データセンターやサーバールームの温度管理の負荷と消費電力を減らしたいとお考えの管理部門の方へ。AIとIoTを活用した空調制御サービスのメリットやサービスの特徴についてご紹介します。
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AIとIoTによるデータセンター向け空調制御とは、AIとインターネットに接続するデバイスや技術を用いて空調を管理する仕組み・サービスです。
空調機、データセンター、サーバールームの各所にIoTの温度センサーを設置し、計測した温度データをクラウドに送信して蓄積。そのデータをAIが分析し、自動で制御します。
昨今のデータセンターはラック当たりに搭載されるサーバーの数が増え、相対的に発熱量も増加傾向にあります。そのため、データセンターの空調制御には、高発熱密度への対応が必要に。
限られたスペースの中でも効果的に省エネ対策を行うには、サーバールーム内の室内機では「空調機の幅当たりの冷却能力（kW/m）」が、屋外に設置される屋外設備では「設置面積当たりの冷房能力（kW/m2）」の最適化が求められます。
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人手に頼る方法ではなく、AIとIoTによるデータセンター向け空調制御のサービスが必要な理由は大きく2つあります。
昨今はIT機器の高スペック化により、発熱量が増える傾向にあります。すると、冷却にかかる空調機の消費電力も必然的に増加します。加えて、2021年から2022年にかけて電気代もおよそ6割も値上げされているので、省エネ対策は企業のコスト管理に直結する重要な課題です。消費電力を抑えながら温度をコントロールできるデータセンター向け空調制御は、もはや必須インフラと言えるでしょう。
アナログな管理の場合、エンジニアが定期的に見回りや温度計測を行い、空調機の温度の上げ下げ、風量や風向きを調整します。しかし、人間の経験や勘に依存した方法とあって、ある程度の経験が必要です。
各業界で人材不足が問題となっている今、知識や経験豊富なエンジニアの確保が難しく、空調管理にまでリソースを割けません。また働き手の高齢化対策として、できる限りの自動化を進めておくべきです。
前項でAIとIoTによるデータセンター向け空調制御サービスが必要な理由を挙げましたが、具体的にどのような機能があるのでしょうか。大きく3つあります。
AIとIoT温度センサーを用いて、空調を自動制御する機能。測定した温度状況から熱源を特定し、AIが最適な温度に調整します。「高稼働によって急に温度が高くなりすぎたサーバーを、ピンポイントで冷却する」といった対応が可能に。空調の無駄な稼働や室温のムラがないように運転をコントロールすることで、電力使用量の大幅な削減が期待できます。
また、温度センサーを取り付けるだけで既存の空調設備を使用できるため、空調機を買い替える手間や負担も省けます。
なお、データセンターの電気代削減についてより詳しく知りたい方は、「データセンターの電気代の削減方法とAI・IoT活用メリット」をご覧ください。
空調機やデータセンター、サーバールーム内各所に設置した温度センサーで定期的に温度を計測します。データはクラウドに送信されるため、エンジニアによる監視や見回りは不要に。なお、温度センサーで集計するデータだけでなく、ドアの開閉データや気象データといった外部データまで取り込んで分析を行うため、正確な分析を期待できます。
温度センサーからクラウドに送信・蓄積されたデータをAIが見える化。今後の運用改善に活用できます。一つの画面上で時系列に表示できるため、設定温度と室温や消費電力の相関性を把握しやすくなり、短期間で空調管理のノウハウ習得が可能に。
更に、運用支援メニューがあるサービスを選ぶと、効率的な運用や省エネに対するアドバイスも受けられます。
AIとIoTによるデータセンター向け空調制御サービスの最大の特徴は、「AIによる自動制御の機能」と「分析ツールによる運用の簡易化」にあります。それぞれの特徴について見ていきましょう。
「温度を計測して設定値を超えたらアラート通知」といった機能であれば、多くの既存のサービスやデバイスにも搭載されていています。また、20,000円程度の温湿度データロガーをUSBポートに差し込むだけでも実現可能です。しかし、ポイントは自動制御に対応しているかどうか。
AIとIoTによるデータセンター向け空調制御サービスは、蓄積したデータを分析・活用して、人手を介さずに自動制御できるのが強みです。データの蓄積に伴ってAIの学習が進み、日々の制御の精度向上が期待できます。
中には、気象データなどの外部データや、ドアの開閉のデータなど温度変動の要因分析に役立つデータを活用できるサービスもあります。
分析ツールを使って、グラフなどで改善点をわかりやすく可視化できます。たとえば、リアルタイムで温度変化がわかるサービスであれば、改善結果を即座に測定・可視化することで、運用改善のサイクルが早められます。
また、「改善のためのノウハウが足りない」「時間がない」といった場合には、分析ツールを用いて運用改善方法を分析・提案してくれるサービスがおすすめです。
こちらでは、おすすめのAIとIoTによるデータセンター向け空調制御をピックアップしてご紹介します。
※料金はすべて要問い合わせ
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（出所：Smart Facility Manager公式Webサイト）
AIとIoT温度センサーを用いた空調の自動制御により、データセンターやサーバールームにおける電力使用量の削減や運用業務の負担軽減を実現するサービス。リアルタイム監視で、1分間隔で温度状況を把握してグラフ表示するとともに、一定以上の温度に到達した場合はアラート通知。AIによる空調の自動制御では、特定の箇所をピンポイントで冷却するなどの効率的な自動制御を実現する。
分析ツールではセンサー間の温度のバラつきが時間帯別にグラフ表示されるため、どのバラつきを抑えると省エネに効果的かが把握でき、運用改善の促進につながる。グラフのほかにもヒートマップが利用でき、サーバールーム内の温度分布と各空調機の冷却影響度を直感的に把握できる。運用の知見や時間がない企業には、改善点を分析・提案する運用支援メニューも提供。
(出所：エナジーセーバー公式Webサイト)
家電や日用品などの様々な製品で有名なアイリスオーヤマが提供する、空調制御システム。2つの高性能温度センサーで室温を保ちながら空調の運転を最適化できるため、低温管理が必要なデータセンターでも活用されている。更に、最も電力を消費するコンプレッサーの過剰な動きも抑制することで、消費電力の最大40%の省エネを実現する。
取り付けは、メーカー問わず既設の空調機に設置するだけで簡単。一括導入のほかに、削減見込みの電気代からレンタル費用を支払うプランも用意されているため、コスト面の負荷を抑えながら手軽に導入できるのが魅力。空調機自体の点検・修理を依頼できるオプションもあり、空調全体の保守メンテナンスをしたい場合にもおすすめ。
（出所：Smart DASH公式Webサイト）
AIエンジンを活用し、空調管理の見える化、電力の無駄の最小化を実現するサービス。最大30%の消費電力の削減が期待できる。独自アルゴリズムのAIエンジンにより、温度センサーからホットスポットなどの情報を計測、集められた情報を自動学習機能で分析し、空調機を自動制御している。AIエンジンにより、20秒ごとに空調環境の分析・計算を行うため、レイアウト変更やサーバー増設時にも、自動で気流の変化を計算し、最適な空調制御を行う。
見える化ツールも充実しており、コールドスポット・ホットスポットの位置と範囲を表示する「温度分布表示」、各空調機の冷却影響範囲を分析して表示する「影響度分析表示」を利用できる。既存の空調設備にも対応可能なので、導入ハードルが低いのも嬉しい。
（出所：SMTクラウド公式Webサイト）
サーバールームの温度環境をリアルタイムで省エネ制御するサービス。IoTセンサー類を用いてサーバー室の温度環境データを収集、クラウド環境へ送信し、AIエンジンで、そのデータを蓄積・学習。空調機器の運転状況とサーバールーム各所の温度との関係をモデル化し、最適な温度環境を必要最小限のエネルギーで実現する制御情報を空調機器に送信する。
更に、サーバールームの省エネを図るコンサルティングサービス「コミッショニング・サービス」も提供。技術者が当該サーバールームの空調機器の性能を分析し、その結果を踏まえて、機器のベストチューニングや空調方式の変更、クラウド制御といった省エネ提案を行う。
昨今、資源価格の上昇に伴い、急激に電気代が高騰しています。運営に大量の電力が必要となるデータセンターも、その影響を大きく受けています。省エネ施策への打ち手として、様々なメリットが期待できるのがデータセンター向け空調制御サービスです。
主な機能は以下の3つです。
(1)AIによる自動制御
(2)温度センサーによる定期的な温度計測
(3)データの分析と運用改善
加えて、貴重なエンジニアのリソースを管理業務から解放し、売上や利益に直結するコア業務に充てられるというメリットが。サーバー温度の見回りや記録といった管理業務の属人的防止、業務標準化にも役立ちます。
IoTによる環境や状態の可視化、AIによる最適な空調制御など、先端のテクノロジーを上手に活用することは、長い目で見れば運用コストを抑えることにつながります。ぜひ経営戦略の一環として、導入を検討してみてください。
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Smart Facility Manager｜インタビュー掲載
株式会社TOKAIコミュニケーションズ
AIとIoT温度センサーを用いた空調の自動制御により、データセンターやサーバールームにおける空調電力使用量の削減や運用業務の負担軽減を実現するサービスです。見え...
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