日立と東大、同じ消費電力で従来比200倍超のデータ分析処理が可能に

このエントリーをはてなブックマークに追加

株式会社日立製作所(日立)と国立大学法人東京大学 生産技術研究所(東大生研)は9月2日、超省エネルギー型のビッグデータ基盤の実現に向けた主要技術を共同で研究開発したと発表。ビッグデータ基盤のデータベースエンジンにおける処理方式をエネルギー効率最適化の視点で抜本的に変更することで、同一消費電力で従来比200倍超のデータ分析処理を実現したという。

近年、DX(デジタルトランスフォーメーション)が推進されるなか、企業が扱うデータ量は爆発的な増加を続けている。データの利活用には蓄積・分析のため多数のハードウェアが必要になる。ITシステムが消費する電力量はますます増大し、省エネルギー化が課題になっている。

このような課題を解決するためには、従来取り組んできたハードウェアだけではなく、今後はハードウェアを制御するデータベースエンジンなどのミドルウェアも含めたITシステム全体でのエネルギー効率の向上が必要になる。

今回、日立と東大生研は、データベースエンジン内のストレージにおけるアクセスされていない領域の電源をオフにし、必要な際に遅延なくアクセスでき、省エネルギー効果を最大化する電源オン・オフ管理に必要となる超精密モデルと、それをもとにした電源管理機構を開発し、データベースエンジンに適用した。

超精密モデルをもとに、省エネルギー化の観点から最適なハードウェアの電源制御を定義し、データへの問い合わせ実行中に最適なデーターベースアクセスを判断する動的問合せ最適化方式(※)を確立している。

(※)データベース上にあるデータへの問い合わせ(アクセス)を実行する最も効率的な方法を、状況に応じて判断する方式。

日立と東大生研は、商用利用を想定して開発したデータベースエンジンを設計・実装し、それを活用して消費電力のピークカット機能などを設計・実装した。

これらの商用利用を想定した効果検証として、鉱山露天掘りの機器稼働管理IoTシステムを模した実証実験を実施した。鉱石を積み込むトラックに設置したセンサーから2週間分の積載量データを取得し、データ分析処理におけるエネルギー効率を評価した結果、一般的に利用されている従来型のデータベースエンジンと比較し、同一消費電力で従来比200倍超のデータ分析処理を確認したという。

日立と東大生研は、今後について「ビッグデータの活用による社会課題・経営課題の解決と、環境負荷の低減を両立する高度なコンピューティング技術の一つとして、本技術を活用した超省エネルギー型のビッグデータ基盤の実用化をめざします」と述べている。

>>ニュースリリース