DPPE: Holistic Framework for Data Center Energy
Efficiency- KPIs for Infrastructure, IT Equipment,
Operation (and Renewable Energy) -2012 年 8 月

Green IT 推進協議会

1.

はじめに

ICT（Information and communication technology）は経済活動の無駄を省き、輸送の効率化や代替を実現し、エネルギーの有効利用や節減による CO2 排出量削減に大きな貢献をしている。しかし、一方で ICT による電力消費は増加を続けている。特に、大量のサーバを保有するデータセンタは多大なエネルギーを消費し、かつ消費量が年々増加していることから、データセンタのエネルギー効率を高め CO2 排出量を抑制することが急務となっている。
データセンタの効率を高めるためには、まずデータセンタの効率を定量的に評価する必要がある。データセンタのエネルギー効率を表わす指標としては、現在 Power Usage
Effectiveness (PUE) が広く認知されている。しかし、PUE はファシリティのエネルギー効率を測る指標である。データセンタのエネルギー効率の改善には、ファシリティの効率化とデータセンタ内の IT 機器の効率化の両方が必要である。
そこで、グリーン IT 推進協議会（Green IT Promotion Council（GIPC）） では、デー
タセンタ全体のエネルギー効率を表わす一連の新しい指標 (または KPIs)と、それらを用いたデータセンタ効率評価の総合的な体系（Holistic Framework）として、Data center
Performance Per Energy (DPPE)の開発を進めてきた。DPPE は、ファシリティのエネル
ギー効率を表す PUE に加え、IT 機器の効率化を表す指標を包含しており、データセンタ
によるコンピューティングサービス全体の効率を表す総合指標となっている。さらに、
DPPE は太陽光発電や風力発電などのグリーンエネルギーの利用率も含む。データセンタ
事業者およびその利用者は、総合的な評価体系 (Holistic Framework) を用いてデータセンタ全体（ファシリティおよび IT 機器）の効率性を客観的に評価することができる。その結果、設備や機器の改善、効率的な運用などの努力の経過を可視化し、持続的な取り組みを進めることが可能となる。
GIPC では、
現在米国 The Green Grid など国内外の関連団体と調和を図りながら DPPEの具体化を進めている1。具体化にあたっては、以下の 2 点を目標としている。
（１） 実効性のある指標の確立
データセンタの効率性を評価できる実効性のある指標を確立する。
（２） 現実的な測定方法の提案
データセンタの実態に合わせた現実的な測定方法を提案する。このため、可能な限り、既存設備を活用して測定できる方式を目指す。

1“Harmonizing Global Metrics for Data Center Energy Efficiency 2011-02-28”(http://www.greenit-pc.jp/topics/release/pdf/dppe_j_20110228.pdf)

1本冊子は、これらの背景を踏まえ、


DPPE の基本的定義を示し、それがどのようにデータセンタのエネルギー効率化と結びついているかを説明する（2 章）



2010～2011 年度に実施した開発中の指標の測定実証事業の結果を基に、日本のデータセンタの現状を紹介する。さらに、総合的な評価体系(Holistic Framework)を用いて、どのようにデータセンタのエネルギー特性を把握し省エネの努力を進めることができるかを示す（3 章）

ことを目的としている2。実際のデータセンタにおける各指標の測定方法については特徴的な点を 2 章で紹介するにとどめ、詳細は「DPPE 測定ガイドライン3」に譲った。

2

指標の定義は 2012 年 7 月現在の提案である。今後の議論をうけ、定義や測定ガイドラインは随時変更される可能性がある。
3「DPPE 測定ガイドライン」（グリーン IT 推進協議会、2011）。以下、DPPE 測定方法の詳細は本ガイド
ラインを参照。

2

2.

エネルギー効率を示す一連の指標と総合的な評価体系(Holistic Framework)の基本的な定義

2.1

データセンタにおけるエネルギー効率向上の考え方

2007 年に米国環境保護庁が発表したレポート4によると、米国内データセンタのエネル
ギー消費量は 2000 年の 282 億 kWh/年から 2006 年には 614 億 kWh/年まで倍以上に増加した。内訳をみると、空調や電源供給のようなファシリティ（データセンタのインフラ）
部分のエネルギー消費量、サーバ・ストレージ・ネットワーク機器等の IT 機器のエネル
ギー消費量がそれぞれ約半分の割合を占めたまま、共に増加を続けている（図 2-1）
。この結果から、データセンタのファシリティ部分と IT 機器の両方でエネルギー効率向上の取り組みが必要であることがわかる。

図 2-1：米国内データセンタの年間電力消費

エネルギー調達から IT 機器における消費までのデータセンタのエネルギー消費構造を
図 2-2 に示した。データセンタのエネルギーは、まず商用電力、外部からのエネルギー供給、データセンタ敷地内でのエネルギー供給等の形で調達される。調達されたエネルギー
は、データセンタ環境を提供するための空調や電源供給、照明等のファシリティ（インフラ）部分、さらに IT 機器によって消費される。
データセンタのエネルギー効率向上の取り組みは、これらの段階それぞれで実施することができる。まずエネルギー調達段階では、グリーンエネルギー導入等によって調達する
エネルギーの質を向上させる（CO2 排出量を削減する）ことができる。次に、ファシリテ
4“Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency Public Law 109-431” (US Environmental
Protection Agency (EPA), 2007)3

ィ（インフラ）部分では、高効率な機器の導入や運用の改善によって効率を高めることができる。さらに、IT 機器部分はハードウェアとソフトウェア、運用に分割することができ、前者は高効率 IT 機器の導入、後者は IT 機器運用の改善によって効率を高めることができる。

データセンタ
発電所
グリーン

商用電力

外部からの
エネルギー供給

通常

データセンタ
環境
空調
電源供給

グリーン

敷地内の
エネルギー供給

IT 機器

ハード
ウェア

ソフト
ウェア
と
運用

照明 等

通常

エネルギー調達

データセンタ・インフラの運用

IT機器購入IT機器運用グリーンエネル
ギーの購入

データセンタインフラの改善

高効率IT機器の導入

IT機器運用の改善

図 2-2：データセンタのエネルギーフロー

データセンタ全体のエネルギーフローをこのような形に分割することにより、データセンタの高効率化を抜けもれなく検討することができる。図 2-3 は Chief Information
Officer (CIO)がデータセンタの効率化を進める過程の一例を示したものである。図 2-2 の各段階は、データセンタの各部門に対応している。そこで、（1）CIO はデータセンタ全体の効率化目標をまず設定し、(2) 次にそれを各部門の目標に配分することができる。(3) 目標をうけた各部門では、それぞれの部署に最適な方法で目標の達成を進めていけばよい。
このように、データセンタ全体の目標と各部門の目標を関連付けることにより、エネルギ
ー効率向上の取り組みを効率的に進めることができる。

4

1. 経営者はデータセンタの全体の効率化目標を設定

DC全体の効率を 2倍にしよう。
そのためには…

CIO
2. 各指標ごとの効率化目標を指示

IT運用効率を1.2倍にするよ
うに！

IT機器効率を1.4倍にするよ
うに！

CIO
では運用を
ｘｘしよう

インフラ効率を1.2倍にするように！

CIO
では20％効
率の良い機
器を導入し
よう

運用担当

調達エネル
ギーを1.1倍
グリーンに！

CIO
空調の効率を
xx% あげよう

調達担当

CIO
PVを xx kW
導入しよう

設備担当

設備担当

図 2-3：データセンタのエネルギー効率化努力の落とし込み

5

3. 現場担当者
は効率化目標を達成する為の
施策を実施

2.2

データセンタのインフラ、IT 機器、運用の効率を示す指標（DPPE）

データセンタのエネルギー効率は、消費エネルギーあたりの生産性であらわされる。また、エネルギーの調達を考慮すると、全消費エネルギーからグリーンエネルギーを控除することができる。これらを考慮すると、エネルギー効率= (データセンタの生産量) / (非グリーンエネルギーの消費量)となる。
2.1 章で示した通り、データセンタ全体のエネルギー効率を各段階へ分割することにより改善を効率的にすすめることができる。そこで、データセンタの段階ごとに効率改善を評価する 4 つの指標を定義した（表 2-1）
。分割にあたっては、IT 機器の選択や施設の改善など、図 2-2 と図 2-3 で示したデータセンタの各段階におけるエネルギー効率化の活動と連動させた。
表 2-1：DPPE を構成する一連の指標
サブ指標名

対応する

式

取り組み活動ITEU= IT 機器の総消費エネルギー

IT 機器の効率的運用：コンソ（IT Equipment（実測電力量）／IT 機器の総 リデーション、仮想化等によUtilization）

定格消費エネルギー（定格電り稼働率向上と稼動機器台数

力量）削減に努める。

ITEE= IT 機器の総定格能力（定格） より省エネルギー性能の高い（IT Equipment／IT 機器の総定格仕事率（定Energy格電力）

IT 機器の導入に努める。

Efficiency）
PUE= データセンタの総消費エネ（Power Usage

ルギー（実測）／IT 機器の総 設備の効率化、自然環境を利Effectiveness）

消費エネルギー（実測）

空調機器の効率化、電源変換用した様々な工夫などによる
ファシリティのエネルギー削減に努める。

GEC= グリーンエネルギー（太陽（Green Energy

光・風力など自然エネルギー） 発電等のグリーンエネルギー

Coefficient）

によるエネルギーの発生量の発生装置の設置と利用に努（実測）／データセンタの総める。

太陽光発電、風力発電、水力

消費エネルギー（実測）
4 つの指標(ITEU、ITEE、PUE、GEC)は、4 種の独立した省エネ努力を反映したものであり、1 つの種類の省エネ努力が、他の指標に影響を及ぼすことがないように設計され6ている。このため、それぞれの要素は指標として独立した使い方も可能である。
ここで、ITEU は、データセンタの IT 機器の効率的運用の指標である。IT 機器が全く稼働していないデータセンタでは ITEU＝0 となり、IT 機器が 100％フル稼働しているデータセンタでは、ITEU=1 となる。
ITEE は、データセンタの IT 機器の潜在能力と消費エネルギーの関係を表す指標である。省エネルギーエネタイプの IT 機器を導入すればするほど、大きな値となる。
PUE は、ファシリティのエネルギー効率を表す指標である。ファシリティにおける消費エネルギーの割合を削減するほど 1 に近づき小さい値となる。
GEC は太陽光発電や風力発電等に代表される、データセンタ内で発電された CO2 を発生しないグリーンエネルギーの利用を増やすと大きな値となる。
これらの 4 つの指標（PUE のみ逆数）は、その値が大きくなると、それに見合ってエ
ネルギー効率が向上するように定義されている。４つのサブ指標を用いることで、データセンタ全体のエネルギー効率向上の努力をそれぞれの手段に詳細化することが可能となる（図 2-4）。４つのサブ指標は、図 2-3 で示した各部門の省エネ努力に対応している。

データセンタ全体のエネルギー効率を高めるために環境にやさしく、持続可能なデータセンタの運用

目標

データセンタの設備の消費エネルギーを減らす

データセンタ内のＩＴ機器の消費エネルギーを減らす手段導入したＩＴ機器を最大効率で使う

ｴﾈﾙｷﾞｰ効率の良いＩＴ機器を導入する

設備部分の消費ｴﾈﾙｷﾞｰ比率を減らす

商用電力の利用をｸﾞﾘｰﾝ電力で置換える

指標

ITEU
IT Equipment
Utilization

ITEE
IT Equipment
Energy Efficiency

PUE
Power Usage
Effectiveness

GEC
Green Energy
Coefficient

図 2-4：データセンタのエネルギー効率の分解

7

2.3

ITEU（IT Equipment Utilization）の概要

2.3.1 指標の定義
ITEU は、IT 機器の性能をどれだけ有効に使っているかを示す指標である。IT 機器の稼働率を高め、アイドル時電力の削減を促す。潜在的な IT 機器の能力を無駄なく利用する仮想化技術、オペレーション技術による省エネの度合いを示す。
ITEU は、IT 機器の稼働率を示す指標であるため、本来は、サーバ稼動率のような実性
能と定格性能の比を、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器、その他機器など全ての IT
機器について求めて平均することが望ましい。しかし、全ての IT 機器について稼働率を測定することは現時点では困難なデータセンタが多い。そこで、代替指標として「IT 機器の総実測電力量と総定格電力量の比」を使用する。なぜなら、機器の稼働率が高いほど実測電力量は定格電力量に近づくと考えられるからである。
ITEU＝IT 機器の総消費エネルギー（実測）[kWh]／IT 機器の総定格消費エネルギー（定格）[kWh]ITEU の計算対象は、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器、その他機器からなる全ての IT 機器である。常時稼動状態で冗長化されている IT 機器は、ITEU の計算時に全て計上する。一方で、電源停止状態のスタンバイ機器は、アイドル時の電力消費が生じない
ため、計上しないものとする。実測電力量の測定期間、測定ポイントは、PUE の測定方法に準ずる。
ITEU は個別 IT 機器の定格電力を重みとした電力稼働率の加重平均となっている：
ITEU = 1 / (総定格消費エネルギー) × ( Σ 個別機器の消費エネルギー × 個別機器の消費エネルギー／個別機器の定格消費エネルギー)
したがって、定格電力が大きい IT 機器ほど全体の ITEU への貢献が大きくなる。
2.3.2 ITEU の計算例
IT 機器の実測電力量が、測定期間（30 日）中 396,000 kWh、総定格電力量は、1,500 kW
×24 時間×30 日=1,080,000 kWh の場合、
ITEU = 396,000[kWh]／1,080,000[kWh] = 0.367 = 36.7 [%]
となる。

8

2.4

ITEE（IT Equipment Energy Efficiency）の概要

2.4.1 指標の定義
ITEE は、IT 機器の総定格能力を IT 機器の総定格電力で割った値（定格仕事率）と定義する。単位電力あたりの処理能力の高い機器の導入を促すことにより、省エネを推進することを目指している。
ITEE = IT 機器の総定格能力[Work] ／ IT 機器の総定格電力[W]ただし、
IT 機器の総定格能力[Work] = α×Σ（サーバ能力[GTOPS]）＋β×Σ（ストレージ能力[Gbyte]）＋γ×Σ（ネットワーク能力[Gbps]）
ITEE の計算では、データセンタを構成する IT 機器は、簡単のため、全てサーバ、ス
トレージ、ネットワーク機器の 3 種類に分類する。サーバ、ストレージ、ネットワーク機
器に分類不可能な機器は、総定格能力の計算対象から除く。
ITEE は定格の仕事率であることから、定格能力と定格電力は、カタログ上の省エネ性
能のスペック値を用いて単純に計算する方法を採用する。機器によっては、記載義務化前の古い機器である、義務化の対象外である、などの理由でカタログ値が利用できない場合が考えられる。そこで、総定格電力と総定格能力は、両方が算定可能な IT 機器の合計を求める。
サーバ能力、ストレージ能力、ネットワーク能力としては、これまで日本国内で最も利用しやすいと考えられていた省エネ法のエネルギー消費効率を採用する方法と、世界共通での利用しやすさを重視した方法の 2 通りが議論されている。それぞれの具体的な定義を2.4.2 節と 2.4.3 節に示した。
α、β、γは、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器の能力を統合するための係数である。αは、2005 年の標準的なサーバのエネルギー消費効率の逆数と定義する。β、γも同様に、2005 年の標準的なストレージ、ネットワーク機器のエネルギー消費効率の逆数である。したがって、「IT 機器の総定格能力」は、2005 年の平均的なサーバ、ストレー
ジ、ネットワーク機器のエネルギー消費効率の逆数を重みとした能力の加重平均である（これを「Work」と定義する）。サーバのみ、ストレージのみ、ネットワーク機器のみを対象として ITEE を計算した場合、ITEE は 2005 年の標準的なサーバ・ストレージ・ネ
ットワーク機器の「単位エネルギーあたり処理能力」（総定格能力／総定格電力）に対する比となる。α、β、γの値は、対象データセンタや計算時期が異なっても共通して用いるものとする。
ITEE は ITEU 同様、IT 機器の定格電力を重みとした IT 機器効率の加重平均となっている。このため、定格電力が大きい IT 機器ほど ITEE への貢献は大きくなる。
ITEE = α × Σ (サーバ能力) +… / IT 機器の総定格エネルギー9= Σ (定格エネルギー×α× サーバ能力/ 定格エネルギー) + … /Σ (定格エネルギー)= Σ (定格エネルギー× 正規化したエネルギー効率) / Σ (定格エネルギー)
定義より、2005 年の平均的機器を備えるデータセンタの ITEE 値は１となる。
また、定格の仕事率である ITEE と実際の稼働率を示す ITEU の積は、近似的にデータセンタにおける IT 機器のエネルギー効率プロキシーと考えることができる。
2.4.2 能力の定義（日本国内向け）
現時点では、IT 機器の総定格能力を計算するために必要な、IT 機器（サーバ、ストレージ、ネットワーク機器(NW)）の能力またはエネルギー消費効率を比較できる国際的に統一された方法が存在しない。日本では、省エネ法で規定されているエネルギー消費効率の数値が必ずカタログに記載されていることから、日本国内に限定された ITEE 計算では、これをサーバの性能として用いている（表 2-2）。

表 2-2：省エネ法で用いられている機器能力
能力

備考

サーバ

複合理論性能

―

ストレージ

記憶容量

―

ネットワーク機器

転送能力（スループット） 現在検討中

なお、2007 年版のエネルギー消費効率は W/MTOPS で表示されており、2010 年版より
W/GTOPS に改訂されている。このため、2007 年版のエネルギー消費効率の数値を用いる
場合には、以下の式で換算する必要がある。
2010 年版のエネルギー消費効率相当 [W/GTOPS]= 2007 年版のエネルギー消費効率［W/MTOPS］ ×

1,000［係数 α、β、γ の計算］
係数 α、β、γ は以下のように求められる。
グリーン IT 推進協議会の調査結果5によると、サーバ、ストレージ、ネットワーク機器の 2005 年時点における代表的な能力と消費電力は表 2-3 のように与えられる。

52009 年度グリーン IT 推進協議会

調査分析委員会

報告書(http://www.greenit-pc.jp/activity/reporting/110628/index.html

10表 2-3：2005 年時点の標準的機器想定能力 (a)

消費電力 (b)単位エネルギーあたり処理能力( a / b )サーバ

36 GTOPS/台278 W/台0.129 GTOPS/W

ストレージ

300 Gbyte/台

28 W/台10.7 Gbyte/W

ネットワーク機器

4.2 Gbps/port

30 W/port

0.14 Gbps/W

係数α、β、γは、標準的な機器の、「単位エネルギーあたり処理能力」の逆数である
ことから、サーバ機器係数

α = 1/0.129 = 7.72 [W/GTOPS]

ストレージ機器係数

β = 1/10.7 = 0.0933 [W/Gbyte]

ネットワーク機器係数

γ = 1/0.14 = 7.14 [W/Gbps]となる。
2.4.3 能力の定義（グローバル向け）
日本国内では IT 機器の能力としてローカルに最も普及しているエネルギー消費効率を用いるのに対し、グローバルに ITEE を計算する場合、世界的に最も普及している指標を IT
機器の能力として用いる必要がある。このような条件を満たす指標としては、現時点では、サーバ能力 = Adjusted Peak Performance (APP)
ストレージ能力= ストレージの保存容量
ネットワーク機器= ネットワーク機器の転送速度が最も有望と考えられる。
これらの係数α、β、γは、日本国内版と同様、表 2-4 のように仮定した 2005 年の代表的機器から導出される。
表 2-4：2005 年時点の代表的機器
能力 (a)

消費電力 (b)単位エネルギーあたり処理能力( a / b )サーバ

1.8×10-3 WT/ unit

278 W/unit

6.5×10-5 [WT/W]

ストレージ

300 Gbyte/unit

28 W/unit

10.7 [Gbyte/W]

ネットワーク機器

4.2 Gbps/port

30 W/port

0.14 [Gbps/W]

係数α、β、γは、標準的な機器の「単位エネルギーあたり処理能力」の逆数であるこ
とから、

11

サーバ機器係数

α = 1.54×105 [W/WT]

ストレージ機器係数

β = 0.0933 [W/Gbyte]

ネットワーク機器係数

γ = 7.14 [W/Gbps]となる。
グローバル版の能力として現時点では APP が最も有力であるが、将来的にエネルギー
スター2.0 などが普及した場合、サーバの性能としても用いることも考えられる。また、日本国内の使用においても、今後グローバル版に統一していくことが考えられる。
2.4.4 ITEE の計算例
2.4.2 節で示した日本国内版の ITEE について計算例を示す。
省エネ法に基づきカタログに記載されているのは、能力自体ではなくエネルギー消費効率であることから、まず定格電力とエネルギー消費効率を用いてサーバとストレージの能力を求める。
サーバ

420[台]、最大消費電力 209[W]、エネルギー消費効率 0.0016[d 区分]
209[W]/0.0016[W/MTOPS]×1000＝131[GTOPS]/台

ストレージ

42[台]、最大消費電力 4620[W]、エネルギー消費効率 0.025[AAA]4,620[W]/0.025[W/Gbyte]=184,800[Gbyte]/台

ネットワーク機器の能力は省エネ法で現在定義が検討中である。そこで、ネットワーク
機器の能力は、ポート単位での設定可能速度（ワイヤースピードでは無い）で計算をおこなう。
ネットワーク 84[台]、最大消費電力 145[W]、最高通信速度 1[Gbps]、1 台あたりのポート数 24（うち全ポートは 10/100 [Mbps]設定可能、うち 14 ポートは 1 [Gbps]設定可能）
10×0.1[Gbps]＋14×1[Gbps]＝15[Gbps]/台
これらの IT 機器の能力に各台数を掛け合わせた合計を用いて ITEE を計算することができる。
ITEE＝(7.72[W/GTOPS]×130[GTOPS]×420[台]＋0.00933[W/Gbyte]×184,800[Gbyte]×42[台]＋7.14[W/Gbps]×15[Gbps]×84[台])／(209[W]×420[台]＋4,620[W]×42[台]＋145[w]×84[台])
＝3.98

12

2.5

PUE（Power Usage Effectiveness）の概要

2.5.1

指標の定義

PUE は 2007 年に米国の団体である The Green Grid（TGG）が最初に提案したデータセンタの電力効率性を測る指標である。データセンタのエネルギー効率を容易に測定することができる。
ここでは、PUE の定義は、TGG が定めるホワイトペーパー及び 2011 年 2 月開催の国際会議（データセンタのエネルギー効率に関する指標の世界協調）の合意内容6に準拠する。さらに、追加的に計測に関する詳細を日本データセンタ協会（JDCC）の標準として定めた。
PUE は、データセンタ（総施設）の全消費エネルギーを IT 機器の消費エネルギー（電力量）で割ったものである（図 2-5）。データセンタ（総施設）が IT 機器の何倍の消費エネルギーで稼動しているかをみる指標である。
PUE = データセンタの総消費エネルギー[kWh]／IT 機器の総消費エネルギー[kWh]PUE は値が小さいほどエネルギー効率が良いことを示す。必ず 1.0 以上の数値となる。
数値が 1.0 に近いほどデータセンタのエネルギー効率は良い。

データセンター専用施設
データセンターのエネルギー源①商用電源②太陽光・風力発電③非常用発電④自家発電⑤ボイラ等熱源⑥地域冷暖房 など

ＩＴ機器の総消費エネルギー

ＩＴ機器

空調設備
• 監視センター設備• 電気設備／ビル管理システム• セキュリティ設備• データセンター運用
オフィス設備• エレベーター
• 照明
• その他

データセンターの総消費エネルギー

データセンターの総消費エネルギー
ＰＵＥ ＝
ＩＴ機器の
総消費エネルギー

図 2-5：専用施設型データセンタでの PUE のイメージ

6“Harmonizing Global Metrics for Data Center Energy Efficiency 2011-02-28”(http://www.greenit-pc.jp/topics/release/pdf/dppe_j_20110228.pdf)

13

2.5.2

データセンタのエネルギー源の種類と総消費エネルギーの測定ポイント

データセンタ総施設の全消費エネルギーは、IT 機器の消費エネルギーに加え空調や照明、他のインフラの消費エネルギーを基本的に全て含む。
データセンタ総施設における全消費エネルギーは、データセンタ総施設と外部の境界（ユーティリテの責任転換箇所：Utility handoff）部分で計測し、全てのエネルギー源(商用電力、重油、ガス等）を含めて行う（図 2-6）。また、計測エネルギーは、ソースエネル
ギー量（後述：エネルギーを作る初期エネルギー量：石油量やガス量等）で計測し、電力量換算（kWh）して合算する。

図 2-6：データセンタ総施設と外部の境界：Utility handoff

現時点でデータセンタが使用する主なエネルギー源としては、①電気事業者からの受電や②太陽光発電や風力発電、③非常用発電機、④コージェネレーション等の自家発電からの電力量以外に、空調の熱源としての⑤ガス、重油等を燃料としたボイラや、自家発電用のコージェネレーションからの熱供給、⑥地域冷暖房からの熱供給など電力以外のエネル
ギー利用が挙げられる（図 2-7）。

14

データセンター

電力
熱量
データセンター
総消費エネルギーの測定ポイント①電気事業者
の商用電源

受電設備
③非常用
発電機
燃料タンク

サーバー室

②太陽光発電風力発電

ＩＴ機器の総消費エネルギーの測定ポイント

ＵＰＳ

ＰＤＵ

ＩＴ機器

（Ｂ）

④常用自家発電（コージェネレーション）（Ａ）と（Ｂ）から推計

空調機器

（Ａ）

燃料タンク
⑤ボイラ等の熱源
燃料タンク⑥地域冷暖房の熱源

図 2-7：データセンタのエネルギー源の種類

PUE の計算には、これら全てのエネルギーの合計が必要である。電力とそれ以外のエ
ネルギーと単位を統一して合計する必要があるため、エネルギーの原単位は[kWh]を使用する。3 章で示す通り、月別に見た PUE 値は季節変化するので、報告にあたっては年平均値が推奨される。測定期間が異なる PUE 値を公表する場合には、期間を明示することが望ましい。
電力以外のエネルギー源の[kWh]換算には、省エネ法施行規則に示されるエネルギー種
別発熱量を kWh に換算したものを用いる。
データセンタの総消費エネルギーを測定するポイントは、基本的にデータセンタの電源
入力（受電設備の入り口、太陽光・風力発電の出力、非常用発電機や常用自家発電（コージェネレーション）の出力）時点での電力量とし、発電や送電によるロスを考慮しない。
ボイラ等、電力以外のエネルギーについては、その燃料消費量等からエネルギーを計算する。
2.5.3 節で異なるエネルギー源が混在する場合の PUE の計算方法、2.5.4～2.5.5 節でPUE の測定ポイントについて概要を示す。

2.5.3

消費される対象エネルギーの種別とエネルギー合算の考え方について消費されるエネルギーは、電力、燃料系(重油、ガス等)及び２次エネルギー系(地域冷暖
房の冷水等）等の全てを対象とする。特に冷却設備や発電設備には重油やガス等を活用する設備が存在することに注意が必要である。
15

ソースエネルギー量の考え方
エネルギーは全て電力量換算して合算することを基本的な考え方としている。
商用電力(a)の１kWh を作成するのに、発電所の発電効率や発電所からデータセンタまでの送電ロス等を考慮すると、約 3 倍（ソース換算係数δ）のエネルギー量(δ×a)を要している。この約３倍のエネルギー量のことをソースエネルギー量という。これに対して、ロスを考慮しないエネルギー量(a) [kWh]をサイトエネルギー量と呼ぶ。
データセンタのエネルギー量はこのソースエネルギー量で評価することを基本的な考え方として、2011 年 2 月の国際会議で合意されている。
一方、燃料系のエネルギーはデータセンタで消費したものがソースエネルギー量となる。
重油等の量を電力量換算した(b) [kWh]が該当する。
また地域冷暖房の冷水等の２次エネルギー (c) はその冷水を作るのに要したエネルギ
ーの量（ソース換算係数ε）を電力量換算した(ε× c) [kWh]が該当する。

ソースエネルギー量での合算方法について
ソースエネルギーで合算するというのは上記の考え方より、以下の計算式で表現される。
総ソースエネルギー = δ× (a) + (b) + ε× (c)一方、このまま、合算すると、商用電力分が約３倍で表現されるため、商用電力がほとんどを占めるセンターでは、総施設のみかけの電力量が約３倍になり、従前の TGG の
PUE よりも値が大きくなる。
そこで従来の PUE とスケールをあわせるために、従来の商用電力の値（電力計の値）によって、全体をサイトエネルギーと同等になるよう正規化した。
DC の総消費エネルギー量 = (a) + (1/δ) x (b) + (ε / δ) x (c)ソースエネルギー換算係数としては、以下の値をグローバルに共通で用いる。
*商用電力のソースエネルギー換算係数：*燃料系のソースエネルギー換算係数：=> 1.01／δ =>*二次エネルギー系のソースエネルギー換算係数：ε／δ =>

0.35
0.40

表 2-5：エネルギー別ソースエネルギー換算係数
エネルギー種別

ソースエネルギー換算係数
1.0
0.35
0.35
0.35
0.40

商用電力
ガス（天然ガス、都市ガス等）
A 集油、軽油等
その他燃料系
冷水等（地域冷暖房）

16また、総消費エネルギー量におけるソース換算係数の考慮と対応して、IT 機器の消費エ
ネルギーにおいてはデータセンタで消費した電力の平均的なソースエネルギー換算係数を考慮する。
IT 機器の総消費エネルギー量=IT 機器のサイトエネルギー×DC 電力の平均的なソースエネルギー換算係数
ここでDC 電力の平均的なソースエネルギー換算係数= （DC で消費された全電力の調達・発電に必要なソースエネルギー）／（DC で消費された全電力のサイトエネルギー）
これらを用い、PUE =DC の総消費エネルギー量/ IT 機器の総消費エネルギー量
となる7

2.5.4

IT 機器の総消費エネルギー量の測定ポイント

IT 機器の消費エネルギー量（電力量）を計測するポイントは、PDU（分電盤）出力（UPS
出力で計測する場合は、UPS と IT 機器の間の電力ロスを考慮)とする（図 2-8）。IT 機器と測定ポイントの間に複数のダウントランスが存在する場合、ダウントランス、ケーブル等のロス分を考慮する。PDU 出力で計測できない場合、下図の代替計測ポイントで計測した結果をガイドラインに定められた方法に従って換算して PDU 出力相当とする。

7

Harmonizing Global Metrics for Data Center Energy Efficiency 2011-02-28”(http://www.greenit-pc.jp/topics/release/pdf/dppe_j_20110228.pdf)にいくつかの事例について
PUE の計算例が示されている。
、
17

電気事業者
の商用電源

受電設備

高圧受電盤

高圧分岐盤

ＵＰＳロス

代替計測
ポイント（その２）
ＵＰＳ

ＵＰＳ

空調設備
代替計測
ポイント（その１）

トランス・
ケーブルロスＰＤＵ

ＰＤＵ
ＩＴ機器の消費エネルギーの計測ポイント（ＰＤＵ出力合計）

ＩＴ機器

ＩＴ機器

ラック

ラック

• 監視センター設備• 電気設備／ビル管理システム• セキュリティ設備• データセンター運用
オフィス設備• エレベーター
• 照明
• その他

サーバー室
データセンター

図 2-8：IT 機器の消費エネルギーのポイント※力率の測定IT 機器の実際の総消費電力（kW）は、電圧（V）×電流（A）×力率（％）で算出され、kVA＝電圧（V）×電流（A）とは異なる。したがって、PUE を算出するにあたって
は、力率も考慮することが望ましい。
力率を考慮しないで、IT 機器の総消費エネルギー（電力量[kVAh]）を求めた場合、IT機器の総消費エネルギーが実際より大きくなり、PUE の計算で大きく有利になる可能性がある。
このため、IT 機器の総消費エネルギー（電力量[kWh]）を測定するためには、電流[A]×電圧[V]から計算するのではなく、力率も考慮した計測が必要である。
力率は PDU 以降の IT 機器のシステム構成によって異なるが、時系列による変化は小さい事がサンプルの実測データで知られている。このため、連続的に電流・電圧によって計測した電力量に、過去にハンディターミナル等で一時的に計測した力率の平均値等を掛け合わせて、IT 機器の総消費エネルギー量を求めても良い。力率が不明・計測不能な場
合は、推奨値として 95％を用いることとする。

18

表 2-6：サンプル実測データによる力率の例

2.5.5

Ave

Var

Max

Min

95.8%

46.6%

100%

64%

複合施設型データセンタでのデータセンタ総消費エネルギーの求め方

多くのデータセンタは、データセンタ機能（フロア）と、データセンタとは無関係な一般オフィス等の非データセンタ機能（フロア）が混在する複合施設に入居している。この場合、PUE を算出するためには、建物の総消費エネルギー（非データセンタ機能の消費
エネルギーも含まれる）から、データセンタ機能に使われた総消費エネルギーのみを抽出する必要がある。
複合施設型データセンタでは、建物内の機能（フロア）を、データセンタ機能、非デー
タセンタ機能と、共用機能の３種類に分類することができる。ここで、共用機能とは、データセンタと非データセンタ双方の機能を管理、維持、運営するために使われ、建物内で共用して使われる設備およびフロアである。具体的な設備としては、建物全体のビル管理システム、セキュリティ設備、共用フロアの空調設備、エレベーター、照明などが挙げられる。また、建物内の、ホール、廊下、トイレ、共用の会議室なども該当する。
データセンタ機能に使われた総消費エネルギーは、データセンタ機能で消費されたエネ
ルギーと、共用機能で消費されたエネルギーを案分したものの合計と定義することができる。共用機能で消費したエネルギーについては、データセンタ機能での消費相当分と非データセンタ機能（一般オフィス等）での消費相当分に案分して、データセンタ機能での消費相当分を測定済みのデータセンタ機能専用部分での消費エネルギーに加える。
具体的には、以下のプロセスで計算を行う。
まず、建物全体のエネルギー消費量から、データセンタ機能のエネルギー消費量と非データセンタ機能のエネルギー消費量を引き、共用部分のエネルギー消費量を計算する。次に、共用部分のエネルギー消費量案分は、空調とそれ以外のエネルギー消費で区別する（図2-9）。共用機能部分の空調の消費エネルギーは、データセンタ部分の IT 機器および関連設備の電力量と、非データセンタ機能（オフィス部分の OA 電力量等）の電力量との比率で案分する。一方、照明、昇降機等空調以外の消費エネルギーは、データセンタ機能部分と非データセンタ機能部分（オフィス部分等（ホール、廊下、トイレ、会議室などの共用部分を除く））の面積比率で案分する。
計算を簡略化するために、共用機能で消費されるエネルギーを全てデータセンタ機能の消費エネルギーに含めて算出しても良い。ただし、その場合、PUE は実態より悪い値となる。
また、データセンタの自己改善の目的で PUE を計算する場合は、上記に係わらず共用
19

部分の消費エネルギーを無視し測定の容易さを優先する立場もありうる8。しかし、この場合、共用部分を考慮に入れた PUE とは値が異なることに注意が必要である。

複合施設
データセンター機能

ＩＴ機器の総消費エネルギー

ＩＴ機器
データセンター専用
空調設備

データセンター機能
専用での消費分• 監視センター設備• データセンター運用
オフィス設備• その他
共用機能
建物共有の受電
設備／空調熱源など

非データセンター機能

データセンター機能
での総消費エネルギー

共用の空調設備

消費電力量の比率で案分

データセンター機能の消費相当分• 電気設備／ビル管理システム• セキュリティ設備• エレベーター• 照明（共有フロア）
• その他

専有面積の
比率で案分

非データセンター
機能の消費相当分

データセンター機能とは無関係な一般オ
フィスのコンセント電
源など
オフィス専用の空調設備

図 2-9：複合施設型データセンタのイメージと総消費エネルギーの求め方

2.5.6

PUE の計算例

データセンタの受電電力量 350,000 [kWh]、太陽光発電による発電量 40,000 [kWh]、
空調のためのボイラの燃料(A 重油)消費を 20.3 [kl]（キロリットル）、IT 機器の消費電力量を、30,000 [kWh]とする（ただし、ボイラは全て冷水生成に利用）。この時、PUE = （350,000[kWh]＋40,000[kWh]＋20.3[kl]×10,861[kWh/kl]）／30,000[kWh]= 2.03（IT 電力の平均的なソースエネルギー換算係数 = 1.0。)
8“Harmonizing Global Metrics for Data Center Energy Efficiency 2011-02-28”(http://www.greenit-pc.jp/topics/release/pdf/dppe_j_20110228.pdf)

20

2.6

GEC（Green Energy Coefficient）の概要

2.6.1

指標の定義

GEC は、太陽光発電や風力発電などデータセンタで利用するグリーンエネルギーをデータセンタの総消費エネルギーで割った値である。
GEC = データセンタの敷地内で使用されたグリーンエネルギー[kWh]／データセン
タの総消費エネルギー[kWh]ここで、グリーンエネルギーは、太陽光発電や風力発電など自然エネルギー等から生成されたエネルギーを示す。GEC では、そのうちデータセンタが法的な権利を持つグリー
ンエネルギー（電力量等）範囲を対象とする。すなわち、・ グリーンエネルギーの正確な定義（範囲）は、各国のグリーンエネルギー証書等で採用されている範囲とする。
・ グリーンエネルギー証書を購入した場合、購入量も含まれる。
・ データセンタ敷地内で生成し、グリーン電力証書として権利を外部に販売していな
いエネルギーも含まれる。敷地内で生成・消費する場合、証書化する必要は必ずしもない。敷地内で太陽光発電や風力発電による発電を行う場合の測定ポイントを図2-10 に示した。
データセンタの総消費エネルギーと合わせるため、エネルギーの原単位は[kWh]を使用する。
敷地内であっても他の利用目的（例：製造用のボイラなど）から発生した排熱を利用したものは、ボイラ等熱源や地域冷暖房等と同等とみなしグリーンエネルギーに含めない。

21

データセンター

電力
熱量
データセンター
総消費エネルギーの測定ポイント①電気事業者の商用電源※ＧＥＣの測定ポイント
受電設備

③非常用
発電機

敷地外での
太陽光発電
風力発電
水力
バイオマス発電
等

燃料タンク

サーバー室

②太陽光発電風力発電（Ｂ）④常用自家発電（コージェネレーション）ＵＰＳ

ＩＴ機器の総消費エネルギーの測定ポイント

ＰＤＵ

ＩＴ機器

電力以外の
エネルギー測定（Ａ）と（Ｂ）から推計

空調機器

（Ａ）

燃料タンク

※商用電源と同等と見なして計算⑤ボイラ等の熱源
燃料タンク⑥地域冷暖房の熱源
工場等の排熱の再利用※地域冷暖房等と同等と見なして計算

図 2-10：GEC の測定ポイントとグリーン電力・排熱利用の取り扱い

2.6.2

GEC の計算例

データセンタの受電電力量 350,000[kWh]、太陽光発電による発電量 40,000[kWh]、空調のためのボイラの燃料(A 重油)消費を 20.0[kl]（キロリットル）とすると
GEC = 40,000[kWh]／(350,000[kWh]＋40,000[kWh]＋20.3[kl]×10,861[kWh/kl]）= 6.6 [%]

22

2.7

4 つの指標選択の合理性

2.2 章では、データセンタのエネルギー消費フローを定性的に分割することにより、データセン
タ全体のエネルギー効率を構成する指標として、ITEU, ITEE, PUE, GEC の 4 つを導出した。
定量的には、データセンタ全体のエネルギー効率は、次のように表すことができる。
エネルギー効率= (データセンタの生産量) ／ (非グリーンエネルギーの消費量)= (データセンタの生産量)／（IT 機器の消費エネルギー）×（IT 機器の消費エネルギー）／（データセンタの消費エネルギー）
×（データセンタの消費エネルギー）／（非グリーンエネルギーの消費量）=（IT 生産性）×（ファシリティの効率）×（グリーンエネルギーの控除）
ここで、IT 生産性：生産量(IT 機器による情報処理量)/IT 機器の消費エネルギー
ファシリティの効率：IT 機器の消費エネルギー／DC の消費エネルギー(=1/PUE)
グリーンエネルギーの控除： DC の消費エネルギー／非グリーンエネルギーの消費量(=1/(1-GEC))
さらに、近似的に
IT 生産性=(IT 機器の平均稼働率)
×(IT 機器の定格能力)／(IT 機器の定格消費エネルギー)
IT 機器の平均稼働率=(IT 機器の実測消費エネルギー)／（IT 機器の定格消費エネルギー）がなりたつとすると、エネルギー効率=(IT 機器の実測消費エネルギー)／（IT 機器の定格消費エネルギー）×(IT 機器の定格能力)／(IT 機器の定格消費エネルギー)×（IT 機器の消費エネルギー）／（データセンタの消費エネルギー）
×（データセンタの消費エネルギー）／（非グリーンエネルギーの消費量）= ITEU × ITEE ×（1／PUE）×（1／（1－GEC））となる。
The Green Grid の IT 生産性プロキシー評価実験の一部として実際のデータセンタシステムにおいて ITEU×ITEE を評価したところ、ITEU×ITEE は、IT 生産性のプロキシーとして有用か
つ、測定の容易性が優れていた。特に測定の容易性が優れている点が、実際のデータセンタで測定できることを重視している ITEU×ITEE の特徴と考えられる。
これらの結果は、ITEU, ITEE, PUE, GEC の４つの指標を用いてデータセンタ全体のエネル
ギー効率を評価できることを示している。同時に、式においてそれぞれの指標は掛け算の各項に分離され、お互いに影響していない（独立している）。
すなわち、ITEU, ITEE, PUE, GEC の 4 つの指標は、重複なくデータセンタ全体のエネルギ
ー効率を評価できる組み合わせであることがわかる。
23

以上から、GIPC では、ITEU, ITEE, PUE, GEC の 4 つの指標を用いて、データセンタエネ
ルギー効率の総合的な評価体系、または総合指標を構築することを提案している。GIPC では、
これを Datacenter Performance Per Energy (DPPE)と呼んでいる。

24

2.8

指標を用いた総合的なエネルギー効率評価 - Holistic Framework -指標を用いてデータセンタのエネルギー効率を評価するひとつの手法として、レーダーチャー
トに 4 つの指標を示す方法がある。こうすることで、データセンタにおける省エネルギー活動の状況を、取り組みの対象別に把握することが可能となる。このような手法でエネルギー効率の複数の側面を総合的に把握することを「Holistic Framework」と定義する。
4 つの指標は、４つ全てでデータセンタ全体のエネルギー効率を評価するように設計されていることから、レーダーチャートの各軸に割り当てて用いることができる。4 つのサブ指標が示す特性は次のとおりである：・ IT 機器の運用効率
・ IT 機器のハードウェア効率・ インフラストラクチャの効率
・ グリーン電力の使用度
図 2-11 にレーダーチャートの例を示した。
ITEU

ITEE

GEC

PUE

図 2-11：Holistic Framework のレーダーチャート

図 2-11 のレーダーチャートにおいて、個別データセンタの値を平均的なデータセンタのものと比較することにより、データセンタ運用者は、それぞれのデータセンタの特性を理解し、最も改善余地の大きい側面にエネルギー効率の努力を集中することが可能となる。例えば、IT 機器のハードウェアの効率が平均的なデータセンタと比較して著しく低い場合には、IT 機器の更新がエネ
ルギー効率向上の有力なオプションとなりうる。このような効率向上施策としては、次のようなものが考えられる。
・ IT 機器の運用改善
・ 高効率 IT 機器の利用
・ インフラストラクチャ（空調や電源供給等）の効率改善
・ 再生可能エネルギーの導入
25

3.

実測プロジェクトの紹介（国内・海外）

データセンタの省エネ指標の実用性の検証、およびデータセンタにおけるエネルギー消費の実状の把握を目的に、国内のデータセンタ事業者 15 社、および海外のデータセンタ事業者 2 社（シンガポール、ベトナム）にご協力いただき、データセンタのエネルギー効率の実測プロジェクトを実施した。測定期間は、国内は 2011 年 8 月から翌年 1 月までの 6 ヶ月間、海外 2 社は 9 月の1 日分であった。
以下に、測定プロジェクトの実施概要および結果を取りまとめた。

3.1

測定プロジェクトの実施概要

全国のデータセンタ事業者 15 社が所有または運営する 20 データセンタの参加により、2011
年 8 月から翌年 1 月までの 6 ヶ月間、PUE、GEC、ITEU、ITEE の 4 つの指標に必要なデータ（機器の消費電力量など）の測定を行った。測定にあたっては、昨年度に作成された「DPPE 測
定ガイドライン」に準拠することとし、参加データセンタ事業者を対象とした説明会を事前に実施した。
本測定プロジェクトの実施概要を表 3-1 に示す。データセンタによって測定可能なデータが異なること、データセンタ側の運用の都合などにより必ずしもデータを毎月測定できなかったため、指標や月によって測定できたデータ数は異なっている。

26

表 3-1：測定プロジェクトの実施結果の概要
国内 15 事業者、海外 2 事業者○参加事業者数：○参加データセンタ数： 国内 20 データセンタ、海外 2 データセンタ
2011 年 8 月～2012 年 1 月○実施年月日：○参加データセンタの概要

・地域別データセンタ数：
北海道・東北・北陸（3）、関東（15）、東海・中部・近畿（0）、中国・四国・九州・沖縄（2）、海外（2）
・データセンタ設置年： 1985～2010 年
・総床面積：

約 800～約 145,000 ㎡

・サーバ室床面積：

約 10～約 16,500 ㎡○月別収集データ数
8月

9月

10 月

11 月

12 月

1月

PUE

19

19(2)

18

18

17

16

GEC

19

19(2)

18

19

18

16

ITEU

16

16(2)

15

16

15

16

ITEE

11

11(2)

10

11

11

11

※カッコ内は海外のデータセンタ数

27

実施結果

3.2

3.2.1

PUE

本プロジェクトにおける 2011 年 8 月から 2012 年 1 月までの各月の実測 PUE 値は、平均で 1.70～1.85 であった。期間中の最大値は 2.34、最小値は 1.41 であり、適正な測定を実施できたと考えられる（図 3-1）。
また、海外における PUE 測定結果は、シンガポールが 2.30、ベトナムが 2.02 で
あった。

８月

9

９月

１０月

１１月

１２月

１月

8

データセンター数

7
6
5
4
3

↓2.02（ベトナム）↓2.30（シンガポール）

2
1

0

- 1.2

1.2 - 1.4

1.4 - 1.6

1.6 - 1.8
1.8 - 2.0PUE

2.0 - 2.2

2.2 - 2.4

2.4 -

8月

9月

10 月

11 月

12 月

1月

(n=19)(n=19)(n=18)(n=18)(n=17)(n=16)

均

1.85

1.79

1.75

1.71

1.70

1.70

最小値

1.43

1.41

1.45

1.44

1.42

1.42

最大値

2.34

2.15

2.28

2.09

2.26

2.05

平

図 3-1：PUE の月別度数分布

月別の平均 PUE 値の推移を見ると、昨年度の結果と同様に、全国的に平均気温の高い 8 月の PUE 値が最も大きく、9 月以降は PUE 値が小さくなる傾向が見られた。
（図 3-2）。

28

PUE 最大・最小・平均値

最大値

2.60

最小値

2.40

平均値

2.20

PUE

2.00
1.80

1.60
1.40
1.20
1.00
８月

９月

１０月

１１月

１２月

１月

図 3-2：PUE の月別平均値・最大値・最小値

データセンタ設置年数と PUE 値との関係を見ると、直近 5 年程度に設置されたデータセンタの PUE 値が比較的低く、経年とともに PUE が上昇している。一方、設置してから 20 年以上のデータセンタの PUE も低くなっている。これらは老朽化した空調設備の入れ替え等の影響が考えられ、設備としてのエネルギー効率が改善されているようすが分かる（図 3-3）。

DC設置経過年数－PUE（8～翌1月）

2.60

PUE（８月）PUE（９月）

2.40

PUE（10月）

PUE

2.20

PUE（11月）
PUE（12月）

2.00

PUE（1月）

1.80
1.60
1.40
1.20
1.00

0

5

10

15

20

DC設置からの経過年数

図 3-3：データセンタ設置年数と PUE 値

29

25

30

さらに、建物の延べ床面積、サーバ室面積と PUE 値との関係についても分析を行ったところ、PUE の高いデータセンタは、比較的小規模なところに多い傾向が見られた。ある程度の規模のあるデータセンタの方が、エネルギー効率が良いという結果が得られた（図 3-4）。

延べ床面積－PUE（8～翌1月）

2.60

PUE（８月）PUE（９月）PUE（10月）

2.40

PUE（11月）

PUE

2.20

PUE（12月）
PUE（1月）

2.00
1.80
1.60
1.40
1.20

0

5,000

10,00015,00020,000

延べ床面積（㎡）

図 3-4：建物の延べ床面積と PUE 値

3025,00030,000

○昨年度の結果との比較
PUE 値について昨年度の 3 ヶ月間の測定結果との比較を行ったところ、2011 年度の PUE 値の分布には全体的に低い傾向がみられる。（表 3-2、図 3-5）。

表 3-2：PUE の平均・最小値・最大値の年度比較

平均

最小値

最大値

2010 年

2011 年

8月

1.93

1.84

9月

1.84

1.78

10 月

1.82

1.75

8月

1.22

1.43

9月

1.18

1.41

10 月

1.76

1.45

8月

2.69

2.34

9月

2.22

2.15

10 月

1.97

2.28

PUE（9月）PUE（8月）
8

8

7

7

2010年

2010年
6

データセンター数(（期間合計）

データセンター数(（期間合計）

6

2011年
5

4
3

2011年
5
4
3

2

2

1

1
0

0

- 1.2

1.2 - 1.4

1.4 - 1.6

1.6 - 1.8

1.8 - 2.0

2.0 - 2.2

2.2 - 2.4

- 1.2

2.4 -

1.2 - 1.4

PUE（10月）
7

データセンター数(（期間合計）

6

2010年

5

2011年

4

3

2

1

0

- 1.2

1.2 - 1.4

1.4 - 1.6

1.6 - 1.8

1.8 - 2.0

1.4 - 1.6

1.6 - 1.8

1.8 - 2.0ＰＵＥ

ＰＵＥ

2.0 - 2.2

2.2 - 2.4

2.4 -

ＰＵＥ

図 3-5：PUE の年度比較

31

2.0 - 2.2

2.2 - 2.4

2.4 -

この傾向を検証するために、昨年度と本年度を比較可能なデータセンタを対象に、昨年度および今年度の気温・PUE 値の比較分析を行った。
表 3-3 は気温および PUE 値である。

表 3-3：データセンタ別の PUE の年度比較（下段カッコ内は当月の平均気温）
8月

9月

10 月

11 月

12 月

1月

平均

2011 年

1.81(27.1)

1.79(24.9)

1.72(19.2)

1.71(14.8)

1.63
(7.5)

1.60
(4.8)

1.71

2010 年

1.93(28.6)

1.89(24.7)

1.81(18.6)

1.73(13.4)

1.70
(9.9)

1.64
(5.3)

1.78

2011 年

1.78(27.5)

1.77(25.1)

1.70(19.5)

1.70(14.9)

1.69
(7.5)

1.67
(4.8)

1.72

2010 年

1.89(29.6)

1.84(25.1)

1.77(18.9)

1.69(13.5)

1.76
(9.9)

1.77
(5.1)

1.79

2011 年

1.94(27.1)

1.91(24.9)

1.87(19.2)

1.85(14.8)

1.84
(7.5)

1.84
(4.8)

1.88

2010 年

2.06(28.6)

2.01(24.7)

1.97(18.6)

1.90(13.4)

1.89
(9.9)

1.88
(5.3)

1.95

2011 年

2.15(26.7)

1.95(23.0)

1.87(15.4)

1.83*(10.9)

1.85*
(3.2)

－

1.99

2010 年

1.97(26.2)

2.00(28.8)

1.82(16.7)

－

－

－

1.93

データセンタ名
データセンタ A（アウトソーシング等）

データセンタ B（DC 専業）

データセンタ C（アウトソーシング等）

データセンタ D（SIer）*2010 年のデータがないため、平均値には含めていない。

これらのデータを気温－PUE 値の XY 軸上にプロットし、それぞれの分布を直線近似したところ、昨年度と比較して今年度の近似直線の方が、傾きが小さくなった。つまり温度の上昇に対して PUE の上昇が小さいことを意味している（図 3-6）
。この結果は、今年
度は全国的な節電キャンペーンがあった影響も含め、エネルギー管理の高度化が進んだことを示唆している。

32

2.2

2011
2.1

2010
線形 (2011)
線形 (2010)

2.0

PUE

1.9

1.8

1.7

温度の変化に対して
PUE の上昇が緩やか

1.6
0

5

10

15

気温

20

25

30

35

図 3-6：PUE の年度比較

3.2.2

GEC

GEC は、データセンタの総消費エネルギーの内、データセンタ内の敷地内で生成されてデータセンタで消費された自然エネルギーの割合を示す。
今回の測定では、5 つのデータセンタ中 4 つのデータセンタにおいて太陽光による発電が行われていた（1 データセンタの発電方式は不明）。各データセンタにおける自然エネル
ギーの種類、月別の総消費エネルギー、および月別の GEC 値を表 3-4 に示す。

表 3-4：データセンタ別 GEC 等
データセン
タA

データセン
タB

データセン
タC

データセン
タD

データセン
タE

建物の用途・目
的

データセン
タ専用

データセン
タ専用

データセン
タ専用

データセン
タ専用

データセン
タ専用

自然エネルギー
種別

太陽光

太陽光

太陽光

(不明)

太陽光

GEC（平均）

0.003360.000131

0.002057

0.003047

0.001937

いずれのデータセンタにおいても、消費されるエネルギー量と比較して GEC 値は非常に小さく、最も GEC の大きいデータセンタ A においても総消費エネルギーの約 0.34％である。したがって現状においては、データセンタにおける電力源としての実質的な役割は、まだわずかである。

33

3.2.3ITEE

ITEE は、システムの総定格電力に対するシステムの総定格能力の割合を示し、単位電力あたりの処理能力が高いほど、ITEE 値は大きくなる。ITEE の想定値は概ね 1.00～4.42である。
今回のプロジェクトで ITEE を測定できたデータセンタは、国内 11 ヶ所、海外 2 ヶ所であった。表 3-5 では、2012 年 1 月の結果を示した。ITEE は、機器の入れ替え等が発生しない限りは変化しない。
測定結果は 0.16～3.95 とかなり幅広い結果となった。3 ヵ所のデータセンタにおいて
ITEE 値が 1.0 を下回っていた。また、参考として、各データセンタの IT 機器構成（サーバ、ストレージ、ネットワーク）別の ITEE についても算出した。IT 機器構成別の ITEE
は、各データセンタにおける構成別の強み・弱みの参考になると考えられる。

表 3-5：システム別 ITEE 等

システム種類ITEE（参考）
ITEE（1 月） サーバ ストレー ネットワ
ジ
ーク

DC
開設年*

証券システム 1

1.53

1.24

2.17

1.55

2005 年以降

証券システム 2（業務系）

0.74

0.63

1.99

1.21

2005 年以降

ディーリング・システム

2.17

1.38

4.90

2.00

2005 年以降

銀行システム

2.27

2.15

6.09

0.41

2005 年以降

ASP システム

1.42

1.64

3.01

0.10

2000 年以降

クラウドシステム

2.61

3.77

4.02

1.60

不明

IDC 統合監視システム

1.18

2.29

-

0.35

2000 年以降

受発注管理システム

1.41

1.44

1.39

0.95

1980 年以降

ホスティング

3.95

3.93

4.09

3.65

2005 年以降

不明

0.16

0.00

-

1.28

2005 年以降

不明

0.55

0.01

3.46

4.74

1990 年以降

平均

1.64

1.68

3.46

1.62

シンガポール（9 月）

1.64

ベトナム（9 月）

1.16（*1）係数×総定格能力（サーバ／ストレージ／ネットワーク）÷総定格電力（サーバ／ストレージ／ネットワーク）（*2）PUE のプロファイルより推定

34

3.2.4ITEU

ITEU は、システムの総定格電力に対するシステムの総消費エネルギーの割合（仕事率）を示す。ITEU の想定値は概ね 0.2～0.8 である。
今回の事業で ITEU を測定できたデータセンタは国内 16 ヶ所、海外 2 ヶ所であった。
2010 年 7 月～2011 年 1 月の期間における ITEU 値は、平均で 0.41～0.48、最大値が 0.58、最小値が 0.26 であり、すべてについて ITEU 値の想定値内に収まった。
ITEU 値は、データセンタ内の機器の活用度合いを指標化したものであり、データセンタ間の比較で多少の差異はあったが、月別の比較では、ほとんどのデータンセンタにおいて大きな変化はなかった（表 3-6）。
表 3-6：システム種類別月別の ITEU 値
平均

DC 開設年*

証券システム 1

0.50

2005 年以降

証券システム 2（業務系）

0.47

2005 年以降

ディーリング・システム

0.41

2005 年以降

銀行システム0.51

2005 年以降

ASP システム

0.48

2000 年以降

クラウドシステム

0.42

不明

IDC 統合監視システム

0.37

2000 年以降

受発注管理システム

0.31

1980 年以降

ＩＴアウトソーシング業務システム 1

0.46

2010 年以降

ＩＴアウトソーシング業務システム 2

0.442000 年以降

ハウジング

0.38

2000 年以降

ホスティング

0.43

2005 年以降

ITEU 測定用実験 1

0.41

1995 年以降

ITEU 測定用実験 2

0.472005 年以降

不明 1

0.46

2005 年以降

不明 2

0.60

1990 年以降

システム種類

平均

0.44

シンガポール

0.74

ベトナム

0.25

*PUE のプロファイルより推定

35

各データセンタのシステム種類及び平均 ITEU 値等を表 3-9 に整理した。サーバ等の機器の定格電力量は、実際の最大値よりも余裕を見た設計となっているため、ITEU の値を
そのまま稼働率とみなすことはできない。これまでの測定結果から見ると、概ね
ITEU=0.45 程度が平均、ITEU=0.6 程度が高稼働率の目安となりそうである。
なお、海外の 2 データについては測定条件が異なるため、参考として示した。

36

3.3

Examples of “Holistic Framework” Expression

3.2 節では個別（サブ）指標の分布に注目して結果を示した。次に、４つのサブ指標を総合的な評価体系(Holistic Framework) を用いて同時に示し、データセンタごとにエネ
ルギー効率の特性を把握する方法について、事例を用いて示す。
(1) ハードウェア更新による効率化が可能なデータセンタ例
図 3-7 は、あるデータセンタについて 4 つの指標をスパイダーチャートで示したものである。濃い実線がデータセンタの値、破線が実証プロジェクト全体の平均値を示す。
図のデータセンタでは、ITEU と PUE の値が平均と比べて高いのに対し、ITEE の値
は平均より低い。このことは、このデータセンタが運用面では高い効率であるのに対し、
IT 機器が若干古くなっている可能性を示唆している。そこで、このデータセンタでは IT
機器の入れ替えが効率化の有望な手段と考えられる。

Data Center A
ITEU

ITEU =0.42

1.0

0.8
0.6

0.4

ITEE = 0.48

0.2

GEC GEC0.005 0.003= 0.000.0

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0
ITEE
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

PUE

PUE =1.76
図 3-7：Holistic Framework のスパイダーチャート表示（データセンタ A）(2)今後の運用効率化が可能なデータセンタ例
次に、図 3-8 に示したデータセンタ B は、データセンタ A とは逆に、ITEE と PUE の値がよいのに対し ITEU の値が低い。ITEU の値はデータセンタの用途が密接に関連する
ため即断はできないものの、オープンしたてのデータセンタで IT 機器が余裕のある構成になっている可能性が考えられる。そのような場合には、データセンタの稼働率が上昇するとともに ITEU 値も増加していくと考えられる。

37

Data Center B
ITEU

ITEU =0.37

1.0

0.8
0.6

0.4

GEC GEC0.005 0.003
=0.00

0.2
1.0 2.0 3.0 4.0 5.0
ITEE
5.0
4.0

0.0

ITEE
= 2.17

3.0
2.0
1.0
0.0

PUE

PUE = 1.60

図 3-8：Holistic Framework のスパイダーチャート表示（データセンタ B）(3)ハード、運用共に効率化されたデータセンタ
さらに、図 3-9 には、ITEU、ITEE、PUE 全てが良好な値を示すデータセンタを示した。このデータセンタは既に IT 機器のハード面、運用面、インフラ面の全てでよい効率を示している。唯一グリーンエネルギーが未導入であることから、さらなる高効率化としてグリーンエネルギーの導入が考えられる。

Data Center C
ITEU
1.0

ITEU = 0.52

0.8
0.6

0.4
0.2

GEC
= 0.00GEC0.005

0.003

0.0

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0
ITEE
5.0
4.0

ITEE = 2.27

3.0
2.0
1.0
0.0

PUE

PUE =1.63
図 3-9：Holistic Framework のスパイダーチャート表示（データセンタ C）

38

(4)エネルギー効率の経年比較
最後に、2 年間の経年変化を調べた例を図 3-10 に示した。
2010 年と 2011 年を比較すると、ITEE の値が大きく変わらないのに対して、ITEU の
値と PUE の値が向上している。この結果は、IT 機器のハードウェアの効率が維持されているのに加え、ファシリティ、IT 機器の運用面でさらに効率の改善が進んでいることを示唆している。
このように、Holistic Framework を利用することで、データセンタの効率化努力がどのように結果として表れているかを追跡することが可能となる。

Data Center D- Comparison between FY2011 and FY2010 ITEU
1.0

0.8
0.6

0.4
0.2

GEC0.005

0.003

0.0

1.0 2.0 3.0 4.0 5.0
ITEE
5.0
4.0
3.0
2.0
1.0
0.0

PUE

Green: FY2010 (Sep), Blue: FY2011 (Sep)

図 3-10：Holistic Framework のスパイダーチャート表示（データセンタ D）

39

4.

Summary

昨今のデータセンタにおけるエネルギー消費量増加を受け、データセンタ全体のエネル
ギー効率を評価する指標と評価の枠組み DPPE の開発を進めた。開発においては、デー
タセンタのインフラ部分だけではなく IT 部分の効率改善やグリーン電力の導入も評価することができる指標を目指した。データセンタ全体の効率化目標を構成する 4 つの指標それぞれにブレークダウンすることで、それぞれの段階での効率を調べ、効果的なエネルギ
ー効率の改善に結びつけることができる。
さらに、GIPC では、指標の開発を進めるとともに、国内外の 20 以上のデータセンタ
においてデータセンタのエネルギー効率実測をおこない、指標の有用性を調べた。
その結果、日本のデータセンタの現状を明らかにした。また、４つの指標を用いた総合的な評価体系(Holistic Framework)により、データセンタのエネルギー効率の特徴を把握することができ、さらに効率改善の努力をどの部分に集中すればよいか分析できることを示した。これらを用いることで、インフラ部分に限らないデータセンタ全体のエネルギー
効率改善を進めていくことができると考えられる。
GIPC では、今後さらに指標改善の努力を進めていきたいと考えている。

Acknowledgement
データセンタエネルギー効率指標の開発、特に世界での利用可能性検討にあたって、国際協調活動を構成する The Green Grid, US EPA, US DOE, EU, BCS のメンバーからは
詳細なご意見をいただきました。また、PUE の測定ガイドライン詳細化にあたっては、
日本データセンター協会に尽力いただきました。
2010 年度及び 2011 年度の計測事業では、20 を超えるデータセンタ事業者の皆様に計測に参加いただきました。指標の開発、グローバルハーモナイゼーション、国際標準化の活動全般に対し、経済産業省商務情報政策局
情報通信機器課の多大なるご支援をいただきました。これらの皆様のご支援に深く感謝いたします。

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