間変化するサーバの発熱量を考慮することにより、サーバ負荷の分散・集中化に関する目的関数を、一定期間においてサーバと空調機の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排熱とを最小化するように最適化することを特徴とする。これにより、実際のサーバ負荷変動を模擬した数値シミュレーションが可能となり、サーバの動的な発熱量変化が考慮されるため、従来のシミュレーションよりも精度の高いサーバ負荷の分散・集中化の計算が可能となる。
【００１５】
図１は、本発明に係る動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析装置の構成を例示する。図１には、ユーザインタフェース（ＵＩ）を有する表示部１００と、ＵＩを通じて入力された数理方程式に関する条件設定を実施するユーザ定義部１０１と、演算処理制御部１０２と、データ蓄積部１０３と、を備える。
【００１６】
図２は、本発明に係る動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法の主な処理の流れを示す。図２に示すように、本発明における動的なサーバ分散・集中化のための熱流体解析方法において、ステップ２０１で、ユーザ定義部１０１は、ユーザによりＵＩを通じて入力された数理方程式に関するモデルパラメータ及び条件を設定する。ステップ２０２で、演算処理制御部１０２は、ユーザ定義部１０１で定められたモデルパラメータ及び条件の範囲内で２次元もしくは３次元の熱流体方程式を計算する。ステップ２０３で、演算処理制御部１０２は、サーバの分散及び集約を求めるために、熱流体方程式の計算結果を用いて、ユーザ定義部１０１で定められたモデルパラメータ及び条件の範囲内で、サーバと空調の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度とを含む目的関数が最小となるよう目的関数を最小化する。ステップ２０４で、最小化した目的関数をデータ蓄積部１０３に保存する。ステップ２０５で、演算処理制御部１０２は、演算処理制御部１０２は、所定の時間が経過したか否かを判定し、ユーザ定義部１０１で定められたモデルパラメータ及び条件の範囲内で所定の時間が経過するまでステップ２０２の熱流体方程式計算及びステップ２０３の目的関数の最小化計算を続け、その計算結果をデータ蓄積部１０３に保存し、所定の時間が経過したときに計算を終了する。ステップ２０６で、演算処理制御部１０２は、データ蓄積部１０３に保存した計算結果に基づいて、コストが最小になるモデルパラメータ及び条件の組み合わせを選択する。ステップ２０７で、演算処理制御部１０２は、当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせを最終データとしてデータ蓄積部１０３に保存し、当該所定時間の間における当該選択されたモデルパラメータ及び条件の組み合わせに基づいて算出された各サーバにおける負荷量を表示部１００で可視化する。
【００１７】
演算処理制御部１０２は、ステップ２０２で熱流体方程式を計算する際に、時間発展計算が可能なナビエ・ストークス方程式やエネルギー方程式を用いる。また、演算処理制御部１０２は、ステップ２０３で目的関数の最小化計算をする際に、サーバと空調機の距離に関する加重平均とラック内で隣接するサーバ間の排気温度との和が最小となるように計算する。
【００１８】
（実施例）
本発明に係る基本数理方程式について述べる。扱う対象が気流現象であるため、本実施例では粘性係数をゼロとした。これにより、速度と気圧に関する支配方程式であるナビエ・ストークス（ＮＳ）における拡散項の計算を削除することができ、大幅な高速解法が可能となる。ＮＳ式などの未知数に関する方程式群は、規則的なカーテシアン格子により離散化し、気圧や速度に関する変数は、それぞれメッシュの中心と格子点上に配置するＭＡＣグリッドを用いた。ＮＳ式は、境界条件及び初期条件の下、ＭａｃＣｏｒｍａｃｋアルゴリズム及びＭＩＣＣＧ(０)法により効率よくかつ精度よく解く。流体の非圧縮性を仮定して速度の発散がゼロ（連続式）、すなわち∇ｕ＝０という拘束条件のもとで、ＮＳ式と連立させるべく、ＭＩＣＣＧ(０)法を投影項に適用した。
【００１９】
ｆをＮＳ式における総外部力、ｆcoldwは空調機からの風力、ｆhotwをサーバからの風力、ｆtbを熱流の浮力、ｆcoを渦粒子法（Vortex Particle Method）による外部力とすると、ｆ＝ｆcoldw＋ｆhotw＋ｆtb＋ｆcoと表される。また、ρを流体密度、Ｔを流体の気温、Ｔambを環境温度、α及びβを調整係数とすると、ｆtb＝−αρｚ＋β（Ｔ−Ｔamb）ｚと表される。ｚ＝（０、０、１）は、３次元における鉛直方向の単位ベクトルである。
【００２０】
ｕを速度、ｐを気圧、ｃkを熱伝導率、Ｔsourを室内空間の温度とすると、ＮＳ式ｕt及び気温の時間変化に関するエネルギー方程式Ｔtは、それぞれ以下の（式１）及び（式２）で示される。∇、∇2はそれぞれ空間一次微分、空間二次微分に関する演算子である。
ｕt＝−（ｕ∇）ｕ−（∇ｐ／ρ）＋ｕ∇2ｕ＋ｆ      （式１）
Ｔt＝−（ｕ∇）Ｔ＋ｃk∇2Ｔ＋Ｔsour      （式２）
【００２１】
ここで、Ｔhotsourをサーバ排熱の温度、Ｔcoldsourを床上の空調機（ＣＲＡＣ）からの吹き上げ冷気温度とすると、Ｔsour＝Ｔhotsour＋Ｔcoldsourである。Ｔcoldsour及びｃkは、ユーザによってＵＩを通じてユーザ定義部１０１で定義される。ＭａｃＣｏｒｍａｃｋアルゴリズムとＭＩＣＣＧ(０)法は、気温に関する方程式を解くときにも用いられる。
【００２２】
Ｔinをサーバの吸気温度、Ｐをサーバの負荷電力（負荷量）、Ｃairを空気の熱容量、Δｔを時間間隔、Ｓをサーバの吹き出し口の断面積、Ｖをサーバから排気される気流の速度とし、Ｍを気流の総質量とすると、サーバの排気温度Ｔhotsourは以下の（式３）で示される。本明細書では、簡略化のため、負荷量＝発熱量として説明する。
【００２３】
【数１】
2016091320.tif 000003
【００２４】
Ｖserをサーバから排気される気流の速度、ρairをサーバから排気される気流の流体密度とすると、上記で定義した変数とＶserにより、サーバに関する気流の総質量Ｍは、以下の（式４）で示される。
Ｍ＝Δｔ・Ｓ・Ｖser・ρair      （式４）
【００２５】
本実施例では、サーバごとの排気温度については、サーバの発熱量、熱容量、吸気温度Ｔinにより決定されるものと仮定した。Ｐserをサーバの負荷量とすると、サーバの排気温度Ｔser_outは、（式３）より以下の（式５）で示される。Ｐser及びＶserは、ユーザによってＵＩを通じてユーザ定義部１０１で定義される。
【００２６】
【数２】
2016091320.tif 000004
【００２７】
ＶacwをＣＲＡＣからの冷気吹き出し速度、ＰcrをＣＲＡＣの負荷量、Ｔcr_inをＣＲＡＣの吸気温度、Ｔcr_outをＣＲＡＣの排気温度、ＳinをＣＲＡＣの吹き出し部の断面積とすると、Ｐcrは以下の（式６）で示される。ＶacwとＴcr_outは、ユーザによってＵＩを通じてユーザ定義部１０１で定義される。
Ｐcr＝ＣairＭ(Ｔcr_in−Ｔcr_out)
＝ＣairＳinＶserρairＶacw(Ｔcr_in−Ｔcr_out)
＝1.003×1.29・ＳinＶacw(Ｔcr_in−Ｔcr_out)      （式６）
【００２８】
ＣＲＡＣの設定温度Ｔcrは、次のように３段階で可変するようにした。Ｔth1とＴth2はＣＲＡＣの吸気温度の上限温度と下限温度であり、Ｔaはサーバ室内の平均温度（環境温度：ambient temperature）、Ｔsは室内の天井におけるＣＲＡＣへの吸い込み口付近の温度である。
【００２９】
【数３】
2016091320.tif 000005
【００３０】
本実施例では、Ｔth1＝３０℃、Ｔth2＝２０℃、Ｔa＝１７℃と経験的に設定した。Ｔcrは、１０℃〜２０℃で変化するものとする。適宜、計算格子上の気温から平均温度が用いられる。ＴcrがＴaよりも高い間は、室内の平均温度は低く安定していることを示唆し、ＣＲＡＣはオフ状態となる。一定期間、ＣＲＡＣのオフ状態が長く続くほど、サーバ室内の省電力化につながる。
【００３１】
次に、一定時間においてＣＲＡＣの負荷電力が最小になるようにするために、総サーバ負荷量が一定条件のもとで、サーバ負荷位置と負荷量について分散及び集約を考える。これについては、エネルギー最小化問題の枠組みで行った。最適化を考えるために、（式１２）に示される目的関数κを定義して、目的関数κを最小化することによりminκを計算した。ここで、ｄはサーバと空調機との距離を示す。
【００３２】
【数４】
2016091320.tif 000006
【００３３】
（式８）について、右辺第一項はあるサーバの位置と空調機の位置との加重平均を示し、右辺第二項はラック内の隣接するサーバの排気温度Ｔoutに関して連続的になることを示している。（式８）の第一項及び第二項については、重み係数σ1及びσ2（σ1＋σ2＝１）で与える。連続的な温度分布については、局所的な渦などによる熱循環が少なく、滑らかな気流の流れを期待するものである。また、サーバ室内の平均温度が下がることについても最適化の規範としている。
【００３４】
（式８）の右辺第一項に係るサーバと空調機との距離ｄについて、最小の距離を探索する。サーバと空調機との間の最小の距離ｄiは、以下の（式９）で示される。
【００３５】
【数５】
2016091320.tif 000007
【００３６】
Ｐtotは、サーバの全負荷量（発熱量相当）であり、以下の（式１０）で示される。
【００３７】
【数６】
2016091320.tif 000008
【００３８】
図３を用いて、本発明における動的なサーバ発熱量の制御方法について説明する。一般に、サーバの負荷配置は不確定性が極めて高い。そのため、本実施例における数値シミュレーションでは、時間的な負荷変動特性について正弦波関数及び確率分布に従って擬似的に生成した。ユーザは、ＵＩを介して、正規分布やポアソン分布に関して、平均値及び標準偏差を自由に選択することができ、正弦関数に関して、振幅、周期（振動数）を変更することができる。ＵＩを介して与えた関数の大きさに相当する量を各サーバに与えて数値シミュレーションを行った。
【００３９】
図３（ａ）は横軸が時間、縦軸が振幅を表す正弦関数を示し、図３（ｂ）は横軸がサーバ負荷量、縦軸が確率を表すガウス関数を示し、図３（ｃ）は横軸がサーバ負荷量の平均値（ポアソン関数が平均値を変数としているため）、縦軸が確率を表すポアソン関数を示す。
【００４０】
図４は、本発明におけるＵＩで表示するサーバルーム内の配置を例示する図である。図４には、本発明におけるＵＩに表示される２つのラックとラック当り３つのサーバとを配置したサーバルームの配置例が示されている。ここでは、空調機吸気温度計測部、空調機の吹き出し部における温度計測部、６つのサーバ、２架のラックが示されている。
【００４１】
図４に示されるサーバルームでは、空調機からの冷気は床下から右上の天井に気流が抜けていく方式を示す。また、図４に示されるサーバルームでは、２つのラックの対面側にサーバの吸気部が設けられ、２つのラックの外側からサーバの排気熱が放出される。これらは以下で図示するサーバルームでも同様とする。
【００４２】
図５は、複数のラックとサーバにおける番号及び定義を例示する。図５に示されるように、サーバの番号は、左上から下へ、そして、右方向に向かうに従って大きくなるように定義した。図５中のＳ3Ｃ0及びＳ3Ｃ1は、例えば（式９）のｄiを求める際に用いられ、サーバＳ3と空調機の吹き出し部における温度計測部Ｃ0及びＣ1の位置との距離をそれぞれ表す。
【００４３】
図６乃至図１２は、（式８）における重み係数σ1及びσ2（σ1＋σ2＝１）の大きさを様々に変更した場合のサーバルーム内の空調機の温度の様子を例示する。図６乃至図１２では、サーバの総負荷量を８０００ＷとしてＣＲＡＣ１台の吹き出し温度の変化の数値シミュレーション実験を行い、代表的な４つの熱流体計算の時間変化を温度分布の違いで比較している。図６（ｅ）乃至図１２（ｅ）のグラフの横軸の時間は無次元量であり計算機上で離散化した回数を示す。
【００４４】
ここで、図６はＣＲＡＣの吹き出し温度を１０℃で固定した場合を示し、図７乃至図１２はＣＲＡＣが自動制御の場合を示す。また、図８はσ1＝１、σ2＝０の場合、図９はσ1＝０、σ2＝１の場合、図１０はσ1＝０．２、σ2＝０．８の場合、図１１はσ1＝０．５、σ2＝０．５の場合、図１２はσ1＝０．８、σ2＝０．２の場合をそれぞれ示す。図８及び図１２において、ＣＲＡＣがＯＦＦになっている時間が長いことから、（式８）では、重み係数は、σ1＞σ2と設定することが省電力化につながることが解析された。この理由はσ１の優先により空調機に近いサーバに高い負荷を、空調機に遠いサーバには低い負荷を与えるような設定となり、空調機とサーバの位置関係による吸気温度の影響を考慮したことに起因している。また、図８に示されるように、ラックの上部ほど、サーバ負荷量の割り当てが小さくなることで、熱循環効率と省電力化が達成できることが動的な数値シミュレーションを通じて得られた。このような結果は、従来にない解析結果であり、本発明は動的なサーバ分散、集約に関する最適化法であるといえる。
【００４５】
図１３は、図６乃至図１２に示す実験におけるサーバの動的な分散及び集約によるサーバ６台ごとの消費電力の時間変化を示す。図１３中の＃１〜＃６は、図５で示したサーバ番号に対応している。ここで、図１３（ｂ）はσ1＝１、σ2＝０の場合、図１３（ｃ）はσ1＝０、σ2＝１の場合、図１３（ｄ）はσ1＝０．２、σ2＝０．８の場合、図１３（ｅ）はσ1＝０．５、σ2＝０．５の場合、図１３（ｆ）はσ1＝０．８、σ2＝０．２の場合をそれぞれ示す。
【００４６】
図１３（ｂ）及び図１３（ｆ）ではサーバ＃１の負荷が低く設定されているが、これは図４及び図５に示すように空調機の天井にある戻り気流口がサーバ室内でラック配置に対して非対称に設置されていることによる。
【００４７】
図１３に示すように、動的に変化するサーバの負荷量が最適計算によりラック内の配置に応じてサーバ負荷量が非線形に割り当てられたことが確認された。即ち、初期状態から安定な温度に達したことから、負荷の高いサーバはラックの下部へ、負荷の低いサーバはラックの上部へ割り当てることが最適化、即ち、省電力につながることが数値シミュレーションで示された。ただし、これは、床上冷気吹き出し、天井戻りの循環方式の場合であるが、他の方式についても、同様にして解析できる。
【００４８】
本発明は、電力分野、エネルギー分野、通信分野、センシング分野において、実環境におけるモニタリングや画像センシングなどに関係する産業分野にも応用可能である。
【符号の説明】
【００４９】
表示部  １００
ユーザ定義部  １０１
演算処理制御部  １０２
データ蓄積部  １０３
【図１】
2016091320.tif 000009
【図２】
2016091320.tif 000010
【図３】
2016091320.tif 000011
【図５】
2016091320.tif 000012
【図４】
2016091320.tif 000013
【図６】
2016091320.tif 000014
【図７】
2016091320.tif 000015
【図８】
2016091320.tif 000016
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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