3.4 World Wide Web
もともとは、完全な分散シス
テムだった。
成功が始まると、集中化してビジネス化された。
再び、分散化が起こりつつある。
1WWWの生い立ち• 1989 CERN (European Center for Nuclear
Research) で文書管理のために考案– 他の文書へのリンクを含むテキスト（HyperText）– HTML• 1993 Mosaic– クリックするだけでリンク先にアクセスすることのできるグラフカルユーザインタフェース• 1994 World Wide Web Consortium• Netscape Navigator vs. Internet Explorer
2

URL (Uniform Resource Locator)
スキーム名://ドメイン名:ポート番号/ファイル名
例：http://www.aida.k.u-tokyo.ac.jp:8080/index.html• 「:ポート番号」、「/ファイル名」は省略可能• 「:ポート番号」を省略した場合にはスキームごとの既定値が使用される

3

スキームの例
スキーム名 プロトコル

http
https
file
ftp
mailto

ポート番号

HTTP
暗号化されたHTTP

80443
そのコンピュータ上のファイ ル
21
ファイル転送プロトコル
25
電子メール
4

80番ポートにコネクションを設定
GET /~aida/koujichu.html HTTP/1.0←コマンドの終わりを表す空行

ク
ラ
イ
ア
ン
ト

HTTP/1.1 200 OK←ステータス
Date: Thu, 21 Apr 2005 02:41:27 GMT
Server: Apache/1.3.27 (Unix) (Red-Hat/Linux) mod_ssl/2.8.12
OpenSSL/0.9.6b DAV/1.0.3 PHP/4.1.2 mod_perl/1.26
Last-Modified: Thu, 21 Apr 2005 02:17:43 GMT
ETag: "beedd-9d-42670d47"
Accept-Ranges: bytes
Content-Length: 157
Connection: close
Content-Type: text/html←ヘッダと本文を区切る空行<HTML><HEAD><TITLE>工事中</TITLE></HEAD><BODY><IMG SRC="koujichu.gif" ALT="工事中">申し訳ありませんがただい
ま工事中です</BODY></HTML>
コネクションを切断

サ
ー
バ

5

ブラウザの構造• 第1世代：全てのコンテンツをブラウザ自身が処理• ヘルパーアプリケーション– 別ウィンドウで動作• プラグイン– ブラウザウィンドウ内で動作• アプレット– 実行可能なプログラムをコンテンツとしてダウンロード

6ブラウザの構造
Webコンテンツ
ユーザインタフェース

HTML

GIF
JPEG等

Flash等HTML
インタプリタGIF
JPEG
インタプリタ

プラグイン

ア
プ
レ
ッ
ト

Real等

ヘルパー
アプリケーション

HTTP
ブラウザアプリケーション

7

HTML (HyperText Markup
Language)• 文書構造を記述する
ためのSGML(Standard Generalized
Markup Language)を
ハイパーテキスト記述に応用• HTML5 へ

HTML 1.0

HTML 2.0

HTML 3.0

Netscape独自

Microsoft独自

HTML 3.2

HTML 4.0

8通常のWEBコンテンツの流れ“雲の中はどんなデータリンクでも構わない”
Get http://www.hogehoge.com
Original
Contents
Server

USER

SD

ENTERPRISE

450

V70

Sun

ULTRA SPARC
DRIVENPROFESSIONAL WORKSTATIONSDPROFESSIONAL WORKSTATION

W

SD

index
Gif-1
Gif-2

一度のｈｔｔｐリクエストに際し、ファイル形状ごとにそれぞれＴＣＰセッションの確立から始めなければならないため、アクセス数の増加に対しサーバの負荷が指数関数的に増加する

要は、大変たくさんの TCP コネクション

9タグ<タグ名 属性名=“属性値”>文字列</タグ名>
開始タグ
終了タグ

• タグ名、属性名の大文字／小文字は区別しない• 終了タグは省略されることもある

10基本的なタグ
タグ名意味
H1～H6 見出し

P
BR
I
B
FONT
IMG

段落
改行
イタリック
ボールド
フォント

属性など
数字の小さい方が大きな見出し

align=“right”など
終了タグなしsize, face, colorなど
画像埋め込 src=“ファイル名” alt=“代替文字列”
みwidth, height、終了タグなし
11

記述例<H1>レベル1の見出し</H1><H2>レベル2の見出し</H2><H3>レベル3の見出し</H3>
入力本文中で改行しても画面上では改行されないので画面上で改行したい場合には&lt;P&gt;や&lt;BR&gt;を使う必要があります。
<P>&lt;B&gt;と&lt;/B&gt;で囲まれた部分は<B>ボールド</B>で表示されます。
<BR>&lt;I&gt;と&lt;/I&gt;で囲まれた部分は<I>イタリック</I>で表示されます。
<BR>&lt;U&gt;と&lt;/U&gt;で囲まれた部分は<U>下線付き</U>で表示され
ます。
<BR>
12

13

ハイパーリンク（アンカー）• <A href=“URL”>文字列</A>• <A href=“ファイル名”>文字列</A>• 多くのブラウザでは文字列の部分の色を変えてアンダーラインを引くことでハイパー
リンクの存在を意識させる

14

HTML文書の全体構造<HTML><HEAD><TITLE>タイトル</TITLE></HEAD><BODY>
文書本体</BODY></HTML>15リスト、表
タグ名
UL

意味
属性など
Unnumbered List type=“disc”/”circle”/”square”

OL
LI
TABLE
TR
TD

Orderd List
List Item
Table
Table Row
Table Data

TH

Table Header

type, startなど
リストの項目
borderなど
rowspan(行をまたがる)など
align, valign, rowspan, colspan,
nowrapなど
ボールドでセンタリング
16

<UL>
<LI>
&lt;B&gt;と&lt;/B&gt;で囲まれた部分は<B>ボールド</B>で表示されます。
<LI>&lt;I&gt;と&lt;/I&gt;で囲まれた部分は<I>イタリック</I>で表示されます。
<LI>&lt;U&gt;と&lt;/U&gt;で囲まれた部分は<U>下線付き</U>で表示され
ます。
</UL>
<TABLE BORDER><TR><TH>タグ名<TH>意味<TH>属性など<TR><TD>TABLE<TD>Table<TD>borderなど<TR><TD>TR<TD>Table Row<TD>rowspan(行をまたがる)など<TR><TD>TD<TD>Table Data<TD>align, valign, rowspan, colspan,
nowrapなど<TR><TD>TH<TD>Table Header<TD>ボールドでセンタリング</TABLE>
17

18

XML (eXtensible Markup
Language)• 見かけではなく項目の意味づけを記述– 利用者が新たなタグを定義– 企業間でのデータ交換など多目的に利用可• ブラウザに表示するためには見かけをXSL (eXtensible Stylesheet Language) によるスタイルシートで記述

19

20

XMLによるコンテンツ記述例<?xml version="1.0" ?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="book_list.xsl"?><book_list><book> <title> Computer Networks, 4/e </title> <author> Andrew S.
Tanenbaum </author> <year> 2003 </year> </book><book> <title> Modern Operating Systems, 2/e </title> <author> Andrew
S. Tanenbaum </author> <year> 2001 </year> </book><book> <title> Structured Computer Organization, 4/e </title> <author>
Andrew S. Tanenbaum </author> <year> 1999 </year> </book></book_list>21

XSLによるスタイルシート<?xml version='1.0'?><xsl:stylesheet xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform"
version="1.0"><xsl:template match="/"><html><body><table border="2"><tr><th> Title</th><th> Author</th><th> Year </th>
</tr>
22

XSLによるスタイルシート(続き)<xsl:for-each select="book_list/book"><tr><td> <xsl:value-of select="title"/> </td><td> <xsl:value-of select="author"/> </td><td> <xsl:value-of select="year"/> </td></tr></xsl:for-each></table></body></html></xsl:template></xsl:stylesheet>23

24

JAL ANA<航空会社>JAL ANA

Hyatt Hilton Marriott

Hertz Avis

<ホテル>
Hyatt Hilton Marriott<レンタカー>
Hertz Avis
<航空会社><ホテル><レンタカー>

WEBサービス
ポータルサーバ

ユーザパソコン(a) 既存サービス

ユーザパソコン(b) WEBサービス

WEBサービスの基本概念(2000年初頭) 25

26

27

大規模（WEB)サーバ

28

最近の 傾向・方法
1. マルチプロセッサ型の計算機アーキテク
チャの導入
分散処理(機能分散、地理的分散)

2. キャッシュ技術の導入
CDN、P2Pなど

3. DMA(Direct Memory Access)技術の導入
P2P技術

4. 仮想化技術の導入
Virtualization、Overlayネットワーク

処理負荷の分散手法
1. 水平分散– 複数のサーバに並列的に処理を実行させる。
– 特定の機能ごとに、専門化したサーバを用意し、適切に Dispatch する。

2. 垂直分散– Proxy機能や Cache機能を提供し、クライアン
トに近い仮想ノード/分身ノードが、データ処理を分担する。
– データの変更時の Consistency の維持が課
題となる。

負荷分散
Webサーバリクエスト
分配スイッチ

データベース

インターネット

31

Content Delivery Network
負荷
集中

ミラー/キャッシュ
サーバ

オリジナル
コンテンツ
サーバ

負荷
集中

従来のWebサーバシステム

オリジナル
コンテンツ
サーバ

ミラーリング/キャッシング

コンテンツ配信システム

32

CDS/CDNとは？
•CDS– Content(s) Delivery Service/System– Content(s) Distribution Service/System– Web/Streamingなどのrich contentsに対してキャッシュやミラーを積極的に用いた負荷分散システム(サービス)•リバースキャッシュ技術•キャッシュ管理技術•リクエストナビゲーション技術•CDN– Content(s) Distribution Network•CDSの基盤ネットワーク– CDS間のコンテンツピアリングを行う単位•例： A社のαというコンテンツをB社のCDSへ提供する
33

Webサービスの構造上の問題 (負荷の集中)
通常のコンテンツ
取得経路

負荷Contents
Contents
Contents 集中
コンテンツプロバイダ

負荷
集中

ISP

Internet
IX

負荷
集中

IX

負荷
集中

iDC
ISP

iDC
ISP

ISP

利用者
35

中継ノード1. キャッシング
2. リバースキャッシュ

オリジナルコンテンツを持つサーバ

図8-12 CDNの全体構造概念図36

ロングテール• 20:80の法則 (パレートの法則)– 20%の商品から80%の売り上げ– 20%の社員から80%の成果 etc.

• 実店舗では20%に注力• アマゾン・ドット・コムでは230万品目中13万位以下の売り上げが57%

37

パレートの法則 vs Long-Tail Business
損益分岐点

客数

2割：利益
8割: 損失コスト/ 客9割：利益
1割: 損失

スケール
メリット

客数

損益分岐点

Reachability by Digital
コスト/ 客38

パレートの法則 vs Long-Tail Business
損益分岐点
客数

2割：利益
8割: 損失コスト/ 客

客数

損益分岐点

損益分岐点

買ってくれる客(少量)x 大きな 利益率(粗利)コスト/ 客39

Peer-to-Peer System

What is P2P• Apply the technical frameworks, that is applied
to inside a computer so as to improve theprocessing performance, are applied to the
distributed computer network environment.
• In particular, the followings are key components
for P2P system;
1. Cache (and mirroring)
2. Redirection of data flow, e.g., DMA
3. Abstraction of objects, to handle by unique andsingle method.

• P2P does not include computation

Something new in the Internet
1. Multi-processor computer architecture for
distributed processing, aka functional
distribution, geographical distribution
2. Cache and Proxy
CDN(Contents Delivery Network)

3. Virtualization
Overlay networking

Background of P2P;
Unawared technical evolution ?
• Two of drastic cost down in ICT– Copying– Recording and saving• However, logistics of information may not beaware of this evolution……
– Have BitTorrent or Joost been awared ?
– BB-TV! by SoftBank YBB has operated, silently…

Peer-to-Peer overlay multicasting service by professional ISP, BBTV! by SoftBank over ADSL network
October 11, 2006.
Play-off game of professional2006/10/11
baseball,Hokkaido Nihon Ham
同時視聴者数と送出トラフィックの推移グラフ
B B B 同時視聴者数[単位：人]Fighters versus Fukuoka Softbank Hawks.

セン ター トラ フ ィック[ 単位： Mbps](HMS x7 2 総計)

Number
同時視聴者数

37.3Gbpsof clients(=768Kbpsx48,454)

With legacy
Unicast-based
multicast

6.97Gbps(=37.3Gx18.7%)
Start
Program
中継配信開始⇒サーバーの送信トラフィック

Game-set? 中継配信終了

Bandwidth at server

17:01 17:17 17:33 17:49 18:05 18:21 18:37 18:53 19:09 19:25 19:41 19:57 20:13 20:29 20:45 21:01 21:17 21:33 21:49 22:05 22:21 22:37 22:53 23:09 23:25 23:41
時間

Time

Peer-to-Peer Overlay Networking• First generation– Napstar, WinMX➔directory server + Pee-to-Peer connection(*) similar to SIP and NGN• Second generation– Gnutella➔ Server-less pure peer-to-peer(*) have a scaling problem…..

• Third generation– Freenet, Winny➔ introduction of network cache for scalability
45

NapsterIndex ofcontents

Filename/username

server
IP Addrss, Port,
Path (URI)

Request to connect
PC
Store contents

Provide contents

PC
Store contents

46

Gnutella
Network
Peers/
neighbors47

Gnutella：Discovery

B

F
Peer/neighbor
Got it !
C

A

data
G

D

E

Have a retrieved cont48

Gnutella： Transmission
B

F

C
Peer/neighbor

A

data
G

D

E

Node has a target con

49

Freenet ：put a file

自分のピア

Network
Hash value

Source data

Hash value
Hashvalue

Contents holder•GUID key is broadcast※HTL（TTL）=2
50

Freenet; file transfer
B
F
data
C

A

data

G

data

自分のピア
D

E

求めるデータのあるピ

51

Super-Nodes
cache/
Reverse-cache

図9-5 Winny/SKYPEにおける階層的トポロジー構造の概念図

Distributed file storage in P2P system• Napster– Separate Index and Storage• DMA operation by the introduction of out-band signaling• Reducing the copy overhead using the pointer• Freenet/Winny– Separate file name and it’s location information• Operation like virtual memory system– Anonymity of file profile– Introduction of network cache• Paging, cache, reverse-cache, etc.,

What has Peer-to-Peer introduced ?
1. {networked} Cache and Proxy
2. {networked} DMA (Direct Memory Access)
3. {networked} Virtual memory system (by DHT)
– Separate contents handler(identifier) and real
storeing address– Access heterogeneous and multiple device withsingle {virtual} interface

4. Abstraction of contents by number (by DHT)
concealing {file name, file descriptor, etc.}

Cache memory in computer

Lower speed processing

High speed processing① Requesting “read” dataMainmemory② Responding “send” data(*) ②is so slow ➔ idle clocking at CPU….

Introduction of cache memory system<<High Speed>>① Requesting“read” data
②Responding“send” data<<High Speed>><<Lower Speed>>
Data A

Data A

Cache
memory(*) Send the data by
the previous andold request

Main
memoryWhat has Peer-to-Peer introduced ?
1. {networked} Cache and Proxy
2. {networked} DMA (Direct Memory Access)
3. {networked} Virtual memory system (by DHT)
– Separate contents handler(identifier) and real
storeing address– Access heterogeneous and multiple device withsingle {virtual} interface

4. Abstraction of contents by number (by DHT)
concealing {file name, file descriptor, etc.}

DMA; Direct Memory Access① Ordering input/output data

③ Acknowledge ofcompletion of operation(interruption)

main
memoryDMA

I/Odevicecontroller② “read” and “write” data
During the DMA operation, CPU
can not access the main memorySignaling system• Out-band signaling– Separate the Data-Plane and Control-Plane)– Example; Telephone, MP3 player, TV
broadcasting• In-band signaling– Share and use the same resource by Data-Plane
and by Control-Plane– Example; internet

What has Peer-to-Peer introduced ?
1. {networked} Cache and Proxy
2. {networked} DMA (Direct Memory Access)
3. {networked} Virtual memory system (by DHT)
– Separate contents handler(identifier) and real
storeing address– Access heterogeneous and multiple device withsingle {virtual} interface

4. Abstraction of contents by number (by DHT)
concealing {file name, file descriptor, etc.}

Store of larger than “H”

Store the files, whose
Hash value is “0”～”A”

Store of “G”～”H”

0
A

H
Hash
Value

G
Store of “F”～”G”

Store of “A”～”B”

B

F

Store of “B”～”C”

C
E
Store of “E”～”F”

DStore of “C”～”D”

Store of “D”～”E”

Distributed file storage image in DHT systemデータセンター

61

電話局

自宅

データセンタhttps://www.nytimes.com/interactive/2019/03/10/technology/internet-cablesoceans.html?utm_source=elevate&utm_campaign=LinkedIn&utm_medium=social&utm_term=0_597bc2b578-0e31f613ae-56581769&_lrsc=e6ed9c97dc44-49f1-a6fc-6888803fb85b&fbclid=IwAR3tk1YDKjonsPctO6nM-u6TMX0Z5Vnw1qmEVg1rS4rqEYQAT7YQBn5fMbE

64

2019年頃

米国：中国：日本 ＝ 9 ： 3 ： 1

2016年世界各国GDP占比グローバルな通信トラフィック vs
デジタル密度の中心

出典: Equinix

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

資料： EQUINIX社 古田敬 社長

データセンターで 何が起こっている ?
1.

大規模化が加速✓ MW以下、数十MW、数百MW : “異なる解“2.

オープン化 と “PULL”ビジネス構造化

3.

持続継続・加速する質量増加の中での『爆縮』 現象✓ 継続： ムーアの法則 増加： 密度(回路・電力・熱) ＆ 速度

◼ 不変： 伝搬速度、(冷却・搬送)媒体密度

Innovations in Data Center architecture
1. Open & Transparent , i.e., white xx✓✓

HW : Chip, board, server, switch, router, Electric power, HVAC
SW: Operating system, Middleware , Application

Innovations in Data Center architecture
1. Open & Transparent , i.e., white xx✓✓

HW : Chip, board, server, switch, router, Electric power, HVAC
SW: Operating system, Middleware , Application

Open & Transparent
Not only forserver/switch/router,but also for“facilities”, with DCIM

動作条件の緩和(by ASHRAE)

ASHRAE ： American Society of Heating, Refrigerating

動作条件の緩和(by ASHRAE)

コンピュータ・データセンター

冷やす
熱を掃(吐)き出す

ASHRAE ： American Society of Heating, Refrigerating要は、、何が起こっているの ?
• モジュール構成の 再定義・再設計– 昔からの課題• パフォーマンス(具体的には、Bandwidth & Latency)
CPU >> メモリネットワーク >> ストレージ– 新しい(けれども昔からの)課題• 『物理的距離』• 『熱』• 『電力使用量・使用料金』

Innovations in Data Center architecture
1. Open & Transparent , i.e., white xx✓✓

HW : Chip, board, server, switch, router, Electric power, HVAC
SW: Operating system, Middleware , Application

2. Data (Storage) Centric✓ Big Data collection and analysis➢➢

Explosion of amount of data
Cross domain data integration✓ Processor/CPU centric ➔ Data/Storage centric➢Migration overhead:data >> processing image(*) Contribution of
1．VM (Software-Defined North Bridge) technology
2. Software-Defined Storage technology

AI新時代：ファンデーション（基盤）モデル

従来AI技術からの不連続な進化
基盤モデル
2020年代深層学習
2010年代機械学習
2000年代資料： SambaNova社

現代AIはデータフローの問題

ソフトウェア 1.0••

コードで書かれている (C++, ...)
ドメインの専門知識が必要

現代AIはデータフロー（ソフトウェア2.0）••

コードではなくデータがモデルを鍛える
ニューラルネットワークの重みで記述
Andrej Karpathy. Scaled ML 2018 talk

資料： SambaNova社

AI半導体の概況
最近のAI演算におけるCPU/GPUの課題はス
パース性への対応と消費電力• 演算性能とメモリ性能の乖離– メモリの階層構造によりデータの遅延を隠蔽– キャッシュヒット率に依存– DENSEなGEMM（密行列計算）には最適
な構造– スパース（疎行列）では性能ギャップが露呈• 現代半導体においては、演算に必要な電力消費より、データの移動に必要な電力消費の方が遥かに大きい– いかにデータを近くに配置し、データの移動
距離を短くして演算出来るかが重要

多くのスタートアップが従来方式に代わる「AI半導体」を提案している。

資料： SambaNova社

従来手法とデータフローの違い
データフローアーキテクチャは局所性と並列性を活用
Weights

畳み込みグラフSampleWeights

Conv1

計算カーネル毎にメモリアクセスが必要なため、高速メモリを演算器の近くに配置する必要→ 高速メモリは容量が小さい

Pool

Conv 2

Norm

Sum

外部メモリアクセスが最小化できるので、高速メモリが不要 → メモリ大容量化可能

データが移動しなければ演算が発生しない→ スパース性にも強い

資料： SambaNova社

OCP (Open Compute Project)に代表される、DevOps型の 設計・実装
汎用品・技術による カスタマイズ化(e.g., マイクロ・ファブ化)
Driven by GAFA+M, BAT
USA: Google, Amazon, Facebook, Apple, Microsoft
China: Baidu, Alibaba, Tencent(WeChat)

DevOps: Eco-System New Supply-Chain

User defined

PUSH(Supply-Chain)⇨ PULL(Demand-Chain)

Pressure

サービス

コンピューティング･リソース

価値の変換

Pressure

Vendor definedGoogle の 最初のサーバ(Computer Museum in California)

83

Google の 最初のサーバ(Computer Museum in California)

84

Yosemite/

1S ServerIntel Xeon D-1500 SoC
HighPowered-SoC Micro
Server 210×110mm M.2 SSD
10GbE 65W

OpenRackV2 192 SoC servers
PCI-Express x16 mechanical slots
X86 （ARM, Power）
40GbE Mellanox C-4 hybrid mezzaninecard 400W
intel created with Xeon D processor and worked with Quanta to design the board
and to get the microserver manufactured.
出典：https://code.facebook.com/posts/1616052405274961/introducing-yosemite-the-first-open-source-modular-chassis-for-high-powered-microservers-/
Facebook
and Quanta designed the sideplane and the hybrid mezzanine card along with Mellanox.
資料： OCP Japan 座長 藤田龍太郎 氏

Open COMPUTE SERVER
12U24ノード 19インチ幅
2U4ノード22インチ幅
Open Compute Project仕様 Microsoft
Open Compute Project仕様
Quanta社製
GigaByte社製

2U3ノード 22インチ幅
Open Compute Project仕様Quanta社製
87

Microsoft OCP & Cloud Server

Microsoft OCPにコントリビュート
chassis v1.0
Blade v1.0
JBOD v1.0
Chassis Management v1.0
Network Mezzanine v1.0
SAS Mezzanine v1.0
Chassis Management Software source code
出典：https://gigaom.com/2014/01/27/microsoft-the-software-king-wants-to-tell-the-world-how-to-build-servers/

資料： OCP Japan 座長 藤田龍太郎 氏

Knox (Open Vault)

Cold Storage用サーバ

OCP のサーバーとラック

ネジを１本も使わずに
キッティング
フタもなければ、
フロントパネルもない

出典：http://wp.me/pwo1E-2Ku

資料： OCP Japan 座長 藤田龍太

Power shelfPower modules and Li-ON batteries in the same shelf
Single 12V Busbar output(535A)
Three-phase input
2+1 Redundancy + batteries
534mm x 612mm x 19mm

資料： OCP Japan 座長 藤田龍太郎 氏

Google

熱交換コイル
ラック背後のファン群

ホットアイル

床下から冷却水
隙間が空いている
3ラックで1クラスタを構成？

92

Googleのデータセンター (Google)
GoogleのPUE低減方策

負荷の移動

データセンターに冷却機を設置せず、暑い日には他のデータセンターに負荷を移動

ベルギーのデータセンター
冷却機は設置されていない。

世界各地にあるGoogleデータセンター
ベルギーデータセンターで冷却機が必要になるような暑い日（年間7日程度発生）には、電源を落とし、他の地域のデータセンターに負荷を移動する。

Follow the moom
世界各地でデータセンターを運営する事業者が、その負荷を、電力料金が安く気温が低い夜間の地域に移動させる方法
アイデアは提唱されているが、実装できるのはGoogleなど超大手企業に限られる可能性が高い。

93

データセンタのエネルギー効率を示す指標PUEと向上策●PUEの向上策
・IT装置の低消費電力化
・空調システムの効率向上、容量適正化
・電力供給システムの効率向上、容量適正化
・照明や施設サポート部分の省エネルギー

→
→
→
→

効果大
効果大
効果中～大
効果小

サーバをオイルに浸して冷却 (Green Revolution Cooling)
サーバをオイルの冷却液（GreenDEF Coolant）に完全に浸すことで冷却するシステム。
データセンターの消費電力を45％削減。

サーバを冷却液に完全に浸す
サーバの消費電力を5～25％削減できる
サーバ内部のファンが不要になるため。

全体構成

ラックと屋外の熱交換機との間で冷却液を循環させる。
消費電力は、サーバの消費電力100Wあたり、5W。
95

山中のデータセンター (The Mountain Data Center)
米国ミズーリ州オザーク高原（Ozark Mountains）の地中、30万平
米の施設 The Mountain Complexの中にあるデータセンター。
断熱性の高い岩盤が地熱冷却のための理想的なヒートシンクとなる

オザーク高原の風景

岩盤をくりぬいたデータセンター
96

地下データセンター (Bahnhof)
冷涼な地下環境（15℃）を活用

改装前の核シェルター
97

地下データセンター (Bahnhof)

データセンターの入り口

98

海水空調データセンター(モーリシャス)
モーリシャスは世界初の、海水空調（SWAC: Sea Water Air
Conditioning） をビルトインした1万平米のデータセンターを建設
中 。2010年12月にオープン予定。
海水空調は米国やカナダで運用中。冷房コストを9割程度削減。
既に実用化済みの省エネ技術をデータセンターに適用。

モーリシャスアフリカ、アジア、オートストラリアの中間に位置し、地震帯から離れており、政治的・社会的にも安定しており、ネットワーク接続環境もよいことから、アフリカ、アジア、中東の情報ハブとなることを目指している。

海水空調システム
2マイル沖、水深1000mの深海から、5℃以下の海水を汲み上げ、
データセンターの冷却水との熱交換を行う。
99

洋上のデータセンター (Google)
Googleが2007年2月に特許を出願。2009年4月には特許が成立した。
波力発電で賄う。
海水をくみ上げて冷却に使用する。

土地不要で固定資産税がかからない。データセンターの消費電力は、

波力発電器
海水汲み上げパイプ
船内で海水と冷却水との熱交換を行う

100

さくらインターネット
高電圧直流給電＋太陽光発電

コンテナ型データセンター

Amzon Web Service向け Tesla リチウムイオン蓄電池センター 4.8MWh

テスラ家庭向け蓄電装置
2.5KWh10KWh
来年約40万円で発売予定
出所：Tesla Energy http://www.teslamotors.com/presskit/teslaenergy
出所： http://www.gizmodo.jp/2015/05/power_wallpower_packgigafactor.html

105米国APPLEデータセンタは、再生可能エネルギーで稼働

燃料電池と太陽光発電(計２０MW)
2012年以降、すべてのAppleのデータセンターに供給される電力は、再生可能エネルギー資源で100パーセントまかなわれています。
出所：DataCenterKnowledge
APPLEと環境
http://www.apple.com/jp/environment/renewable-energy/106Google••••デジタル化による炭素排出量大幅削減

企業や自治体がオンプレミスからGoogle Appsに移行することで最大85％の省エネ効果を達成できると、グーグルが試算している。
グーグルは2021年6月27日、企業や自治体がオンプレミスからGoogle Appsに移行することで最大85％の省エネ効果を達成できるとする試算結果をブログで紹介した。「クラウドサービスの利用で作業効率の向上に加え、エネルギー消費量や二酸化炭素の排出量の減少とコスト削減につながる」としている。
試算によれば、企業や自治体がメールシステムをオンプレミスからGmailに移行することで、最大80倍のエネルギー効率が得られるという。さらにオフィスアプ
リケーションを含めてオンプレミスからGoogle Appsに移行すれば、省エネ効果
は65～85％に達するとした。
同社によると、1万7000人の「Google Apps for Government」ユーザーがいる米国一般調達局（GSA）ではオンプレミスからの移行で二酸化炭素排出量が85％削減され、年間想定では28万5000ドルのコスト削減効果につながったとしている。

Google••2021年4月
23日

米グーグルは同社における「脱炭素」の進捗状況を20214月20日（米国時間）に発表した。2030年までにデータセンター（DC）やオフィスなどを二酸化炭素（CO2）を排出しないカーボン・フリー・エネルギーで24時間365日運営する目標を掲げており、既に5カ所のDCでその目標をほぼ達成したとする。
進捗状況はスンダー・ピチャイ最高経営責任者（CEO）名義のブログで発表した。
グーグルは脱炭素の取り組みを3つのステップに分類している。
① 第1ステップは自社が排出するCO2に相当するカーボンオフセット(CO2排出権)を購入する「カーボンニュートラル」で、グーグルは07年になし遂げた。
② 第2ステップは同社の年間電力使用量に相当する再生可能エネルギーを購入する「100%リニューアブル（再生可能エネルギー）」で17年に達成した。

【クラウド型データセンターが都会から疎開可能になった!!】➔ DataCenter-Go-to-RenewalEnergyPowerPlant(REPP)③ そして第3ステップとしてDCやオフィスが消費する電力を常時クリーンエネル
ギーでまかなう「24/7 カーボンフリー(24時間365日脱炭素)」を30年までに達成する。

To Japan

Kajanni

Helsinki
外部用
スパコン

1. 100% 水冷
2. 非常用自家発電機は無し(データバクアップは有り)
3. 場所・電力の拡張性 有り

政府
スパコン
1. 陸ファイバー ： 既存
2. C-Lion Subsea Cable➔ Amsterdam, London,
Zurich, etc.,
3. atnorth(Helsinki) とも連携
(含 量子 IQM&VTT)
4. Microsoftが 3つのDCを
Helsinkiに新設を発表

visited September 20(Wed), 2023
 100%水冷 ( HPCに特化) 簡易な施設構成(UPC,自家発) 電気代： 1/5 ～ 1/7 !!!
✓ 30 € MWh (5-7円/kWh) from PPA✓ 日本 35円/kWh✓ Carbon “Negative” も発生 製紙工場の跡地を再利用✓ 工場の躯体をそのまま利用✓ 250MWの(既存)電力引き込み✓ 100% 再生可能エネルギー電力

 地域冷暖房システムへの 熱供給✓ 夏季も販売可能(病院や宿泊施設等)✓ 大きな 税制優遇(22 € ➔ 0.6 € /MWh)✓ 拡大予定(雪の意
味)過去&現在の Google の戦略
1. Follow the Moon
✓ 夜は温度が下がるね

2. Go to North✓ 北は 温度が低いのよね

3. Follow the Sun with stable Wind, Water✓ 再生可能エネルギーの場所に移動しよう！

4. Generate, terminate and migrate over the globe✓ 電力需給 に 協力いたしましょうか?
すべては、仮想化技術の おかげ！

ドイツの会社（BMW)

大事で速い
仕事は
近い場所の
{dark-sideの}DC

Non-Criticalな仕事は、遠いけども、安い(Cheep)
Green＆Cleanな DC

Transfer DCs to energy clean sites (Iceland & Sweden)✓ 100％ Renewal Energy (Hydro & Geothermal）

1. Gentle & contribute to Earth✓ by use of renewal energy (RE-100)✓ by use of cool air (EP-100)

2. Cost& Productivity(EP-x000)

Replacing power cable (copper)
totele-communication cable (glass)移動に必要なエネルギー=Energy Productivity

荷物
Material》

電力
Electricity
Power)

(

x0000

:

x00

》

通信

Digital bits
(digital Function):1

質量(g)

質量比

陽子/中性子1.673x10-24

1,840 (=1.8x10-3)電子

9.109x10-28

1

光子

0 < m < 2x10-51＞ 2.198x10-24

モノ
電流
(電子)
電磁波(光子)(ガラス中)

速度 (Km/h)

速度 (m/sec)

速度比

3630万(=3x105 )0.0075 mm/sec
30万(=3x105)
20万(=2x105)

10
3x108
7.5x10-53x108

13,000万1/750万3,000万2,000万2x108

Asian Super Power Grid Plan (2017)121

Asian Super Power Grid Plan (2017)
Gas,PV,Wind

HVD
C

西電 東送
Oil

w/ HDVC
122

東数 西算(2021 第13期全人代)

DataResults

123

As a デジタル田園都市国家構想(Digital Garden City
Initiative)

Electric Power

Information（出所）電力広域的運営推進機関：広域系統長期方針（広域連系系統のマスタープラン）（案）(2023.3)
北海道ニュートピアデータセンター研究会提言書：「北海道をデータセンターのパラダイスに」（2022.4)

125

As a デジタル田園都市国家構想(Digital Garden City
Initiative)

Electric Power

Information“Cost”》（出所）電力広域的運営推進機関：広域系統長期方針（広域連系系統のマスタープラン）（案）(2023.3)
北海道ニュートピアデータセンター研究会提言書：「北海道をデータセンターのパラダイスに」（2022.4)

126

Electrical Power shortage in spring and winter in Japan
•

２０２２年再エネ出力制御は四国・中国・東北・北海道電力管内に拡大

Jan. to July in 2022２ 各地の出力制御回数
北海道
東北
中国
四国

Large RE Area

九州
0

10

20

30

40

50

Large RE Area

【資料】 ビットメディア 代表取締役社長 高野 雅晴 氏
第４回イベント (2022年9月28日)「データセンターの地域エネルギー貢献」

127

Electrical Power shortage in spring and winter in Japan
•

２０２２年再エネ出力制御は四国・中国・東北・北海道電力管内に拡大

Jan. to July in 2022２ 各地の出力制御回数
北海道
東北
中国
四国

Large RE Area

九州
0

10

20

30

40

50

Large RE Area
Large Demand Area
【資料】 ビットメディア 代表取締役社長 高野 雅晴 氏
第４回イベント (2022年9月28日)「データセンターの地域エネルギー貢献」

128

Data Center in rural area can help !!!
DC RE Micro-Grid
SurplusRE
We need very expensive
power transmission
infrastructure

Demands:

DC@ruralComputation

We transfer
computational
demands

Electric

Computation

SurplusRE

DC@rural

We transfer
valuable results

Computation

DC RE Micro-Grid【資料】 ビットメディア 代表取締役社長 高野 雅晴 氏
第４回イベント (2022年9月28日)「データセンターの地域エネルギー貢献」

129https://highreso.jp/gpu/consulting

人工知能・ビッグデータ に 特化 すると、、、違う解も？
1. HCI/GPU 専用サービス➔ 緩い PKIs① 遅延特性② サービス停止頻度・時間

2. {北陸}電力会社との連携➔DR: Demand Response① ΔkW (=緊急対応)② kWH (＝定常計画対応)

100

1

Energy x Digital

EV as new component
for new markets【Operating rate】• Private: 4～5%• Commercial : 24％

1. Batterya. Emergency
b. DR(Demand Response)

2. Computation

Reuse of used EV battery at Amsterdam stadium◼ {Electric} Power distribution base
Capacity of EV’s used battery packs✓3MWh only with 148 EVs✓100KW in peak per EV✓20KW in average per EV

1. Normal situation;
Power DR (Demand Response)

2. Emergency case;
Local self power supply

400V & 12V DC System
100 KW in Peak
30 KW for continuous↓

30 Housesby 50cm x 50 cm x 50cm

135

Legacy

300～500 MW

Now

1.0 ～ 1.5 GW

Hydrogen (Kurobe)

335 MW

Nuclear

500MW ～ 1.0 GW

HydrogenNissanLeaf

Macro
Parking
Lots
NissanLeaf(100 cars)

Ave.

225 MW

Peak

750 MW

Nissan Leaf： Ave. 30 KWh / car
Total No. of Leafs： 350,000(Worldwide)
75,000 (in Japan)(*) as of Sept.2016.
Ave.
3 MW
Peak

10 MW

HONDA FCV
30 kW (Ave.)
100 kW (Peak)

①Battery x ②Computation x ③Mobility
50,000 powertransmission
towersPower gridHub

EV mobile
battery
network

DC
Hub
Power
station1st life
Communication
network

Mobile battery

600 million
Utility poles

Grid operator

GW

Service providor（出所）岡本(2021)「GRIDで理解する電力システム」、電気新聞出版

137

①Battery x ②Computation x ③Mobility
50,000 powertransmission
towersst life1◆ Nissan EV：30kW(Ave.), {100kW(Peak)}, 100kWh

Communication
Power gridDC
Hub
network6
Hub
1. 10 (1 millions)：30GW(Ave.), 100 GWh(Peak)EV ➢mobilePowerbattery(=9GWh) x 10
Pumped storage
power inMobile
TEPCO
stationbattery➢ Kurobe Dam@Japan(=335MW) x 10
600 million
network
Grid operator
Utility poles
2. 100 EVs ： 3MW(Ave.), {30MW(Peak}
Service providor
GW(≒35 EVs)
➢ Eng.No.2 Bldg (12F)： 700kW➢ Hongo Campus(No.2 in Tokyo)：30MW (≒1 k EVs)
（出所）岡本(2021)「GRIDで理解する電力システム」、電気新聞出版

138

①Battery x ②Computation x ③Mobility
50,000 powertransmission(by AMD@CES2023)
FLOPS
towershttps://car.watch.impress.co.jp/docs/news/1469629.html
DC
Hub
Hub

◆ TeslaPower gridst life1(10 )： 10 T

13

Communication
network18◆ 富岳(No.3 Super Computer)： 1,000 PFLOPS (10 )EV mobile
Power
Mobile battery➢ 3 TFLOPS/node
stationbattery5)➢ 158,976600
nodes(1.5x10
millionnetworkhttps://www.fujitsu.com/jp/about/businesspolicy/tech/fugaku/specifications/
Grid operator
Utility poles
GW

Service providor

100k(=105) Tesla ≒ 富岳(No.3 Super Computer)（出所）岡本(2021)「GRIDで理解する電力システム」、電気新聞出版

139

金銭コスト
温室効果ガス排出量

鉄道、道路 vs(列車) (自動車)(ドローン)
光ファイバ網 vs

空港、港湾 vs ｛不要｝
(飛行機) (船舶)
携帯無線網 vs 衛星&WiFi網

同期型送配電網 vs 地域電力網 vs 移動型電力源
(日本型)
(米国型)
(EV電力網)【{固定}点】【{移動}点】【面】
敷設・維持・変更コストの減少＝地球温暖化ガス排出量の削減

移動能力の変化/進化【コンピュータ(計算)】1950-1990
メインフレーム/WS

1990～
ノートブック2000～

地面への恒久的拘束

地面からのHWの解放

VM(Virtual Machine)
SWのHWからの解放【UPS/バッテリー/蓄電】
1800～
自家発
化石燃料とのバンドル(拘束)2000～設置(化石燃料)発電設備
からの解放

2025～
自走
地面への拘束からの解放as 2nd life

High capacity
mobile battery
packagesas 2nd life

High capacity
mobile battery
packages

Recycling
market for usedbattery packages inEVs
as the 2nd life !!!!

Transfer cost ... ...
= Energy Productivity…

Electricity >> Digital bits
x00:

1