Googleは機械学習の力でデータセンターを改善している
ブレア・ハンリー・フランク著
Googleは、データセンターの効率向上に向けた継続的な取り組みの中で、新たな解決策、機械学習を発見しました。同社の公式ブログの投稿によると、同社のデータセンターチームのエンジニアであるジム・ガオ氏は、様々な要因に基づいてデータセンターのパフォーマンスを予測するモデルの構築に尽力しています。
このモデルは、データセンターの電力使用効率（コンピューティングにどれだけの電力が使用され、どれだけの電力が無駄になっているかを示す指標）を99.6%の精度で予測できます。つまり、GoogleはGaoのシステムを活用して、電力を最も効果的に活用し、無駄な電力を最小限に抑えるためのリソース配分方法を検討できるということです。
あるケースでは、同社はデータセンターの1つでメンテナンスのために数台のサーバーをオフラインにする必要がありましたが、Gao氏のモデルに従って冷却システムを微調整することで、そのプロセス中にセンターの効率を維持することができました。
Gao 氏は、重大な課題の解決に貢献しました。同氏が自身のシステムに関するホワイト ペーパーで指摘したように、現代のデータ センターは信じられないほど複雑です。
「考えられる動作構成と非線形の相互依存性の数が膨大であるため、エネルギー効率を理解し最適化することが困難になっている」と彼は書いている。
自社のデータセンターの改善に関心のある企業は、Googleの例に倣うことができるようになりました。Gao氏のホワイトペーパーでは、ニューラルネットワークを用いてGoogleの効率性向上を学習した方法が説明されており、他の企業が独自のシステムを構築するためのフレームワークも提供されています。
インターネットの利用が拡大するにつれ、テクノロジー企業は拡大し続けるデータセンターのエネルギー効率と環境への配慮を向上させる方法を見つける必要に迫られています。マイクロソフトリサーチは、ラックに積まれたコンピューターに電力を供給するために、大規模な中央発電所に頼るのではなく、燃料電池を使ってサーバーに直接電力を供給する方法の開発に取り組んでいます。これらのイノベーションは、ユーザーの情報需要に応えるために大量のサーバーを稼働させることによる環境負荷を最小限に抑えるために不可欠です。
クラウドサービス業界では、エネルギー効率が議論の的となっている。グリーンピースは先月、AmazonやTwitterを含む複数のインターネット企業がデータセンターの電力供給にどれほどの非再生可能エネルギーを消費しているかを厳しく批判する報告書を発表した。
