情報通信
すべてフォトニクスの通信網で分散型DCの計算資源配置を動的最適化
AI・IoT普及に伴いデータセンタ（DC）の需要と重要性が高まっている。現在、災害対策やエネルギー使用効率の観点から、遠隔地にあるDCの組合わせ利用が期待されている。一方で、再生可能エネルギー（再エネ）は電力の需給バランスを維持するために――
全国で年間約19億kWhも出力制御され（経産省／資源エネルギー庁PDFより）、十分に生かし切れていない状態だという。NTT西日本とNTTならびにQTnetは、遠隔DCに分散配置された計算処理環境でも、大容量・低遅延なオールフォトニクス網「IOWN APN」通信によって処理配置最適化（計算負荷や電力消費に応じて動的最適化）が可能であることを共同で実証した。
3社は、福岡・大阪のDC間約600kmをIOWN APNで接続し、アプリケーションを配置した仮想化基盤と生成AI基盤からなる分散DC環境を――同通信網を利用することで、従来課題であった一時的なシステムダウンタイムの増加を抑えて――構築した。そして、九州地域で再エネの出力制御が発生した日のデータを用い、再エネ発電量やDCの電力利用量に応じて、処理するDCを30分サイクルで選択させる実験を行った。
結果、従来の均一処理分散方式との比較で、当該DCにおける最大31％の再エネ利用率向上が確認（試算）できた。処理配置最適化計画の算出は、外部の電力需給状況や各DC内部のリソース状況など多種多様な要件を考慮するため、これまでは膨大な計算量が必要だったが、今回、NTTの独自アルゴリズムを用いることで、1日分の同計画を2分以内に算出することに成功した。よって、一層大規模な環境における処理再配置への適用が見込める。
今般の方式は3箇所以上の接続にも適用可能であり、電力需給に余裕のある地域のDCへ処理配置を集中することで、積極的な再エネ活用につなげられる。カーボンニュートラルへのさらなる貢献が期待できるという。