DEIM Forum 2013 F4-1

リアルタイム電力計測に基づくストレージの省電力化手法の実装と評価
小栗 寛生†

引田諭之††

渡辺 陽介†††

横田 治夫††† 東京工業大学 工学部情報工学科 〒 152–8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1†† 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 〒 152–8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1††† 東京工業大学 学術国際情報センター 〒 152–8550 東京都目黒区大岡山 2-12-1
E-mail: †{oguri,hikida,watanabe}@de.cs.titech.ac.jp, ††yokota@cs.titech.ac.jp
あらまし

近年の爆発的な情報量の増加により，ハードディスクを含むストレージシステムが大規模化し，それに伴うストレージシステムの消費電力の増加が問題となっている．そこで消費電力を抑えるためにいくつかの省電力化手法が提案されているが，既存の手法はディスクの実際の消費電力の変動等は利用しておらず，実消費電力量に基づいてディスクの構成や動作を決めるといったアプローチは採られていない．そこで本研究では，複数のディスクの消費電力をリアルタイムに測定できる環境を構築し，実際に測定したリアルタイムなディスクの消費電力の状況から最適なディスクの構成やディスクの動作を動的に決定する手法を提案し評価する．
キーワード

省電力化, ストレージ, ハードディスク

An Implementation and Evaluation of Power Saving Methods based on
Real-Time Power Monitoring
Hiroki OGURI† , Satoshi HIKIDA†† , Yousuke WATANABE††† , and Haruo YOKOTA††† Department of Computer Science, School of Engineering, Tokyo Institute of Technology†† Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology††† Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
E-mail: †{oguri,hikida,watanabe}@de.cs.titech.ac.jp, ††yokota@cs.titech.ac.jp
Abstract Recently, power consumption of storage systems including hard disks is an important issue due to theincrease of the amount of data. Although a number of methods for reducing power consumption of storage systems
are proposed, these exsiting methods have not used actual transition of power consumption nor adjusted execution
parameters of disk number or length of idle time based on measured power consumption of each disk. In this paper,
we construct environment capable of real-time monitoring power consumption of each disk. We then propose methods adjusting the optimal execution parameters based on the real power consumption of each disk dynamically, andevaluate the methods in constructed environment.
Key words Energy saving, Storage, Hard disk

1. は じ め にの状態は大きく分けてアクティブ，アイドル，スタンバイ，ス

近年の爆発的なデータ量の増加はストレージシステムを大規込みが行われている時や起動時で，アイドルは読み込み／書き

模化させ、それに伴いハードディスクを含むストレージシステ

込みは行われていないがディスクが回転している状態を示してムの消費電力の増加が問題となっている．グリーン IT 推進協議

いる．ディスクをスピンダウンさせ回転を停止した場合，その会の報告 [1] によると，日本のデータセンタの消費電力は 2025

ディスクはスタンバイまたはスリープ状態になる．スタンバイ

年には 2005 年の 4 倍近くに増加すると推測されている．これはホストから命令があればすぐに対応できるが，スリープは多は，ストレージの電力費用も増加することを示しており，ストくの機能が停止しているためホストからの命令に対応するにはレージの消費電力を抑えることは重要な課題になる．

時間がかかる．ディスクをスピンアップさせ回転を開始した場

リープの 4 つの状態がある [2]．アクティブは読み込み／書き

ストレージの消費電力を抑えるためには，ディスクの回転を合は，アイドル状態に落ち着くまでに大きな電力量と時間がか止め消費電力の低い状態を保つことが重要となる．ディスク

かる．各状態の消費電力はアクティブが一番大きく，アイドル，

スタンバイ，スリープの順にディスクの消費電力は小さくなる．
ストレージシステムの消費電力を抑えるために，なるべく多くのディスクをスピンダウンさせる手法には MAID(Massive

Array of Idle Disks) [3] や RAPoSDA(Replica Assisted Power
Saving Disk Array) [4] といったストレージシステムの省電力化手法が幾つか提案されている。これら既存の手法は，ディスクの集合を，オリジナルなデータを格納し必要に応じて回転させるデータディスクと，ディスクを常時回転させるキャッシュ
ディスクの 2 つのグループに分ける．そこで，既存手法ではア
クセスされたデータをキャッシュディスクに一時的に格納し，
図 1 リアルタイム電力計測可能な環境

そのキャッシュディスクにアクセスを集中させることで，データディスクへのアクセスを減らしデータディスクをスピンダウ

RAPoSDA は MAID を拡張した手法で，データをプライマ
ンして省電力化を実現している．
リ・バックアップ構成にすることで信頼性を向上させ，データ
しかし既存の手法では，ディスクの動作や構成をディスクのディスクへアクセスする際にディスクの回転状況を考慮するこ
消費電力の状況に応じて変更することは行っていない．アクセとで消費電力の抑制を行っている．
ス数に対してキャッシュディスク数が大きい場合や，ほとんど
一部のディスクにデータを集める手法としては，頻繁にアクアクセスされないデータディスクがある場合はディスクの動作セスされるデータを一部のディスクに集めることで，一部のや構成を変更することで更なる省電力効果が期待できると考えディスクへアクセスを偏らせアクセスが少なくなったディスクられる．
を低消費電力状態にする [8] や，アクセス関連性を用いて近い
また，測定した消費電力を用いないでディスクの動的変更を時間に使用されやすいデータを同じディスクにまとめることで行う場合は，ディスクの仕様書などに記載されている消費電力
不要なスピンアップ，スピンダウンを減らし省電力効果を高め
情報を利用するしかなく，実際のディスクの状態にあった正確ている手法 [9] [10] も挙げられる．
な変更を行うことができない．
これらの手法は，ディスクの消費電力の状況に応じてディス
そこで本論文では，既存の手法では利用されていないディスクの動作や構成の変更を行うことは考慮していない．そのため，
クの実際の消費電力の変動等を利用し，ディスクの消費電力にアクセス数が時間によって大幅に変化し，アクセス数に対する基づきディスクの構成や動作を決める手法を提案する．そのたキャッシュディスク数の割合が大きい場合や，一度アクセスさめ本研究では，複数のディスクの消費電力をリアルタイムに測れると長い時間アクセスされないデータディスクがある場合な定できる環境を構築し，実際に測定したリアルタイムなディス
どは余計な消費電力が発生すると考えられる．
クの消費電力の状況から最適なディスクの構成やディスクの動作を動的に決定する手法を評価する．

3. 実装したストレージシステム

本論文では，2. 節で関連研究を示し，3. 節では実装したスト
レージシステムについて述べ，4. 節で複数ディスクの消費電力

本論文で実装したストレージシステムでは，測定した個々のが測定できる環境について述べる．その後 5. 節で実消費電力をディスクの消費電力情報を用いてディスクの構成や動作を動的用いた手法について述べる．6. 節では提案手法の評価実験を行い，7. 節でまとめを述べる．

に変更できる仕組みを用意した (図 1 下部)．1 つのストレージ
コントローラですべてのディスクを管理している．
ストレージシステム内でのデータ管理方式としてはキャッシュ2. 関 連 研 究

ディスクやデータディスクを用いない通常のディスク構成のNormal と MAID を実装した．キャッシュメモリ，キャッシュ
本論文で前提とするストレージシステムは，複数のディスクを持ち，hdparm [5] などを用いたディスクの回転状態の制御が可能なものとする (図 1 下部)．
こうした環境における既存の省電力化手法には，MAID [3] や

RAPoSDA [4] などが挙げられる．MAID はディスクの集合を，ディスクのキャッシュアルゴリズムは LRU とした．データの管理はキーバリュー式のデータ管理方式で行い，新規データを格納するディスクの選択方法はラウンドロビンを用いている．

3. 1 ディスクの状態管理
ディスクの状態は大きく分けてアクティブ，アイドル，スタオリジナルなデータを格納するデータディスクと，最近アクセ
ンバイ，スリープの 4 つの状態があり，本論文で実装したスト
スされたデータをキャッシュとして配置し常時回転させているキャッシュディスクの 2 グループに分ける．そして，キャッシュ

レージシステムでは，次のようにしてディスクの状態を管理している．

ディスクにアクセスを集中させることで，データディスクへのディスクへの書き込み／読み込み時はディスクの状態をアク
アクセスを減らしアクセスの少ないデータディスクをスピンダウンさせ省電力化を実現している．MAID は ETERNUS [6]ティブ状態とし，書き込み／読み込みが終了したらアイドル状や SATABeast [7] といった製品で採用されており実用化されて態とする．ディスクをスピンダウンさせた場合はスタンバイ状
態とし，ディスクをスピンアップさせた場合はアイドル状態としいる．

て管理している．今回実験で使用したディスク DS7K3000 [11]ではスタンバイとスリープでは消費電力の差がみられなかった
ため，ディスクをスピンダウンさせることでディスクをスリープ状態にすることは行わない．
ディスクのスピンダウンには hdparm を用いてディスクをス
タンバイ状態にしている．スピンダウンしているディスクに対してアクセスが来ると自動でスピンアップをするため，スピン
アップはマウントしているパスに対して ls コマンドを実行することで行っている．
また，書き込み／読み込みの終了時刻から，同じディスクに対する次の書き込み／読み込み時までの時刻をそのディスクのアイドル時間とし，ディスクがスタンバイ状態である期間をス

図 2 構築した測定環境

タンバイ時間とする．

3. 2 Normal の動作
Normal ではキャッシュメモリとディスクを使いストレージシステムを構成している．
データの書き込みはライトスルーを採用し，書き込みの際はキャッシュメモリとディスクの両方に書き込む．データを読み込む場合は，キャッシュメモリ上に対象データがある場合はキャッ
シュメモリから読み込み，キャッシュメモリに対象データがない場合はディスクから読み込むようにする．
また，Normal ではアイドル時間が閾値を超えるディスクが
図 3 測定用回路との接続発生してもスピンダウンさせないようにしている．

3. 3 MAID の動作
MAID はキャッシュメモリとキャッシュディスクとデータディ
スクを利用しストレージシステムを構成している．

に測定可能で，測定したデータをリアルタイムに利用できる環
境が必要となる．我々は，ディスクの消費電力を測定するためデータの書き込みはライトスルーで行い，キャッシュメモリ，の回路を作成し，測定機器で測定したデータをストリームエン

キャッシュディスクの両方にデータを書き込めた場合はデータ

ジンで集計することで，リアルタイムに提案手法で利用できるディスクへの書き込みの終了を待たずに次の要求を処理する．

環境を構築した (図 1 上部，図 2)．

キャッシュメモリ，キャッシュディスクのどちらかに書き込め

4. 1 測定用回路

なかった場合はデータディスクへの書き込みの終了を待つよ

本論文では，個々のディスクの電圧を測定し，その測定した

うにしている．データを読み込む際は，まずキャッシュメモリ

電圧から計算して各ディスクの消費電力を求めるようにする．

上に対象データがある場合はキャッシュメモリから読み込み，個々のディスクの電圧を測定できるように図 3 のような回路をキャッシュメモリになくキャッシュディスクに対象データがあ作成した．図 3 の測定用回路では，ディスクと電源の間に抵抗る場合は，キャッシュディスクから読み込み，読み込んだデーを配置し，その抵抗間の電圧降下からディスクの電圧を測定でタをキャッシュメモリに書き込むようにする．キャッシュメモ

きる．ただし，抵抗値が 0.1Ω といった小さな抵抗を使用する．

リ上とキャッシュディスクの両方にない場合は，データディス

今回作成した回路（図 3）の抵抗には 0.1Ω の抵抗を利用した．

クから読み込み，読み込んだデータをキャッシュメモリとキャッ

1 台のハードディスクに対して 5V 線，12V 線のそれぞれに抵

シュディスクの両方に書き込む．

抗を配置している．測定した電圧から消費電力の計算は，5V

アイドル時間が閾値を超えるデータディスクがある場合は該当するデータディスクをスピンダウンさせる．
こうした MAID の動作から，ストレージシステムに対してあまりアクセスが来ない時に，キャッシュディスク数が多い場
合やアイドル時間の閾値が大きい場合などは余計な消費電力が発生するため，最適なキャッシュディスク数やアイドル時間の閾値を設定することが重要になると考えられる．

4. リアルタイム電力計測可能な環境

線の電圧を V5 ，12V 線の電圧を V12 ，5V 線に接続した抵抗の抵抗値を R1 ，この抵抗の電圧を VR1 ，12V 線に接続した抵抗の抵抗値を R2 ，この抵抗の電圧を VR2 として，式 1 のようにして計算して求めることができる．

W = V5 ×

VR2
VR1+ V12 ×R1
R2

(1)

4. 2 測定値のストリーム処理
測定したデータを提案手法で利用するには，測定した各ディ
スクの電圧データから消費電力の計算，計算した消費電力の平ここでは，構築した測定環境について述べる．ディスクの消均や合計をリアルタイムに算出する仕組みが必要となる．そこ

費電力を提案手法で利用するためには，複数のディスクが同時で本論文では，リアルタイムなデータを処理するためにスト図 4 StreamSpinner へのデータ要求を行うクエリ

リームエンジンを用いて各ディスクの平均や電力量を得られる
ようにしている．ストリームエンジンには StreamSpinner [12]図 5 キャッシュディスク数の動的変更を利用した．

StreamSpinner ではリアルタイムなデータに対して任意の計ような条件を設け，キャッシュディスクをスピンダウン，スピ
算を行うためのユーザ定義関数が作成できる．その関数を作成
ンアップさせることでキャッシュディスク数を変更する．
して測定した電圧から消費電力の平均や電力量を算出している．
ストレージコントローラからデータ要求を行う SQL に似たク

図 5 はキャッシュディスク 2 台の場合のキャッシュディスク
数の動的変更手法の概略を表す図となっている．

エリを発行し，その応答を取得することで算出した結果が得られる．図 4 はクエリの例で，MASTER ではデータストリーム

キャッシュディスク数を減らす条件は，キャッシュディスクへ

名，SELECT では取得したい要素，FROM では取得するデーのアクセス頻度が，事前に設定したアクセス頻度の閾値 F よりタを決めるウィンドウの長さを指定している．AVG 関数は引も少ない場合とする．ただし，キャッシュディスク数が 1 台の数で与えられた消費電力の平均を計算する．Joule 関数は引数

時はそのディスクはスピンダウンさせない．また，キャッシュの消費電力から電力量を計算する．このクエリではディスク 1

ディスクをスピンダウンさせると，残りのキャッシュディスク

の 1 秒間の平均消費電力とディスク 2 の 1 秒間の電力量の要求にアクセスが集中することやデータディスクにアクセスしに行
く回数が多くなることで，電力状況が大きく変化することが考を行っている．

4. 3 測定環境の動作概要

えられる．そのため，一度に複数のキャッシュディスクをスピ
ンダウンさせることは行わない．

ディスクを接続した測定用回路と測定機器を接続して個々の次に，キャッシュディスク数を増やす条件は，データディス
ディスクの電圧を測定できるようになっている．そして通信用
クへのアクセスが増加しデータディスクのスピンダウン・スピ
モジュールを用いて測定機器と通信し，ストリームエンジンを用いて消費電力の平均や合計を計算し，算出した結果をスト

ンアップが激しくなった場合に，キャッシュディスクを 1 台ス
ピンアップさせキャッシュディスク数を増やすようにする．具

レージコントローラに送信している．ストレージコントローラ
では，受け取った測定結果を元に 5. 節で述べるキャッシュディ
スク数やアイドル時間閾値の変更を行う提案手法の処理を行う．

5. 消費電力の測定結果を用いた省電力化

体的には以下の式 2 が成り立つ場合とする．

Wdata,n − Wdata,n−1 > W cache,n(2)

ただし，Wdata,n は n 台のキャッシュディスクをスピンダウンさせた時のデータディスク全体の電力合計値，Wdata,n−1 は n − 1

既存の手法は，リアルタイムに測定したディスクの消費電力
台のキャッシュディスクをスピンダウンさせた時のデータディを利用しディスクの動作や構成の変更を行うことは考慮していスク全体の電力合計値，W cache,n は現在のキャッシュディスク
ない．
実装したストレージシステムでは，4. 2 節で述べたようにスの電力平均とする．ただし，事前に用意したキャッシュディス
ク数を超えてスピンアップさせることは行わない．

トリームエンジンに対しデータ要求を行うことでディスクの消この式 2 を判定する周期はパラメータ Tinterval1 として事前費電力が利用できるようになっている．事前に設定した時間間に与える．
隔毎に消費電力や電力量の平均などを要求し取得している．取アルゴリズム 1 はキャッシュディスク数の動的変更の疑似コー得したデータと管理しているディスクの状態を用いてディスクドを表している．
の構成や動作を動的に変更する．
スピンダウンしたキャッシュディスクの扱いについて，スピ
ここでは測定した消費電力を用いたキャッシュディスク数の動的変更手法とアイドル時間閾値の動的変更手法の 2 つの手法

ンダウン中はアクセスを受け付けないようにする．このため，
スピンダウンしているキャッシュディスクが持っているデータについて述べる．

5. 1 キャッシュディスク数の動的変更手法（ACD:Adjusting
the number of Cache Disks）にアクセスがあった場合は，一度データディスクにアクセスする必要がある．データの一貫性を保つために，スピンアップした際には以前保持していたキャッシュデータは全て削除する．

消費電力を抑えるためには利用されないディスクをスピンダ

5. 2 アイドル時間閾値の動的変更手法（AIT:Adjusting
ウンさせることが効果的であり、既存の手法においてデータのIdle Time threshold）
利用状況やキャッシュディスク数によっては，一時的に必要の既存の手法では，データディスクのアイドル時間が事前に設ないキャッシュディスクが存在すると考えられる．そこで次の定した閾値を超えた場合に，該当するデータディスクをスピン

Algorithm 1 キャッシュディスク数の動的変更
while true do

Algorithm 2 アイドル時間閾値の動的変更
while true do

Wdata,n , W cache,n を更新

Wi,n , Ws,n , Jspin,n , Ts,n を更新

if キャッシュディスクへのアクセス頻度 < F thenif Wi,n × (Ts,n + α) > Ws,n × (Ts,n + α) + Jspin,n thenキャッシュディスク数を減らす

else {Wdata,n − Wdata,n−1 > W cache,n }キャッシュディスク数を増やす

Ti,n = Ti,n − α
end ifif Wi,n × (Ts,n − α) < Ws,n × (Ts,n − α) + Jspin,n thenTi,n = Ti,n + α

end ifsleep(Tinterval1 )end ifsleep(Tinterval2 )end while

end while

かを条件として動的に変更する．

Wi,n × (Ts,n + α) > Ws,n × (Ts,n + α) + Jspin,n(3)Wi,n × (Ts,n − α) < Ws,n × (Ts,n − α) + Jspin,n(4)

ただし，Wi,n ，Ws,n はデータディスクのアイドル時，スタン
バイ時の平均電力を表し，ストレージシステムにおいて n 番目のデータディスクがアイドル状態，スタンバイ状態の時に測定した結果より算出する．Jspin,n はデータディスクのスピンアップ，スピンダウンに必要となる電力量の和とする．スピンアッ
図6

アイドル時間閾値を小さくする場合

プに必要な電力量はスタンバイ状態のデータディスクがアクセスされスピンアップを開始した時刻から，そのデータディスクの消費電力が測定で求めた Wi,n になるまでの時間に消費した電力量を合計することで求める．スピンダウンに必要な電力量も同様にスピンダウンを開始した時刻から，測定で求めた Ws,iになるまでの時間に消費した電力量を合計することで求める．
また，Ts,n はデータディスクをスピンダウンさせた時から次のアクセスによってスピンアップが開始するまでの平均時間を表し，ストレージシステムで計算する．これらの初期値はディスクの仕様書等から得られる情報を参考にするが，十分な測定結果が得られた段階で実測値の方に切り換える．
図7

アイドル時間閾値を大きくする場合

式 3 が成立する場合はスタンバイ時間が大きく，早めにスタンバイ状態に移行した方が省電力効果が高くなると考えられる．

ダウンさせている．この閾値となる時間をアイドル時間閾値とこの場合は，事前に設定したパラメータ α を用いて，アイドル呼ぶことにする．

時間閾値を Ti,n − α と小さくし早めにスピンダウンさせる．た

既存手法では，アイドル時間閾値を稼働中に変更することはだし，Ti,n は 0 以上とする．

考慮していない．だが，スピンアップ，スピンダウンすること

式 4 が成立する場合はスタンバイ時間が小さく，ディスクをが多いデータディスクがある場合は，アイドル時間閾値を大き

スピンダウンさせることで不要な消費電力が発生してしまう場

くすることでスピンアップ，スピンダウンの回数を減らし，ほ合と考えられる．この場合は，アイドル時間閾値を Ti,n + α と

とんどアクセスされないデータディスクがある場合は，アイド

大きくしスピンダウンさせにくくする．

ル時間閾値を小さくし早めにスピンダウンさせることで，更なる省電力効果が期待できる．
図 6 と図 7 はアイドル時間閾値の動的変更手法の概略を表す

これらの式 3，4 を判定する周期はパラメータ Tinterval2 として事前に与える．
アルゴリズム 2 はアイドル時間閾値の動的変更の疑似コード

図となっている．測定した結果から，アイドル時間閾値を変更を表している．

した場合とスピンダウンさせなかった場合の消費電力量を比較

6. 実

験

することで，アイドル時間閾値を動的に変更する．
本研究ではストレージシステムへのアクセス要求の到着間隔提案手法がストレージシステムの消費電力に対してどのようが特定の分布モデルに従うことを仮定しない．n 番目のデータな影響を与えるかを確認する実験として，実際の環境でワーク

ディスクにおけるアイドル時間閾値 Ti,n を事前に設定したパラ

ロードを与えることで実験を行った．

メータ α を用いて，次の式 3 と式 4 がそれぞれ成立するかどう

比較する手法は，キャッシュディスクやデータディスクを用い表 1 Normal の構成

表 4 実験に用いたワークロード

キャッシュメモリサイズ

64M B

リード比率

90%

ディスク数

20 台

データ数

2,500

ディスクサイズ

700M B

データサイズ

32KB

リクエスト数30,000

平均リクエスト時間

100 ミリ秒

64M B

アクセス分布Zipf
1.1

キャッシュディスク数

2台

Zipf 係数

Poissonキャッシュディスクサイズ

700M B

アクセス到着分布

表2

MAID の構成

キャッシュメモリサイズ

データディスク数

18 台

データディスクサイズ

700M B

表3

実験に用いたディスク
ディスク

HDS723020BLA642

容量

2T B

キャッシュサイズ

64M B

アクティブ時の消費電力

11.3W

アイドル時の消費電力

6.8W

スタンバイ時の消費電力

0.9W

スピンアップの電力量

450.0J

スピンダウンの電力量

35.0J

スピンアップ時間

15 秒

スピンダウン時間

0.7 秒

図 8 ディスク 20 台時の平均消費電力ない通常のディスク構成の Normal と，既存手法である MAID，

MAID に対してキャッシュディスク数の動的変更を適用した
ACD，MAID に対してアイドル時間閾値の動的変更を適用した
AIT，そして ACD と AIT を同時に行った場合の ACD+AITで行った．

6. 2 節では，それぞれの提案手法の有効性を検証する実験を行う．6. 3 節では，ディスク台数の違いにより消費電力に対しどのような影響が生まれるかを確認する実験を行う．

6. 1 実 験 条 件

図 9 ディスク 20 台時の 1 リクエスト当たりの平均応答時間

ディス ク の 電 圧 の 測 定 に は HIOKI の メ モ リ ハ イ ロ ガ ー

8423 [13] を使用し，測定器によるディスクの電圧の測定間

ACD+AIT で比較を行う．

隔は 10 ミリ秒で，測定器からストリームエンジンへの測定値

図 8 はワークロードを実行した際の平均消費電力，図 9 はクの送信間隔は 1 秒，ストリームエンジンからストレージシステ

ライアントからリクエストを発行し，そのリクエストの結果がムへの送信間隔も 1 秒としている．

Normal と MAID はそれぞれ表 1 と表 2 の構成とした．評

返ってくるまでの時間，図 10 はワークロードの実行開始から終了までのキャッシュディスクとデータディスクのワット時を価に用いたハードディスクは，DS7K3000 [11] で表 3 のような合計したものを示している．またディスク台数は 20 台，アイ

構成となっている．スピンダウンの電力は文献 [11] では参考で

ドル時間閾値は 30 秒，キャッシュディスクへのアクセス頻度のきなかったため，DS7K2000 [14] を参考にしている．評価に用閾値 F は 0.6，アイドル時間閾値の動的変更に用いるパラメー

いるワークロードは，人工的に生成した表 4 に示すものを利タ α は 5 秒としている．

用した．キーとバリューには文字列を使用し，キーは 1 から始図 8 の平均消費電力は，Normal が 110.1W で，MAID がまる連番の文字列で，バリューは表 4 のデータサイズのものを106.6W ，ACD が 102.2W ，AIT が 103.1W ，ACD+AIT が使用した．また，提案手法の式 2，式 3，式 4 を判定する周期100.3W となった．データディスクのスピンダウン回数は MAID

Tinterval1 ，Tinterval2 はともに 10 秒で行った．

が 292 回，ACD が 272 回，AIT が 336 回，ACD+AIT は 309

6. 2 提案手法の消費電力と応答性能の検証実験回となった．提案手法は，Normal と比べ約 7W から 10W ，省電力化させていない Normal と既存研究の MAID，キャッMAID と比べ約 3W から 6W 小さくすることができた．ACD

シュディスク数の動的変更の ACD，アイドル時間閾値の動の平均消費電力が AIT よりも小さくなった理由は，キャッシュ

的変更の AIT，そして ACD と AIT を同時に行った場合のディスクのスタンバイ時間がデータディスクのスタンバイ時間

表 5 ディスク 5 台
手法

消費電力 電力削減率

Normal

25.9W

-

0

MAID

26.0W

-0.4%

0

ACD

22.1W

+14.7%

0

AIT

26.0W

-0.4%

0

表6
手法

図 10

ディスク 20 台時のワット時

スピンダウン回数

ディスク 10 台

消費電力 電力削減率

スピンダウン回数

Normal

53.4W

-

0

MAID

53.6W

-0.4%

13

ACD

50.0W

+6.4%

9

AIT

53.5W

-0.1%

14

表7
手法

ディスク 15 台

消費電力 電力削減率

スピンダウン回数

Normal

80.2W

-

0

MAID

81.5W

-1.6%

38

ACD

76.9W

+4.2%

29

AIT

78.7W

+1.9%

38

実験より，提案手法を用いてキャッシュディスク数やアイド
図 11

キャッシュディスクとデータディスクの消費電力の推移

ル時間閾値を動的に変更することで省電力効果が高まることが分かった．
と比べて非常に大きく，キャッシュディスクをスピンダウンさ
また今回のワークロードでは大きなスタンバイ時間が確保しせることの省電力効果が大きいためであると考えられる．図 11

にくかったため，ワット時において提案手法は Normal と比べは，スピンダウンしたキャッシュディスク 1 台とデータディスて顕著な差を示すことができなかったが，大きなスタンバイ時
ク 1 台のワークロード実行中の消費電力の推移を表しており，間が確保できるワークロードを使用した場合，提案手法の平均
縦軸は消費電力，横軸は時間を示している．この図 11 から，消費電力が小さいためより大きな省電力効果が期待できると考キャッシュディスクのスタンバイ時間の方がデータディスクよえられる．
りも大きいことが確認できる．ACD+AIT の平均消費電力が6. 3 ディスク台数が消費電力に与える影響の検証実験

最も小さくなった理由は，ACD+AIT のスピンダウン回数が次にディスク台数が提案手法に与える影響についての実験を

AIT よりも 27 回少なくなっており，省電力効果が得られる十行う．
分なスタンバイ時間が確保できない場合を少なくすることができたためであると考えられる．
図 9 の 1 リクエスト当たりの平均応答時間は，Normal が3.55 ミリ秒で，MAID が 6.51 ミリ秒，ACD が 7.65 ミリ秒，
AIT が 7.40 ミリ秒，ACD+AIT が 7.79 ミリ秒となった．提案
手法は MAID と比べ 1 ミリ秒程度の遅れで抑えることができた．提案手法が MAID と比べて遅くなった原因は，キャッシュ

MAID と提案手法におけるディスク構成はキャッシュディス
クを 2 台とし，残りをデータディスクとしている．アイドル時
間閾値は 30 秒，キャッシュディスクへのアクセス頻度の閾値 F
は 0.6，アイドル時間閾値の動的変更に用いるパラメータ α は5 秒としている．またこの実験では，ワークロードのリクエス
ト数を 30,000 から 5,000 に変更して行った．
比較対象は省電力化させていない Normal と既存研究のディスクをスピンダウンさせるとキャッシュディスク上にある

MAID，キャッシュディスク数の動的変更の ACD，アイドル時

キャッシュデータが削除されることとアイドル時間閾値が変更

間閾値の動的変更の AIT で比較を行う．

されて小さくなったことにより，スピンダウンしているデータ

表 5 から表 8 は，ストレージのディスク台数を 5 台，10 台，

ディスクへのアクセスが多くなったためであると考えられる．

15 台，20 台と変更した場合の平均消費電力，Normal の平均消図 10 のワット時では，Normal が 0.0950kW h で，MAID
費電力と比べた削減率，スピンダウン回数を示している．
が 0.0946kW h，ACD が 0.0916kW h，AIT が 0.0922kW h，

表 5 のディスク 5 台での平均消費電力は，データディスクへ

ACD+AIT が 0.0901kW h となった．Normal のワット時とのアクセスが多くなってしまい，事前に設定したアイドル時間比べ削減できた割合は，MAID が 0.4%，ACD が 3.5%，AIT
閾値以上のアイドル時間を確保できず，データディスクがスピが 2.9%，ACD+AIT が 5.2% となった．ワット時は平均消費電力と同様の結果となった．

ンダウンされなかったため MAID と AIT は Normal とほぼ同じ値となった．キャッシュディスク数の割合が大きく，ACD で

表8
手法 消費電力ディスク 20 台られるかを評価する必要がある．また実際のワークロードのト

電力削減率

スピンダウン回数

レースを利用した場合やキャッシュディスクを SSD に変更しNormal112.1W-0

た場合なども課題として挙げられる．さらにディスクの回転状

MAID

107.9W+3.8%

53

況を考慮した RAPoSDA についても実装し評価を行う必要がACD

103.7W

+7.5%

49

ある．

AIT

104.2W

+7.1%

57

謝
はキャッシュディスク数の変更が行えたため Normal と比べて14.7%削減できた．

辞本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究(A)(# 22240005) の助成により行われた．

表 6 のディスク 10 台での平均消費電力は，ディスク 5 台の時と同様にデータディスクへのアクセスが多くなってしまい，
スピンダウンするデータディスクが少なく，MAID と AIT は

Normal とほぼ同じ値となった．ACD ではキャッシュディスク
数の変更が行えたため Normal と比べて 6.4%削減できた．
表 7 のディスク 15 台での平均消費電力は，AIT は Normalと比べ小さな値となったが，MAID は Normal と比べ大きな値となってしまった．MAID と AIT におけるデータディスクのスピンダウン回数が同じであることから，AIT でアイドル時間
閾値を動的に変更したことにより，MAID と比べ十分なスタン
バイ時間が確保できることが多くなったと考えられる．ACD
では Normal と比べて 4.2%削減できた．データディスクがス
ピンダウンしているが，ディスク 10 台の時の Nomal との差とあまり変化が見られない原因は，データディスクをスピンダウンさせた際のスタンバイ時間があまり大きくなかったことが考えられる．
表 8 のディスク 20 台での平均消費電力は，ディスク 15 台の時よりも 1 台当たりのデータディスクへのアクセスが減少し，スピンダウンさせた際のスタンバイ時間が十分確保できた場合が多かったことが考えられる．そのため MAID，ACD，AIT す
べての場合の平均消費電力が Normal よりも小さな値となった．
この実験より，提案手法はディスク台数が多くなるにつれてデータディスクのスピンダウン回数やスタンバイ時間が大きくなり易く，省電力効果が得られやすいことが確認できた．

7. まとめと今後の課題
本論文では，複数のディスクの消費電力が同時に測定可能でディスクの消費電力をリアルタイムに利用できる測定環境を構築した．そして実際に測定したディスクの消費電力を利用したキャッシュディスク数の動的変更やアイドル時間閾値の動的変更を行う手法を提案し評価した．
提案手法の性能と消費電力の検証実験では，特定のワーク
ロードでは提案手法を用いてキャッシュディスク数やアイドル
時間閾値を動的に変更することの優位性を示すことができた．
ディスク台数を変更した実験では，ディスク台数が多いほど提案手法は省電力効果が高くなることが確認できた．
今後の課題としては，より実行時間の長いワークロードを使用した場合の提案手法の省電力効果の検証や，リード比率やリクエスト数などが異なるワークロードを利用した場合，ディス
ク数などが異なる場合に省電力効果に対しどのような違いがみ

文

献[1] ”2009 年度 グリーン IT 推進協議会 調査分析委員会 報告書概要.”,http://www.greenit-pc.jp/activity/reporting/100707/pdf/
GIPC Survey and Estimation Committee Report FY2009(Summary) jp.pdf[2] 岡村 博司, 服部 正勝: 改訂 ハード・ディスク装置の構造と応用,
CQ 出版社, 2010.
[3] Dennis Colarelli and Dirk Grunwald. Massive Arrays of Idle
Disks For Storage Archives. In Proceedings of the 2002
ACM/IEEE conference on Supercomputing, Supercomputing ’02, pp. 1-11, Los Alamitos, CA, USA, 2002. IEEE Computer Society Press.
[4] 引田諭之, HieuHanh Le, 横田治夫. ストレージ省電力化手法の電力削減におけるシステム構成の影響. DEIM Forum 2012
D6-2, 2012.
[5] ”hdparm.” [Online]. Available:
http://sourceforge.net/projects/hdparm/[6] ”ETERNUS DX60 S2/DX80 S2/DX90 S2.”,
http://storage-system.fujitsu.com/jp/products/diskarray/dxentry/[7] ”SATABeast/SATABeastXi.”,
http://www.nclc.co.jp/products/storage/nexsan/satabeast/[8] Eduardo Pinheiro and Ricardo Bianchini. Energy Conservation Techniques for Disk ArrayBased Servers. In Proceedings of the 18th annual international conference on Supercomputing, pp. 68-78, New York, NY, USA, 2004. ACM.
[9] 入谷優, 横田治夫. アクセス関連性によるストレージデータ配置の性能と消費電力. 第 152 回データベースシステム・第 103 回
情報基礎とアクセス技術合同研究発表会, 2011.
[10] 入谷優, 横田治夫. 動的に記録されたアクセス関連性に基づく
データ配置による省電力ストレージシステムの消費電力と性能に対する影響. DEIM Forum 2012 B1-4, 2012.
[11] Technologies, H.G.S.: Hard Disk Drive Specification, Hitachi Deskstar 7k3000,
http://www.hgst.com/tech/techlib.nsf/techdocs/
EF593BD721D5D2768825782D000B8111/$file/DS7K3000 US7K3000 SATA OEMSpecRev1.3.pdf[12] ”StreamSpinner.” [Online]. Available:
http://www.streamspinner.org/[13] ”HIOKI メモリハイロガー 8423.”,
http://hioki.jp/newproduct/8423/index.html[14] Technologies, H.G.S.: Hard Disk Drive Specification, Hitachi Deskstar 7k2000,
http://www.hgst.com/tech/techlib.nsf/techdocs/
5F2DC3B35EA0311386257634000284AD/$file/USA7K2000 DS7K2000 OEMSpec r1.4.pdf