データセンターにおける自動化や脱炭素化推進が重要な理由【特集】

W. Media
2023.02.09
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W.Mediaの2022 Cloud & Datacenter Awardsは、東南アジア地域におけるハイパースケールイノベーション（自動化）と二酸化炭素排出量削減におけるリーディング企業を表彰するイベントです。

DCI Indonesiaは、2022年の両部門を受賞しました。
DCI IndonesiaのDeputy President DirectorであるMarco Cioffi氏は、次のようにコメントしています。「データセンターの運用は、ビジネスプロセスの一貫性が重要であり、ヒューマンエラーのようなミスが運用に影響を与えることは許されません。そのため、自動化はビジネスプロセスに合わせ、プロセスの順守を確認するためのツールとして組み込まなければなりません。今回の受賞は、単なる成果ではなく、私たちにとってこれからもベストを尽くし続けるための挑戦です。この賞を、私たちが行うあらゆる業務において卓越性を追求し続けるための、チームのモチベーションとさせてください。W.Mediaからの評価に感謝し、これを糧として自分自身と同僚を鼓舞し、さらなる高みを目指していくつもりです」

データセンターはますます複雑化しており、同時に多くの企業にとって重要なものとなっています。そのため、より俊敏かつ効率的な運用を可能にする方法を見つけることは、すべての企業のToDoリストに入っているはずです。

そのため、データセンターの運用自動化はますます求められるようになっています。データセンター運用を自動化することで、施設の日常的な活動を完全に管理し、人手を介さずに実行することができるようになります。例えば、スケジューリング、監視、一般的なメンテナンス、アプリケーションの配信など、さまざまなタスクがこれにあたります。

こうしたソリューションにより、データセンターのマネジメントチームは、より多くの意識と時間をミッションクリティカルな業務に充てることができるようになります。データセンターの進化において、自動化はビジネスを成功に導くために不可欠なステップだと言えます。あらゆるセクターにおいて、より多くの組織がデジタルアクセラレーションに向けて動き出しています。データセンターのいくつかの重要な領域は、自動化することで効率を向上させることができます。

この領域には、データセンターのある敷地の維持管理という基本的なことから、ネットワークトラフィックの管理といったデータ駆動型の中核的なタスクの一部まで、あらゆるものが含まれます。例えば、ITプロセスの自動化は、物理および仮想環境におけるコンピューティング、ネットワーク、ストレージの各レイヤーにおいて行われます。

運用自動化により、環境の障害監視、パッチ管理システムの評価、ネットワークパフォーマンス指標の追跡、何か問題が発生した場合の専門家への通知などを行うことができるようになります。また、稼働時間、ファイアウォール、エンドポイントデータの管理に関連するデータ駆動型タスクの多くを自動化することも可能になります。その結果として、全体的なサービスの向上が実現します。

2021年のAFCOMの調査によると、データセンター事業者の40%が、今後3年以内にロボティクスや自動化ソフトウェアを施設に導入すると表明しています。これらの技術がより効率的で収益性の高い施設につながることは周知の事実であり、これは持続的な成功を目指すデータセンター事業者の目標であるはずです。データセンターの自動化は、人による計算時間を解放するため、非常に価値があります。

DCにおけるAIの活用

AIは、データセンターの自動化における主要なツールの1つです。最終的な目的は、データセンターの運用担当者がテクノロジーの自動化とうまく融合できるような環境を作ることです。このように、テクノロジーが人員を置き換えることに関する広義のシナリオとは対照的に、それぞれが互いの業務を容易にしているのです。

ハイテク大手のGoogleのケースを見てみましょう。同社はデータセンターの冷却システムの管理にAIを活用し、天候や作業負荷の変化をリアルタイムで更新できるようにして、必要に応じて施設の特定のエリアにリソースを割り当てることができるようにしました。また、AIは非常用バックアップ発電機の監視にもよく使われており、音と映像で機械をミクロのレベルで調べ、不具合や機能の変化を検知すると人間のスタッフにアラートを送ります。

電源容量計画の自動化

先進的なDCIMソフトウェアは、各メーカーの各モデルのインスタンスに対して、正確なパワーバジェット値（電力設計値）を自動計算し、更新することが可能です。この数値は、そのデバイスのアプリケーションを実行する環境において、実際に測定された負荷に基づいて算出されます。こうしたアプローチを使うことで、銘板の値を60%から70%程度にディレーティングする従来の方法よりも、簡単かつ正確で、リスクも抑えた運用が実現できます。