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取り組み(事例)紹介

人工知能(AI)制御による空調設備の効率運転

2016年度に引き続き、国内外ともに空調エネルギーの効率化など運用改善に取り組みましたが、第8期環境行動計画の目標達成にはさらなる改善施策が必要であることから、新技術による効率化も並行して進めています。

自社開発の革新的なJIT(Just In Time)モデリング空調制御により、外気環境やサーバ内部の温度・湿度・電力データから、1時間後の温度・湿度を予測して外気冷房のON・OFFや空調機の供給温度を制御する技術で消費電力を年間20%削減しており、さらに制御エリアを拡張する計画です。また、AIによる学習制御技術も検証しており、風量、処理熱量、ICT機器の負荷などから最適な空調特性をモデル化させて、空調機の電力効率化を図っています。今後はこれらの有効性を活用し、制御対象を冷凍機、冷水ポンプといった冷熱源設備にも展開を図っていきます。

AIによる空調制御

[2018年8月掲載]

データセンター評価ツール開発による運用改善

栃木県内にある社内データセンターでは、ICT機器の冷却エネルギーが効率的に運用・制御されているかを評価する手段として、熱収支と風量収支に基づく分析を実施しました。分析にあたっては、現状のデータセンターの構造・設備仕様からエネルギー削減ポテンシャル量を把握し、改善によるPUEの理論値を算出できる「データセンター評価ツール」を開発しました。

このツールを活用することで、エネルギーロスを可視化するとともにその最適案が提示され、高効率設備の導入要否も分析可能です。分析結果を踏まえて今後のデータセンター運用の改善方針を明確にし、さらなる効率化に取り組んでいます。また、より円滑な改善が図れるよう、評価方法や各拠点で得たノウハウをガイドラインに集約し、富士通グループ内に展開する計画です。

データセンターの評価情報

[2018年8月掲載]

再生可能エネルギーの利用拡大

2017年5月に外部公開した、社内における脱炭素社会の実現に向けた環境ビジョンのもと、データセンターで使用する電力についても、再生可能エネルギーへの転換を段階的に進めています。特に、グリーン電力の調達が可能な海外を中心に導入が進んでおり、主要な国内外データセンター36拠点の総電力量の17%が再生可能エネルギーとなっています。

そのほとんどが海外のデータセンターであり、今後も海外拠点から積極的に利用拡大を図っていく計画です。

[2018年8月掲載]

大量のエネルギーを消費するデータセンターが目指す「究極の省エネ PUE 1.0への取り組み」

近年のビッグデータやAIなどに活用される、HPC(High Performance Computing)と呼ばれる高性能・高発熱のサーバの拡大は、データセンターの冷却エネルギー増加につながります。この問題解決に向けて、富士通は「環境省・平成28年度CO2排出削減対策強化誘導型技術開発・実証実験」に参加し「データセンターの根本的低炭素化」に取り組んでいます。

ICT機器の発熱レベルに応じた最適な冷却手法に着目し、特に高発熱サーバを対象に取り組んでいます。熱輸送効率が高く絶縁性のあるフッ素系不活性液体中(フロリナート)にICT機器を丸ごと沈めて冷やす液浸冷却手法を採用し、フロリナートの循環を自然対流とする富士通独自の新しい技術で「PUE1.0の壁」に挑戦しています。さらに、AIによる冷却効率化も実証実験中であり、新たな冷却手法の確立にも取り組んでいます。

サーバをフロリナートの中に浸して冷却する液浸冷却技術の写真サーバをフロリナートの中に浸して冷却する液浸冷却技術

[2017年8月掲載]

次世代クラウド基盤の低炭素化に向け産学連携の「富士通次世代クラウド協働研究所」を設立

国立大学法人大阪大学と富士通株式会社、株式会社富士通研究所は、2017年4月、「富士通次世代クラウド協働研究所」を大阪大学サイバーメディアセンター内に設立しました。

同研究所では、将来の低炭素化社会に対応した次世代クラウド基盤の開発に向けて省エネルギー技術やセキュリティ技術を研究するとともに、所属する大阪大学学生を主な対象として、低炭素化クラウド基盤技術を持つ次世代技術者の育成を図ります。今後、3者は連携して研究開発を実施し、その成果を基に本研究所や本研究所が参画するコンソーシアムが内外に構築したテストベッド(検証用プラットフォーム)などを通じてPoC(Proof of Concept:概念実証)を行います。さらに、開発した省エネ技術を活かして、次世代クラウド基盤、次世代AI基盤の省エネ化・低炭素化に取り組みます。また、富士通は、開発成果を富士通のAI技術「Zinrai」に適用することも目指します。

  • Cold Storage Geo Replication技術

現在、データセンター間の連携は、遅延が小さい近距離同期通信型方式と、遠距離非同期通信のバックアップ方式が採られています。近距離の場合は、大規模災害などで複数のデータセンターが同時に被害を受ける可能性が高く、遠距離の場合はデータの遅延が大きくなるため、バックアップや災害復旧のためのスタンバイ冗長型連携しかできませんでした。

一方で、IoTやAIの適用などを背景に、ほとんど更新されない「コールドデータ」と呼ばれるデータが、画像・映像系を中心にデータの半数を占めるようになっており、新しいデータの蓄積および複数拠点間でのデータ共有のニーズが高まっています。ただし、複数拠点間のデータセンター連携の実現は、データセンター間での同期や、読み出し時の応答速度の向上などが課題となっています。

こうした背景の下、日欧の実証実験パートナーとともに、2016年11月から、コールドデータストレージに着目した大陸間データセンター連携の共同実証実験を、大阪大学サイバーメディアセンター内のデータセンターとパリのアンテメタ社が所有するデータセンター間で行っています。スループットや耐災害性を向上させるとともに、個々のデータセンターの内部冗長を排することで低コスト化に優れた遠隔地間連携ストレージ基盤を構築し、効果などを検証しています。

Cold Storage Geo Replication

[2017年8月掲載]

業界団体への貢献

お客様のICT資産をデータセンターに集約することで社会全体での省エネ効果が発揮されます。富士通では、データセンター関連の各種業界団体におけるワーキングループ活動を積極的に行うことで、社会におけるデータセンターの価値向上に貢献しています。特に、日本データセンター協会(JDCC:Japan Data Center Council)においては、業界代表としてデータセンターのエネルギー効率指標である「PUE(Power Usage Effectiveness)の計測・計算方法の策定、普及活動を先導しています。

効果の見える化

経済産業省「国内CO2排出量クレジット制度」にて、富士通データセンターへの移設前と移設後のCO2削減量の計算方法論と実際にクレジット発行できるスキームを認定獲得しました。これにより、お客様が富士通データセンターにアウトソーシングした場合のお客様の環境貢献量を見える化するとともに、クレジット化することができます。