特開 2024-162111 異常検知システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024162111

(43)【公開日】2024-11-21

(54)【発明の名称】異常検知システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241114BHJP

   F24F 11/32 20180101ALI20241114BHJP

   F24F 11/64 20180101ALI20241114BHJP

   F24F 11/46 20180101ALI20241114BHJP

   F24F 11/52 20180101ALI20241114BHJP

   G06F 1/20 20060101ALI20241114BHJP

   F24F 140/60 20180101ALN20241114BHJP

   F24F 110/12 20180101ALN20241114BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

F24F11/32

F24F11/64

F24F11/46

F24F11/52

G06F1/20 B

G06F1/20 D

F24F140:60

F24F110:12

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023077333

(22)【出願日】2023-05-09

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】藤央弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】森本 亮太

(72)【発明者】

【氏名】河野 泰隆

【テーマコード（参考）】

3L260

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

3L260AA11

3L260BA42

3L260BA51

3L260CA32

3L260CB70

3L260EA04

3L260EA07

3L260EA27

3L260FA09

3L260GA17

5L049CC12

5L050CC12

(57)【要約】

【課題】対象データの異常をより適切に検知する。
【解決手段】異常検知システムは、複数データソースそれぞれのデータ履歴と、複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す異常検知パラメータ履歴とを格納する。異常検知システムは、第１データソースの現在データを取得し、現在データと第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、取得した１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて現在異常検知パラメータを更新する。
【選択図】図１２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

異常検知システムであって、
１以上のプロセッサと、
１以上の記憶装置と、を含み、
前記１以上の記憶装置は、
複数データソースそれぞれのデータ履歴と、
前記複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す、異常検知パラメータ履歴と、を格納し、
前記１以上のプロセッサは、
前記複数データソースにおける第１データソースの現在データを取得し、
前記現在データと前記第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により前記現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、前記複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、
前記複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、
取得した前記１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて、前記現在異常検知パラメータを更新する、異常検知システム。

【請求項2】

請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記複数データソースのデータ履歴は、複数空調システムの消費電力履歴を示す、異常検知システム。

【請求項3】

請求項２に記載の異常検知システムであって、
前記１以上の記憶装置は、対象空調システムの過去の消費電力を入力に含み、前記対象空調システムの未来の消費電力を予測する、予測モデルを格納し、
前記異常検知パラメータは、空調システムの消費電力の予測値と実測値との間の差に関連付けられた閾値であり、
前記１以上のプロセッサは、
前記予測モデルに、前記第１データソースの過去の消費電力を含むデータを入力して、前記第１データソースの未来の消費電力の予測値を取得し、
前記予測値と前記第１データソースの消費電力の実測値との間の差と、現在閾値と、の比較結果に基づき、前記第１データソースの消費電力の異常を検知し、
前記現在閾値を、前記１以上の期間に対する閾値に基づいて更新する、異常検知システム。

【請求項4】

請求項３に記載の異常検知システムであって、
前記予測モデルの入力は、前記対象空調システムの室外温度を含む、異常検知システム。

【請求項5】

請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記１以上のプロセッサは、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータの統計値を前記現在異常検知パラメータの更新後の異常検知パラメータに決定する、異常検知システム。

【請求項6】

請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記１以上のプロセッサは、
前記第１データソースの１以上の現在異常検知パラメータを使用した多数決により前記更新条件の判定を行い、
前記１以上の期間に対する異常検知パラメータの全てを前記第１データソースの更新後の異常検知パラメータに決定する、異常検知システム。

【請求項7】

請求項２に記載の異常検知システムであって、
前記期間の類似判定は、前記空調システムの消費電力の波形の間の類似と、前記消費電力と前記消費電力に影響を与える外部メトリクスとの相関の類似とに基づく、異常検知システム。

【請求項8】

請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記現在データを含む期間に類似する期間は、前記第１データソース及び前記第１データソースと異なる他のデータソースのデータ履歴において検索される、異常検知システム。

【請求項9】

請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記１以上のプロセッサは、前記現在異常検知パラメータを更新する場合に、前記第１データソースの現在データ及び過去データと、更新後の異常検知パラメータの情報と、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータの情報と、をユーザに提示する、異常検知システム。

【請求項10】

異常検知システムにより実行される方法であって、
前記異常検知システムは、
複数データソースそれぞれのデータ履歴と、
前記複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す、異常検知パラメータ履歴と、を格納し、
前記方法は、
前記異常検知システムが、前記複数データソースにおける第１データソースの現在データを取得し、
前記異常検知システムが、前記現在データと前記第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により前記現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、前記複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、
前記異常検知システムが、前記複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、
前記異常検知システムが、取得した前記１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて、前記現在異常検知パラメータを更新する、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は異常検知システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ＳＤＧｓ（Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｇｏａｌｓ）に向けた取り組みのために省エネルギー化が求められている。一方で、現代において世界のエネルギーの多くを消費しているデータセンタの需要が継続的に高まっており、データセンタの電力効率改善が求められている。データセンタ事業者にとって削減可能な電力は主にチラーなどの冷却装置を含む空気調和機（空調機）である。

【0003】

この消費電力量削減が重要であるが、冷却装置の消費電力量は、ＩＴ機器の負荷や外気温の変動に影響を受けるほか、建屋やサーバルームそのものの特徴に影響され、データセンタのサーバルームごとに影響の受け方は異なる。また、その特徴はサーバルームに含まれるＩＴ機器や、ワークロード、季節変動などにより時間変化する。そのため、冷却装置の消費電力量の非効率を精度良く検知することが必要であるものの、電力の変動が非効率であるか否かを適切に判定するには、サーバルームごとに判定パラメータの調整が必要である。

【0004】

サーバルームごとの特徴の時系列的な変化を捕捉し、各サーバルームの特性にあったパラメータの調整を行うためには、適切な特徴変化地点の検知、および適切な異常検知条件の更新方法が必要である。以降、異常検知条件をパラメータと呼ぶ。特許文献1には、過去のデータから消費電力の予測モデルを作成し、予実差に基づいて予測モデル更新要否の判定を行う方法を開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】米国特許第１０８９６４７８号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

例えば、データセンタの各サーバルームにおける冷却装置の消費電力量(冷却装置消費電力量)に関する非効率検知を考える。ここで非効率とは、例えば、冷却が過多であるために、サーバルーム全体的に、もしくはサーバルーム内で局所的に望ましい室温よりも実際の室温が低くなることを想定する。非効率検知は異常検知の一つである。サーバルームの特徴が変わる理由としては、サーバルーム内のＩＴ機器の増減や変更、冷却装置の増減や変更、人手作業による冷却装置の設定変更、などがある。

【0007】

一方、人手作業による冷却装置の設定変更は必ずしも最適に行われるとは限らず、誤りを含んでいる可能性がある。また、冷却装置の機械的特性によっては、外気温や、湿度、室温、ＩＴ機器等の消費電力量（ＩＴ機器等消費電力量）、の変化によって冷却装置の消費電力量の変動の特徴が大きく変化することがある。このような事象は、他の種類のデータソースのデータにおいても起こりえる。したがって、対象データの特徴の変化に対応して異常を適切に検知することができる技術が望まれる。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一態様の異常検知システムは、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置と、を含み、前記１以上の記憶装置は、複数データソースそれぞれのデータ履歴と、前記複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す、異常検知パラメータ履歴と、を格納し、前記１以上のプロセッサは、前記複数データソースにおける第１データソースの現在データを取得し、前記現在データと前記第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により前記現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、前記複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、前記複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、取得した前記１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて、前記現在異常検知パラメータを更新する。

【発明の効果】

【0009】

本発明の一態様によれば、対象データの異常をより適切に検知することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】演算システムの全体構成

【図2】管理計算機の構成図

【図3】データストアの構成図

【図4】サーバルーム管理テーブルの一例を示す図

【図5】冷却装置の消費電力量のログを保存するテーブルの一例を示す図

【図6】ＩＴ機器等の消費電力量のログを保存するテーブルの一例を示す図

【図7】センサ等のログを保存するテーブルの一例を示す図

【図8】気象庁等から提供される気象データのログを保存するテーブルの一例を示す図

【図9】更新対象のパラメータを保存するテーブルの一例を示す図

【図10】データ収集処理を示すフローチャート

【図11】冷却装置消費電力量ログの変動タイプを決定する方法を示すフローチャート

【図12】パラメータ更新方法を示すフロー

【図13】他のサーバルームとの類似度算出方法を示すフロー

【図14】パラメータ更新プログラムの計算結果を示す画面出力例

【図15】パラメータ更新プログラムの計算結果を示す画面出力例

【発明を実施するための形態】

【実施例0011】

以下、図１～図１５を参照してパラメータ更新方法および演算装置の実施例１を説明する。図１は、異常検知システムの例である、演算システム１００の全体構成図である。演算システム１００は、第１データセンタ１０００と、計算環境２０００と、を含む。第１データセンタ１０００は第１サーバルーム１０００Ａと、第２サーバルーム１０００Ｂと、を含む。第１サーバルーム１０００Ａ及び第２サーバルーム１０００Ｂは、それぞれ、１以上の計算機３０００、１以上の冷却装置４０００および１以上の温湿度センサ５０００を含む。

【0012】

第１サーバルーム１０００Ａと、第２サーバルーム１０００Ｂと、計算環境２０００とは、広域ネットワーク９０００により接続される。サーバルームは地理的に分散していてもよい。計算環境２０００はオンプレミス環境であっても、パブリッククラウド環境であってもよい。また、バーチャルマシン上にあっても良い。

【0013】

サーバルーム１０００Ａ、１０００Ｂにおいて、計算機３０００、冷却装置４０００および温湿度センサ５０００は通信線８０００により接続される。第１サーバルーム１０００Ａおよび第２サーバルーム１０００Ｂに含まれる計算機３０００、冷却装置４０００および温湿度センサ５０００は総称であり、本実施例では区別をしない。

【0014】

演算システム１００に含まれるデータセンタの数は１に限定されず、２以上でもよい。第１データセンタ１０００は拠点に相当し、データセンタの数が２以上の場合には各拠点は地理的に分散していてもよい。第１データセンタ１０００に含まれるサーバルームの数は２に限定されず、１でもよいし３以上でもよい。計算機３０００は、何らかの演算を行う装置であり、演算内容は限定されない。計算機３０００には、コンピュータ、データストレージ装置、ネットワークスイッチ、およびハブなどを含む

【0015】

冷却装置４０００は計算機３０００から発せられる熱や外気から取り込まれる熱を冷却する空調装置である。具体的な構成は限定されないが、冷媒を用いる装置でもよいし、冷却水を用いるチラーでもよいし、ファンなどでもよい。サーバルーム内の１以上の空調装置によりサーバルームの空調システムが構成される。

【0016】

計算機３０００は、単位時間当たりの演算量の増加により消費電力および発熱量が増加するので、室温を一定に保つためには冷却装置４０００の消費電力も増加する傾向にある。すなわち、計算機３０００の消費電力と冷却装置４０００の消費電力は正の相関を有すると言える。また、外気の気温の上昇によりサーバルームの温度も上昇するので、室温を一定に保つためには冷却装置４０００の消費電力も増加する傾向にある。すなわち、外気温と冷却装置４０００の消費電力は正の相関を有すると言える。

【0017】

温湿度センサ５０００は第１サーバルーム１０００Ａや第２サーバルーム１０００Ｂに設置されている装置である。第１サーバルーム１０００Ａに設置された温湿度センサ５０００は第１サーバルーム１０００Ａまたは第２サーバルーム１０００Ｂ内の温度と湿度を観測し、観測されたデータは通信線８０００Ａまたは８０００Ｂおよび広域ネットワーク９０００を介してデータストア７０００に保存される。

【0018】

温湿度センサ５０００の設置場所は壁、床、床下、および天井のどこでもよいし、これに限らない。また温湿度センサ５０００の形態は、１つのセンサで温度と湿度の両方が計測可能なセンサでもよいし、一方のみ計測可能なセンサでもよい。また温湿度センサ５０００は１点の温度または湿度を計測するセンサでもよいし、空間の局所ないし全体を計測するセンサでもよい。

【0019】

管理計算機６０００は、計算機３０００、冷却装置４０００、および温湿度センサ５０００を管理する。管理計算機６０００は計算機３０００や冷却装置４０００の消費電力に関するデータ、および温湿度センサ５０００で計測された温度および湿度のデータを収集し、データストア７０００に格納する。計算機３０００、管理計算機６０００、およびデータストア７０００はベアメタル、すなわち物理的な装置でもよいし仮想マシンでもよい。また、計算機３０００、管理計算機６０００、およびデータストア７０００は地理的に分散していてもよいし、していなくてもよい。

【0020】

図示はしないが、広域ネットワーク９０００に接続せず、計算機３０００、冷却装置４０００、温湿度センサ５０００、管理計算機６０００、データストア７０００が広域ネットワーク９０００を介さずに接続していても良い。

【0021】

図２は管理計算機６０００の構成図である。管理計算機６０００は、プロセッサ６１００と、主記憶装置であるメモリ６２００と、補助記憶装置である記憶装置６３００と、通信インタフェース６４００と、Ｉ／Ｏデバイス６５００と、を含む。例えば、プロセッサ６１００は中央演算ユニットであり、記憶装置６３００は不揮発性の記憶媒体を含み、メモリ６２００は揮発性の記憶媒体を含む。

【0022】

通信インタフェース６４００は、たとえばネットワークインターフェースカードである。Ｉ／Ｏデバイス６５００は、たとえばマウス、キーボード、および液晶ディスプレイである。Ｉ／Ｏデバイス６５００は、管理計算機６０００を使用する人間（以下、「ユーザ」と呼ぶ）への情報の提供、およびユーザからの入力の受付を行う。

【0023】

記憶装置６３００には、作業用データ６３１０と、消費電力推論結果データ６３２０と、冷却装置消費電力量異常検知用モデル６３３０と、が格納される。作業用データ６３１０は、データストア７０００に格納されているデータの一部であり、冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０、消費電力予測プログラム６２３０、およびパラメータ更新プログラム６２４０、で使うものである。消費電力推論結果データ６３２０は、冷却装置消費電力量異常検知用モデル６３３０を用いて、消費電力予測プログラム６２３０を実行した推論の結果である。本実施例では冷却装置消費電力量異常検知用モデル６３３０は、冷却装置の消費電力の予測をするための予測モデルであって、例えば機械学習モデルであってよい。

【0024】

冷却装置消費電力量異常検知用モデル６３３０の出力データは、サーバルームにおける、未来の冷却装置の総消費電力量である。冷却装置消費電力量異常検知用モデル６３３０の予測のための入力データは、例えば、特定期間の、サーバルーム内の冷却装置４０００の総消費電力履歴、計算機３０００の総消費電力履歴、室内温度履歴、及び室外温度履歴である。これらの一部は省略されてもよい。冷却装置消費電力量異常検知用モデル６３３０は、上記入力データと出力データの組合せの学習データにより、既存の方法で訓練され得る。

【0025】

メモリ６２００には、データ収集プログラム６２１０、冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０、消費電力予測プログラム６２３０、およびパラメータ更新プログラム６２４０、が格納される。

【0026】

データ収集プログラム６２１０は、計算機３０００、冷却装置４０００、温湿度センサ５０００からデータを取得して、データストア７０００が有する冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０、センサログテーブル７３４０に格納する。

【0027】

また、第１データセンタ１０００の地理的に近接したエリアの気象データを、第１データセンタ１０００に設置したセンサ、または気象情報提供機関からデータを取得して、気象情報ログテーブル７３５０に格納する。本実施例ではデータは少なくとも冷却装置の消費電力量データ、計算機の消費電力量データ、サーバルーム内に設置されたセンサで計測された温度と湿度、外気の温度と湿度を含むものとするが、これに限らず他のデータを含んでもよい。本実施例ではデータ収集プログラム６２１０は定期的に実行されるものとする。本プログラムの処理フローはデータ格納フロー１００１０に図示する。

【0028】

冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、図３及び５に示す冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０から取得した消費電力量７３２４を用いる。ある特定のサーバルームの冷却装置の消費電力量が連続的に変化するようなログとなっているのか、あるいは矩形的に変化するようなログとなっているのかを判定し、図３及び４に示すサーバルームテーブル７３１０に保存する。本実施例では冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は定期的に実行されるものとする。冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０の実施フローは冷却装置消費電力量変動タイプ決定フロー１１０００に含まれる。

【0029】

消費電力予測プログラム６２３０は冷却装置の消費電力量の予測を行い、図２に示す推論結果データ６３２０を出力する。推論プログラム自体の処理フローは図示しないが、これを用いて実施するパラメータ更新フロー１２０００に組み込まれる

【0030】

パラメータ更新プログラム６２４０は、本実施例では各サーバルームについて冷却装置消費電力量を予測し、予測値と実測値との差（予実差）の大きさに基づいて、パラメータの更新の必要性を判定し、必要と判定された場合にパラメータを更新する。以下に説明する例において、パラメータ更新の要否は、当該パラメータを参照する。具体的には、パラメータは予実差の閾値であり、パラメータ更新は、予実差がそのパラメータを超える場合に更新される。パラメータ更新が必要であることは、システムの設定変更を必要とする異常が検知されたことに対応し、そのパラメータは異常検知のためのパラメータである。本実施例は、パラメータ更新プログラム６２４０を定期的に実行する。

【0031】

本実施例では、データストア７０００に格納されたデータを用いて、サーバルーム間の類似度を算出し、類似のサーバルームを抽出する。具体的にはデータとしては、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０から冷却装置の消費電力量データと、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０から計算機などのＩＴ機器の消費電力量データと、センサログテーブル７３４０からサーバルーム内に設置されたセンサ５０００で計測された温度および湿度と、気象情報ログテーブル７３５０から外気の温度と湿度と、等を用いる。ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０は図３及び６に示され、センサログテーブル７３４０は図３及び７に示され、気象情報ログテーブル７３５０は図３及び８に示されている。

【0032】

消費電力予測プログラム６２３０は、サーバルームテーブル７３１０より同じ冷却装置消費電力量変動タイプ７３１２をもつと判定されたサーバルームＩＤ７３１１を抽出する。データストア７０００に格納されたデータおよびサーバルームテーブル７３１０に含まれるパラメータ７３６３を用いて当該サーバルームの新しいパラメータを決定する。本プログラムの処理フローはパラメータ更新フロー１２０００に図示する。なお、本実施例ではサーバルームテーブル７３１０に当該サーバルームが登録され、かつ冷却装置消費電力量変動タイプ７３１２がＮｕｌｌの場合にはこのフローは実行されないが、この限りではない。

【0033】

図３は、データストア７０００の構成図である。データストア７０００は、プロセッサ７１００と、主記憶装置でありデータ入出力プログラム７２１０を格納するメモリ７２００と、補助記憶装置である記憶装置７３００と、通信インタフェース７４００と、Ｉ／Ｏデバイス７５００と、を含む。例えば、プロセッサ７１００は中央演算ユニットであり、記憶装置７３００は不揮発性の記憶媒体を含み、メモリ７２００は揮発性の記憶媒体を含む。

【0034】

通信インタフェース７４００は、たとえばネットワークインターフェースカードである。Ｉ／Ｏデバイス７５００は、たとえばマウス、キーボード、および液晶ディスプレイである。Ｉ／Ｏデバイス７５００は、データストア７０００を使用するユーザへの情報の提供、およびユーザからの入力の受付を行う。

【0035】

サーバルームテーブル７３１０、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０、センサログテーブル７３４０、気象情報ログテーブル７３５０、およびパラメータ管理テーブル７３６０は、記憶装置７３００に格納されている。これらは、メモリ７２００上にロードされ、保持されてもよい。

【0036】

データ入出力プログラム７２１０は、ネットワークを介して、サーバルームテーブル７３１０、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０、センサログテーブル７３４０、気象情報ログテーブル７３５０、およびパラメータ管理テーブル７３６０、へのデータの入出力を行うためのプログラムである。データ入出力を行うための方法（プロトコル）は公知のもので良く、例えばＲＥＳＴやＧｒａｐｈＱＬなどのＡＰＩを使う方法や、ＮＦＳやｉＳＣＳＩやＦＴＰなどのデータ送受信プロトコルを使う方法などがある。データ入出力プログラムのフローはデータ格納フローに図示する。

【0037】

管理計算機６０００のプロセッサ６１００及びデータストア７０００のプロセッサ７１００は、それぞれ、プログラムを実行して、そのプログラムに対応する機能部として動作する。したがって、プログラムを主語とする処理は、そのプログラムを実行するプロセッサ又はそのプロセッサを含むシステムによる処理である。

【0038】

図４は、サーバルームテーブル７３１０の一例を示す図である。サーバルームテーブル７３１０は複数のレコードから構成され、各レコードは、サーバルームＩＤ７３１１、冷却装置消費電力量変動タイプ７３１２、開始日７３１３、および終了日７３１４、のカラムを有する。サーバルームテーブル７３１０は、サーバルームそれぞれの、冷却装置消費電力量変動タイプの履歴を示す。

【0039】

サーバルームＩＤ７３１１は、サーバルームを識別するための識別子であり、重複はない。ＩＤの付与方法は問わない。サーバルームＩＤ７３１１の付与方法は１つの部屋あたり１つのＩＤとすることを想定するが、物理的には複数の部屋であっても仮想的に１つのサーバルームとみなしてＩＤを付与してもよい。

【0040】

冷却装置消費電力量変動タイプ７３１２は、冷却装置消費電力量の変動が連続的に変化するようなログとなっているのか、あるいは矩形的（非連続的）に変化するようなログとなっているのか、を保存する。冷却装置消費電力量は、サーバルームの１以上の冷却装置の総消費電力量である。

【0041】

開始日７３１３は、冷却装置消費電力量変動タイプがそのタイプになった時を保存する。終了日７３１４は、冷却装置消費電力量変動タイプが別のタイプとなった時を保存する。別の冷却装置消費電力量変動タイプに変更する前の状態のときには、終了時を記載する終了日７３１４はＮｕｌｌである。

【0042】

図５は、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０の一例を示す図である。冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０は複数のレコードから構成され、各レコードは、Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３２１、サーバルームＩＤ７３２２、冷却装置ＩＤ７３２３、および消費電力量７３２４、のカラムを有する。冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０は、複数データソースそれぞれのデータ履歴の例である。サーバルームに設置された１又は複数の冷却装置は、サーバルームの空調システムの例である。

【0043】

保持するデータはこれに限られず、他のデータを保持してもよい。例えば、冷却装置の設定温度や湿度、入気温度、排気温度などが想定される。また、水冷タイプの装置であれば流入温度、排出温度などが想定される。また、本実施例では冷却装置１台ずつの消費電力を示しているが、動力盤などの単位でまとめてデータを持ってもよい。

【0044】

Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３２１は、ログの対象となる日時を示す識別子である。本実施例では、時間単位について１時間として示しているが、この限りではない。例えば１分や１秒ごとにログを残している場合にはそれが時間単位となる。

【0045】

サーバルームＩＤ７３２２は、サーバルームを識別するための識別子である。サーバルームテーブル７３１０に含まれるサーバルームＩＤ７３１１とは、同じサーバルームを識別する場合には同じ値が用いられる。

【0046】

冷却装置ＩＤ７３２３は、冷却装置を識別するための識別子である。１つのサーバルーム内においては重複はない。また、Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３２１にまたがって、同じ冷却装置に対しては同じ冷却装置ＩＤ７３２３を付与する。ＩＤの付与方法は問わない。

【0047】

消費電力量７３２４は、各レコードの冷却装置、日時における消費電力量である。本実施例では消費電力量の単位はＷｈとしているが、この限りではない。

【0048】

図６は、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０の一例を示す図である。サーバルームテーブル７３１０は複数のレコードから構成され、各レコードは、Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３３１、サーバルームＩＤ７３３２、ＩＴ機器ＩＤ７３３３、および消費電力量７３３４、のカラムを有する。本実施例では計算機１台ずつの消費電力を示しているが、分電盤などの単位でまとめてデータをもってもよい。

【0049】

ＩＴ機器ＩＤ７３３３は、ＩＴ機器を識別するための識別子である。その他の点は冷却装置ＩＤ７３２３と同一である。Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３３１、サーバルームＩＤ７３３２、および消費電力量７３３４、は冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０のＴｉｍｅｓｔａｍｐ７３２１、サーバルームＩＤ７３２２、および消費電力量７３２４とそれぞれ同一の意味なので説明を省略する。

【0050】

図７は、センサログテーブル７３４０の一例を示す図である。センサログテーブル７３４０は複数のレコードから構成され、各レコードは、Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３４１、サーバルームＩＤ７３４２、センサＩＤ７３４３、およびメトリクス７３４４、のカラムを有する。

【0051】

センサＩＤ７３４３は、センサを識別するための識別子である。その他の点は冷却装置ＩＤ７３２３と同一である。本実施例ではセンサ１つあたりに１つのＩＤを付与している。さらに、その１ＩＤ単位、つまりセンサ単位でのデータを示しているが、この限りではない。

【0052】

メトリクス７３４４は、各レコードのセンサ、日時におけるメトリクスである。本実施例ではサーバルーム内に設置された温度（セルシウス温度）と湿度（相対湿度）を格納する。ただし、これらのデータに限られず、ファーレンハイト温度、絶対湿度、気圧、および風量など、他のデータを保持しても良い。

【0053】

Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３４１、およびサーバルームＩＤ７３４２、は冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０のＴｉｍｅｓｔａｍｐ７３２１、サーバルームＩＤ７３２２、と同一の意味なので説明を省略する。

【0054】

図８は、気象情報ログテーブル７３５０の一例を示す図である。気象情報ログテーブル７３５０は複数のレコードから構成され、各レコードは、Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３５１、およびメトリクス７３５２、のカラムを有する。Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ７３５１、およびメトリクス７３５２、はセンサログテーブル７３４０のＴｉｍｅｓｔａｍｐ７３４１、およびメトリクス７３４４、と同一の意味なので説明を省略する。

【0055】

メトリクス７３４４に含まれるデータとしては、本実施例ではデータセンタ付近の外気の温度（セルシウス温度）と湿度（相対湿度）を想定しているが、この限りではない。例えば他のデータを保持しても良く、天気、雲量、風量、風向、気圧、露点温度、および日照時間などが想定される。また、本実施例ではある１か所のデータを示しているが、この限りではない。その場合には地域を識別するためのＩＤまたは名称を含むカラムを気象情報ログテーブル７３５０に追加し、それぞれのサーバルームがどの地域に存在するのかを示せばよい。

【0056】

図９は、パラメータ管理テーブル７３６０の一例を示す図である。パラメータ管理テーブル７３６０は複数のレコードから構成され、各レコードは、サーバルームＩＤ７３６１、サーバルーム内パラメータＩＤ７３６２、パラメータ：予実差の閾値７３６３、登録日時７３６４、適用終了日時７３６５、のカラムを有する。パラメータ管理テーブル７３６０は、異常検知パラメータ履歴であり、具体的には、サーバルームそれぞれのパラメータ（予実差の閾値）の履歴を示す。

【0057】

サーバルームＩＤ７３６１は冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０のサーバルームＩＤ７３２２と同一の意味なので説明を省略する。サーバルーム内パラメータＩＤ７３６２は、各サーバルームに複数のパラメータが設定される場合に、それらパラメータを識別するための識別子である。１つのサーバルーム内においては重複はない。ＩＤの付与方法は問わない。また、本実施例においては、単一のサーバルームに対して存在するパラメータ数は時間変化しうる。そのため、１つのサーバルームＩＤに対して紐づくサーバルーム内パラメータＩＤおよびレコードの数は時間変化し得る。

【0058】

パラメータ：予実差の閾値７３６３は、本実施例においては予実差の閾値をパラメータとして利用するため、その値を格納する。

【0059】

登録日時７３６４には、パラメータを登録し、利用を開始する日時を格納する。適用終了日時７３６５には、そのレコードのパラメータの利用を終了する日時を格納する。当該サーバルームＩＤに対して、別のフィールドが格納される前の時点においては、そのパラメータの適用を終了した日時を示すカラム適用終了日時７３６５はＮｕｌｌである。

【0060】

図１０は、データ収集プログラム６２１０が実行するデータ収集、およびデータ格納処理を示すフローチャート１００００である。本実施例では、データ収集プログラム６２１０は定期的に実行されるものとする。データ収集プログラム６２１０は、まずステップＳ１００２０においていずれかの管理対象からメトリクスデータを、メトリクスデータの対象日時と併せて取得する。なお、本実施例では管理対象は計算機３０００、冷却装置４０００、および温湿度センサ５０００である。

【0061】

データ収集プログラム６２１０は、ステップＳ１００３０において取得したメトリクスデータを冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０、またはセンサログテーブル７３４０に格納する。具体的にはデータ収集プログラム６２１０は、ステップＳ１００２０において、冷却装置４０００のメトリクスデータを取得した場合には冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０に格納し、計算機３０００のメトリクスデータを取得した場合にはＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０に格納し、温湿度センサ５０００のメトリクスデータを取得した場合にはセンサログテーブル７３４０に格納する。

【0062】

続くステップＳ１００４０ではデータ収集プログラム６２１０は、データ未取得の管理対象が存在するか否かを判定する。データ収集プログラム６２１０は、データ未取得の管理対象が存在すると判定する場合にはステップＳ１００２０に戻り、データ未取得の管理対象が存在しないと判定する場合には後続のステップＳ１００４０が実行される。

【0063】

続くステップＳ１００５０ではデータ収集プログラム６２１０は、第１データセンタ１０００の地理的に近接したエリアの気象データを、第１データセンタ１０００に設置したセンサ、または気象情報提供機関からデータを、メトリクスデータの対象日時と併せて取得する。続くステップＳ１００６０ではデータ収集プログラム６２１０は、ステップＳ１００５０において取得したメトリクスデータを気象情報ログテーブル７３５０に格納する。

【0064】

続くステップＳ１００７０ではデータ収集プログラム６２１０は、データ未取得の気象データが存在するか否かを判定する。データ収集プログラム６２１０は、データ未取得の気象データが存在すると判定する場合にはステップＳ１００５０に戻り、データ未取得の気象データが存在しないと判定する場合には図１０に示す処理を終了する。

【0065】

なお、データ収集プログラム６２１０で取得・保存するデータはこの限りではない。どのようなデータを取得するかは、どのようなデータを用いて異常検知、およびパラメータ更新するかによる。ここでは異常検知、パラメータ更新に必要なデータが取得できていればよい。

【0066】

図１１は、冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０が実行する、冷却装置消費電力量変動タイプ決定処理を示すフローチャート１１０００である。本実施例では定期的に実行されるものとする。たとえば、１日又は１週間毎に実行されてもよい。冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、まずステップＳ１１０２０において現在時刻から一定範囲の冷却装置消費電力量を冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０から取得する。一定範囲は、たとえば１週間又は１月であってもよい。冷却装置消費電力量は、サーバルームの１以上の冷却装置の総消費電力量である。

【0067】

続くステップＳ１１０３０では、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０から取得した冷却装置消費電力量データを用いてあるサーバルームの冷却装置の消費電力量が連続的に変化するようなログとなっているのか、あるいは矩形的に変化するようなログとなっているのかを判定する。たとえば、冷却装置のインバータ制御は連続的に変化する消費電力量を示すことがあり、ＯＮ／ＯＦＦ制御は矩形的に変化する消費電力量を示すことがある。

【0068】

本実施例では、冷却装置消費電力量の２４時間ごとの移動平均について分布の尖度を求め、それがある値を下回った場合に「連続的な変化」、上回った場合に「矩形的な変化」とみなす。なお、冷却装置消費電力量変動タイプの決定方法やそのタイプの種類についてはこの限りではない。他の統計値、たとえば、分散が使用されてもよく、波形の分類は３以上であってもよい。このように、冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、冷却装置消費電力量の波形自体の特徴からタイプを決定する。同一タイプの波形は類似していると見なされる。

【0069】

続くステップＳ１１０４０では冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、サーバルームテーブル７３１０から当該サーバルームのテーブルに格納されているうちの最新の冷却装置消費電力量変動タイプを取得する。

【0070】

続くステップＳ１１０５０では冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、ステップＳ１１０３０で判定した現時点における冷却装置消費電力量変動タイプとステップＳ１１０４０で取得したサーバルームテーブル７３１０に格納されている最新の冷却装置消費電力量変動タイプを比較する。

【0071】

ステップＳ１１０４０で取得した冷却装置消費電力量変動タイプがＮｕｌｌの場合、または、ステップＳ１１０３０で判断した冷却装置消費電力量変動タイプとステップＳ１１０４０で取得した冷却装置消費電力量変動タイプとが異なる場合には続くステップＳ１１０６０を実行する。そうでない場合には、図１１に示す処理を終了する。

【0072】

ステップＳ１１０６０が実行される場合には、ステップＳ１１０３０で判定した冷却装置消費電力量変動タイプと、その状態になった時（日時）をサーバルームテーブル７３１０の開始日７３１３に格納する。また、ステップＳ１１０４０で取得した冷却装置消費電力量変動タイプに対応する終了タイミングが記録されていなければその状態が終了した時（日時）をサーバルームテーブル７３１０の終了日７３１４に保存する。

【0073】

終了する前の状態の場合には、終了タイミングを記載する項目である終了日７３１４はＮｕｌｌである。なお、サーバルームテーブルから取得する当該サーバルームの冷却装置消費電力量変動タイプ７３１２は、本フローが１度も実行されていなければＮｕｌｌであり、そうでなければ情報が格納されている。

【0074】

図１２は、パラメータ更新プログラム６２４０が実行する、冷却装置小電力量におけるパラメータの更新要否を判定し、実際に更新を行い、ユーザに結果を通知する、パラメータ更新処理の全体を示すフローチャート１２０００である。その内部において、消費電力予測プログラム６２３０が実行される。

【0075】

パラメータ更新プログラム６２４０はステップＳ１２０１０に示す通りサーバルームごとに実行され、定期的に実行されるプログラムである。パラメータ更新プログラム６２４０はまず、ステップＳ１２０２０において、現在時刻から一定範囲の、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０から冷却装置消費電力量のデータと、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０から計算機などのＩＴ機器の消費電力量データと、センサログテーブル７３４０からサーバルーム内に設置されたセンサ５０００で計測された温度および湿度と、気象情報ログテーブル７３５０から外気の温度および湿度と、を取得する。一定範囲は、たとえば、冷却装置消費電力量変動タイプの決定における一定範囲と同一でもよい。

【0076】

続くステップＳ１２０３０では、ステップＳ１２０２０で取得したデータを用いて消費電力予測プログラム６２３０によって冷却装置の消費電力量を予測する。本実施例では、パラメータ更新プログラム６２４０を１時間ごとに実施し、ステップＳ１２０２０で取得したデータを利用して、次の１時間の消費電力の予測を行うものとする。なお、本実施例ではセンサログには温度と湿度の２種類のデータが含まれるが、メトリクス種別ごとに扱うものとする。冷却装置消費電力予測方法は限定しない。

【0077】

続くステップＳ１２０４０では、パラメータ管理テーブル７３６０から処理中のサーバルーム、および日時に対応する、パラメータを取得する。

【0078】

続くステップＳ１２０５０では、ステップＳ１２０３０で予測された冷却装置の消費電力量と、ステップＳ１２０２０において取得した冷却装置消費電力量の実測値と、を比較し、その値をステップＳ１２０４０で取得したパラメータと比較し、パラメータの更新要否を判定する。本実施例では、予実差は絶対値で表され、パラメータは予実差の閾値とする。ただし、これに限定しない。パラメータの他の例は、たとえば、実施例４で説明される。

【0079】

本実施例では、予実差とパラメータを比較して、パラメータの更新要否を判定する部分においては、本実施例では以下の方法が考えられる。パラメータ管理テーブル７３６０に存在する当該サーバルームの現在時刻におけるパラメータが１つの場合、つまりサーバルーム内パラメータＩＤ７３６２が１つのみだった場合には、その唯一のパラメータ値を予実差の閾値とする。

【0080】

次に、当該サーバルームのパラメータが複数ある場合、つまりサーバルーム内パラメータＩＤ７３６２が２つ以上の場合には、それぞれのパラメータを用いて予実差との比較を行い、更新要否を判定する。その際には、多数決による判定を実施する。例えばパラメータが５つあった場合、予実差がパラメータのうちの３つを上回った場合には更新が必要とみなすこととする。

【0081】

上記例において、実測値は冷却装置消費電力量の現在データであり、実測値と予測値との差が異常検知パラメータである閾値と上記いずれかの関係を満たす場合に、更新条件が満たされる。

【0082】

続くステップＳ１２０６０では、ステップＳ１２０５０の結果を用いて更新要否を決定する。更新が不要と判定する場合には、図１２に示す処理を終了する。更新が必要と判定する場合にはステップＳ１２０７０に進む。ステップＳ１２０７０では図１３の他の各サーバルームの現在及び過去データ並びに当該サーバルームの過去データとの類似度算出フロー１３０００を呼び出す。類似度は、冷却装置消費電力量に基づいて算出される。詳しい説明は他の各サーバルームとの類似度算出フロー１３０００の説明で示す。

【0083】

続くステップＳ１２０８０では、ステップＳ１２０７０の処理結果である当該サーバルームと他の各サーバルーム及び過去の当該サーバルームとの類似度を用いて、類似のサーバルームが存在するのかを判定する。本実施例では、特定の値を類似度に関する閾値として予め設定し、その値を超えたか否かで類似サーバルームが存在するかどうかを決定する。

【0084】

類似サーバルームが存在する場合にはそのサーバルームを類似のサーバルームとして抽出し、ステップＳ１２０９０に進む。類似のサーバルームが存在する場合には、１つないし複数のサーバルームが抽出される。類似のサーバルームが存在しない場合には、ステップＳ１２１２０に進む。

【0085】

ステップＳ１２０９０では、類似のサーバルームが存在した場合にパラメータの更新を実施する。本実施例では、パラメータ更新方法は類似のサーバルームが１つ抽出された場合と複数抽出された場合とで大きく分けて２通りが考えられる。類似のサーバルームが１つのみ抽出された場合には、類似のサーバルームのパラメータ（閾値）に対して、同類似のサーバルームのＩＴ機器等消費電力量で除し、当該サーバルームのＩＴ機器等消費電力量を乗じた値を新しい当該サーバルームのパラメータとする。

【0086】

類似のサーバルームが複数抽出された場合には、各類似のサーバルームに対して、類似のサーバルームが１つのみ抽出された場合と同様の補正の計算を実施し、すべてのパラメータを新しい当該サーバルームのパラメータとする方法が考えられる。このとき、当該サーバルームの新しいパラメータは類似のサーバルーム数と同じ数となる。これを基にステップＳ１２１００に進む。

【0087】

ステップＳ１２１２０では、ユーザインタフェース（ＵＩ）に表示された結果をもとに、手動修正するか否かをユーザが判断する。ユーザが手動修正しないと判断する場合には、図１２に示す処理を終了する。ここでのＵＩは図１４に示すものと同様のものを用いればよいがこれに限らない。

【0088】

ユーザが手動修正すると判断する場合には、ステップＳ１２１３０に進む。ステップＳ１２１３０においては、ＵＩ上でユーザが手動で新パラメータを入力する。これを基にステップＳ１２１００に進む。また、類似のサーバルームが存在しなかった場合の振る舞いについては、この限りではない。例えば、パラメータ修正を一切実施しないことが考えられる。

【0089】

ステップＳ１２１００では冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、ステップＳ１２０９０で出力された新しいパラメータをパラメータ管理テーブル７３６０に保存する。保存時には、適用終了日時７３６５はＮｕｌｌとなる。また、本フローの対象となった当該サーバルームについて既にパラメータ管理テーブル７３６０にレコードがあり、かつそれの適用終了日時７３６５がＮｕｌｌであった場合には追加したレコードの登録日時７３６４と同じ日時によって変更する。

【0090】

続くステップＳ１２１１０では、パラメータ更新をＵＩを通じてユーザに通知する。その実施例は図１４を参照して後述する。これにより、図１２の処理を終了する。

【0091】

図１３は、パラメータ更新フロー１２０００のうち、冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０が実行する、サーバルーム間の類似度算出処理Ｓ１２０７０の内容を示すフローチャート１３０００である。

【0092】

冷却装置消費電力量変動タイプ決定プログラム６２２０は、まずステップＳ１３０２０において、サーバルームテーブル７３１０から予め決定した当該サーバルームの現時刻における冷却装置消費電力量変動タイプを取得し、さらに当該サーバルームと同じ変動タイプのサーバルームの期間を、他のサーバルームの現在及び過去のデータ並びに当該サーバルームの過去の期間を含めて抽出する。これにより、類似する期間を得られる可能性を高めることができる。他の例として、他のサーバルームの現在の情報のみが参照されてもよい。

【0093】

このとき、変動タイプがＮｕｌｌの期間は無視する。また、当該サーバルームについて、サーバルームテーブル７３１０の冷却装置消費電力量変動タイプがＮｕｌｌである場合にはそもそもパラメータ更新プログラム６２４０が実行されないものとする。

【0094】

続くステップＳ１２０３０では、ステップＳ１２０２０で冷却装置消費電力量変動タイプが同じサーバルームの期間が存在したかどうかを判断する。存在した場合には、同じ冷却装置消費電力量変動タイプの期間との類似度を算出するステップＳ１３０４０に進み、存在しなかった場合にはステップＳ１３０６０に進む。

【0095】

ステップＳ１２０３０で冷却装置消費電力量変動タイプが同じサーバルームの期間が存在した場合には、ステップＳ１２０４０で現在時刻から所定範囲の、冷却装置消費電力量ログテーブル７３２０から冷却装置消費電力量のデータと、ＩＴ機器等消費電力量ログテーブル７３３０から計算機などのＩＴ機器の消費電力量データと、気象情報ログテーブル７３５０から外気の温度と湿度等と、を取得する。

【0096】

続くステップＳ１２０５０では、当該サーバルームと変動タイプが同じ期間の類似度を、ステップＳ１２０４０で取得したデータを用いて算出する。類似度計算方法は限定されないが、一例は、冷却装置消費電力量に影響する外部メトリクスとの相関に基づき決定する。類似度の計算方式については、本実施例ではＩＴ機器等消費電力量が冷却装置消費電力量に与える影響の大きさと、外気温が冷却装置消費電力量に与える影響の大きさとに基づいて類似度求める。

【0097】

具体的には、冷却装置消費電力量とＩＴ機器等消費電力量および外気温との相関係数を求め、当該サーバルームと変動タイプが同じサーバルームの期間の相関係数について、二乗平均平方根誤差をそれぞれ求め、その和を類似度とする。つまり、冷却装置消費電力量とＩＴ機器等消費電力量の相関係数および冷却装置消費電力量とＩＴ外気温の相関係数のそれぞれの二乗平均平方根誤差の和を類似度とする。これにより、図１３の処理を終了する。なお、他のメトリクスとの相関が使用されてもよく、上記二つのメトリクスの一方のみが使用されてもよい。冷却装置消費電力量とメトリクスとの相関を使用することで特徴が類似するデータをより適切に抽出できる。

【0098】

ステップＳ１３０６０では、ステップＳ１３０３０で変動タイプが同じサーバルームの期間がなかったと判断された場合に、当該サーバルームとすべてのサーバルームとの間の類似度が最低値であるものとする。本実施例では０とする。これにより、図１３の処理を終了する。変動タイプと類似度の双方を参照することで、対象データに類似するデータをより適切に抽出できる。上述のように、サーバルームの冷却装置消費電力量の期間の間の類似は、予め設定された方法により決定される。なお、冷却装置消費電力量の変化の類似度の算出は、他の方法により決定されてよい。変動タイプは類似期間の探索のために参照されてなくてもよい。上記類似度の算出を省略して同一変動タイプの期間の類似度を類似の閾値を超える値と設定してもよい。

【0099】

図１４は、パラメータ更新プログラム６２４０の計算結果を示す画面出力図である。この画面出力はパラメータ更新フロー１２０００のうち、ステップＳ１２１１０で実施されるものである。この画面出力では、パラメータ更新が実施されたサーバルームおよびサーバルームの情報と、そのサーバルームと類似のサーバルームに関する情報と、類似のサーバルームと判定した理由と、新しいパラメータが計算された理由と、が表示される。

【0100】

出力画面６２５０Ａの上部には、符号６２５０Ａ１においてパラメータ更新が実施されたサーバルームおよびサーバルームの情報が記載されている。具体的には、パラメータ更新の対象となったサーバルームが「サーバルーム」欄に記載され、パラメータ更新状態が「状態」欄に記載され、図１２のステップＳ１２０８０で抽出された類似のサーバルームが「類似のサーバルーム」欄に記載され、図１３のステップＳ１３０２０で取得した現時刻の当該サーバルームの冷却装置消費電力量変動タイプが「冷却装置消費電力量変動タイプ」欄に記載され、図１２のステップＳ１２０２０で取得した当該サーバルームのＩＴ機器等消費電力量が「ＩＴ機器等消費電力量」欄に記載される。

【0101】

符号６２５０Ａ２で示す時系列図では、図１２のステップＳ１２０３０で得られる推定値を点線で示し、Ｓ１２０２０で取得された実測値を実線で示している。途中で予測値と実測値が乖離しており、この時系列図では、ステップＳ１２０６０でパラメータ更新が必要と判断されたケースを示している。

【0102】

符号６２５０Ａ３では、図１３のステップＳ１３０５０で算出された当該サーバルームと類似のサーバルームの類似度の結果が表示される。具体的には、図１３のステップＳ１３０２０で変動タイプが同じと判断されたサーバルームの名称が「サーバルーム」欄に記載され、ステップＳ１３０５０で算出されたサーバルーム間の類似度が「類似度」欄に記載され、その際、どの期間のデータが適用されたのかが「データ期間」欄に記載され、図１２のＳ１２０４０で取得したそのデータ期間における各サーバルームのパラメータが「パラメータ」欄に記載され、その期間のＩＴ機器等消費電力量が「ＩＴ機器等消費電力量」欄に記載される。

【0103】

符号６２５０Ａ４ではパラメータ更新通知が生じた理由と処理内容をユーザが理解するための文章を通知する。

【0104】

図１４の下部に示す、符号６２５０Ａ５のボタンは図１５に示す２ページ目のパラメータ更新結果の表示画面例へ遷移するボタンである。また、６２５０Ａ６のボタンは、通知の閲覧を終了するボタンである。

【0105】

図１５は、図１４から遷移した２ページ目のパラメータ更新結果の表示画面例を示す図である。この画面出力は、図１３のステップＳ１３０４０で取得されたデータを符号６２５０Ｂ１に示す時系列図に表示し、ステップＳ１３０５０で算出された類似度およびその過程で計算した値を符号６２５０Ｂ６に表示する。

【0106】

符号６２５０Ｂ１で示す時系列図では、当該サーバルームおよび変動タイプが同じサーバルームのその期間のデータを表示する。本実施例では、ここでは冷却装置消費電力量を示しているが、符号６２５０Ｂ２、６２５０Ｂ３、６２５０Ｂ４、６２５０Ｂ５、で示すボタンにより表示するメトリクスを変えられる。表示すべきメトリクスはステップＳ１３０５０の類似度算出に用いたメトリクスであり、実際に表示するメトリクスは本実施例であげたものに限らない。また、符号６２５０Ｂ６のボタンにより、図１２のステップＳ１２０８０で類似のサーバルームでないと判定されたサーバルームのメトリクスを表示しても良い。

【0107】

符号６２５０Ｂ７の表では、変動タイプが同じサーバルームの、当該サーバルームとの類似度とその算出に用いた値が示されている。具体的には、当該サーバルームおよび変動タイプが同じと判定されたサーバルームの名称が「サーバルーム」欄に記載され、ステップＳ１３０５０で算出された当該サーバルームとび変動タイプが同じと判定されたサーバルームの類似度が「類似度」欄に記載される。

【0108】

また、本実施例では、類似度を「空調消費電力量とＩＴ機器等消費電力量の相関」と、「空調消費電力量と外気温の相関」と、のそれぞれについて二乗平均平方根誤差を計算し、和をとったものと定義した。その定義については符号６２５０Ｂ８が指示するフィールドに示した。そのため、それらの２つの計算結果をそれぞれ「空調消費電力量とＩＴ機器等消費電力量の相関」と、「空調消費電力量と外気温の相関」と、の欄にそれぞれ記載される。符号６２５０Ｂ７の表に示す値の種類については、類似度の算出時に用いる指標を示せばよく、またこの限りでない。

【0109】

本実施例は、特徴が時間変化した場合でも、同様の形式を保持する他のパラメータを活用して、類似のデータから変化後の環境に適応したパラメータ更新を行うことで、精度よく消費電力量非効率検知が可能となる。この点は他の実施例に同様である。

【実施例0110】

本実施例は、実施例１における類似のサーバルームが存在した場合にパラメータの更新を実施するステップＳ１２０９０の他の実施例を示すものである。図１～図１５を参照し、実施例１から変更がある部分を、以下に示す。

【0111】

図１２のステップＳ１２０９０では、類似のサーバルームの期間が存在した場合にパラメータの更新を実施する。実施例１で示した方法の他にも、以下のようなパラメータ更新方法が考えられる。類似のサーバルームの期間が１つ抽出された場合には、類似のサーバルームの期間のパラメータをそのまま利用する方法がある。また、類似のサーバルームの期間が複数抽出された場合には、実施例としては以下の３通りの方法での更新が考えられる。

【0112】

第１の方法としては、各類似のサーバルームのパラメータを、実施例１における類似のサーバルームが１つ抽出された場合と同様にそのまますべてのパラメータを利用する。このとき、当該サーバルームの新しいパラメータは類似のサーバルーム数と同じ数となる。更新要否の判定は多数決を採用することができる。

【0113】

第２の方法として、各類似のサーバルームに対して、同類似のサーバルームのＩＴ機器等消費電力量で重み付けした各サーバルームのパラメータの平均、つまり加重平均を計算し、その結果をパラメータとする。このとき、当該サーバルームの新しいパラメータは１つとなる。

【0114】

第３の方法としては、各類似のサーバルームのパラメータの平均値をパラメータとする。このとき、当該サーバルームの新しいパラメータは１つとなる。これを基にステップＳ１２１００に進む。このように、第２及び第３の方法はパラメータの統計値を使用するが、他の統計値が使用されてもよい。