データセンターの冷却：サーバーパフォーマンスのための熱管理

はじめにデータセンター冷却ソリューション市場の繁栄

世界のデータセンター冷却市場は急速なペースで拡大している。この市場の成長は、熱管理ソリューションの改善に対する需要の高さに起因している。データセンターにおけるエネルギー消費量は非常に高く、冷却はそのかなりの部分を占めている。そのため、革新的で持続可能なデータセンター冷却ソリューションがこれまで以上に重要になっている。このため、Grand View Researchによると、世界のデータセンター冷却市場は2028年までに255億ドル規模になる可能性があり、これは2021年から2028年までのCAGRが14.1%であることを示している。

クラウド・コンピューティング、AI、IoT技術は急速に成長している。その結果、データの生成と処理が増加している。データセンターは、エネルギーコストが上昇してもパフォーマンスを維持しなければならない。このため、高度なデータセンター冷却システムの利用が増加している。これらのシステムは、信頼性を維持し環境への影響を最小限に抑えながら、効果的に熱を取り除かなければならない。そのため、最新の冷却データセンター・テクノロジーは、インフラを改善し競争力を維持したいと考える事業者からの需要が高まっている。

データセンターの冷却方法

データセンターで冷却が重要な理由

データセンターは今日のデジタル社会の中核をなしている。データセンターには、サーバー、ストレージ・サブシステム、ネットワーク機器などがあり、私たちのインターネット取引を動かしている。しかし、これらのマシンは不眠不休でデータを処理・保存するため、大量の熱を発生します。この熱は、適切に冷却されないと急速に蓄積され、パフォーマンスの低下、機器の故障、さらには致命的なダウンタイムにつながる可能性があります。

効率的な冷却は、サーバーのパフォーマンスを最適化し、コストのかかる障害を防ぐために必要です。過熱すると、コンポーネントの処理速度が低下し、全体的な効率が低下します。場合によっては、過度の温度はデリケートな電子機器を不可逆的に破壊し、データの損失や高価な修理につながります。Uptime Instituteが実施した最近の調査によると、データセンター運営者の90%以上が過去3年以内に障害を経験しており、その多くが冷却システムの不備によるものでした。

データセンターの発熱を理解する

データセンターの熱を管理する上で、熱の発生源と発生場所を知ることは重要である。通常、データセンター内の主な熱源は、サーバー、ストレージ機器、ネットワーク機器などです。これらの機器は稼働中に電力を消費すると同時に、廃棄物として熱を発生させます。

IT機器から発生する熱量は、ハードウェアの種類やワークロードの強度、あるいは周囲温度などの要因によって異なります。例えば、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）サーバーやグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）は、複雑な計算を実行する能力が高いため、標準的なサーバーに比べて発熱量が多くなります。さらに、気候が温暖化すると、入射温度が上昇するため、データセンターの冷却が困難になる可能性が高い。

電力密度は、施設管理者が施設内の発熱量を測定するために使用される。これは、スペースに対して消費される電力量を測定するもので、通常、1平方フィートあたりのワット数または1ラックあたりのキロワット数で測定される。AFCOMの報告書によると、データセンターの平均電力密度は、2010年の1ラックあたり4～5kWから、2020年には7～10kWに増加している。高密度の導入では、1ラックあたり50kWに達するケースさえある。

データセンターの熱管理の効率的な方法

今日のデータセンターにおいて、熱管理は不可欠な任務である。これには、IT機器のパフォーマンスと信頼性を高めるために、さまざまな方法を用いる必要がある。冷却方法の選択は、サーバールームのサイズ、1時間当たりの熱単位で測定される電力使用率、ユーザーが冷却に求めるものなど、いくつかの側面によって決まります。

空冷

データセンターを冷却・換気する最も一般的な方法はエアコンであり、80%以上の冷却システムがこの方法を採用している。このようなシステムは通常、エアハンドリングユニット、冷却コイル、およびユニット内の気流と温度を制御するために連動して動作するさまざまなタイプのファンで構成されています。冷却ファンは、機器内部に取り付けられたサーバーレベルのファン、ラック内のキャビネットファン、またはルームレベルの冷却システムファンなど、さまざまなレベルでこれらのシステムの中心的なコンポーネントです。これらのファンは、ネットワーク内の各サーバーが最適な状況で動作し、ホットスポットが形成されないことを保証します。

一般的な空冷式データセンターでは、冷却された空気は上げ床または吊り天井システムを通って、サーバーラックの前面に向かって上向きに移動します。サーバーモジュールを通過する際、冷気はそれらを冷却し、換気キャビネットの助けを借りて、それらを取り囲むサーバーファンを通して熱気として排出されます。この熱風はその後、モジュールからラックの背面を通って排出され、パネルによって補助されながら、冷却目的のために冷却システムに戻される。最新のデータセンターの多くは、高度なスマート・ファン・システムを採用しており、ファンの回転数を動的に調整することで、エアフローと省エネ性能を向上させています。

空冷の効率を高めるために採用できる技術はいくつかある。これには、それぞれの機能的なファン構成に応じて、レイズドフロア冷却、インロー冷却、オーバーヘッド冷却などがある。通路封じ込めは、供給される冷気と排出される熱気の間に物理的な障壁を設けることで混合をなくし、冷却効率を向上させるために広く導入されているもう一つのシステムである。この構成でも、データセンター内のホットスポットを防ぐために必要なエアフローパターンを維持し、冷却効率を高めることができるファンを戦略的に配置する必要性はなくならない。

液体冷却

液冷は、そのさまざまな利点から、特に高密度セットアップやHPCアプリケーションで採用されています。液冷プロセスでは、水や誘電流体のような液体冷却剤がサーバーコンポーネントから直接熱を奪います。しかし、熱の適切な循環と交換を促進するファンとは異なり、液冷の中核部品ではありません。

ダイレクト・ツー・チップ冷却は、CPUや熱を発生する他の部品にプレートを取り付け、液体冷却剤が熱を吸収し、加熱された冷却剤は熱交換器に運ばれ冷却された後、サーバーに送り込まれます。ファンがクーラーと連携して熱伝達を強化し、冷却効率を高めることもあります。

液浸冷却では、誘電体液槽がサーバー全体を浸します。流体はサーバーのコンポーネントから発生する熱を吸収し、その熱をサーバーから遠ざけます。高温の流体は熱交換器を通って移動し、そこで冷却されてから再び浸漬槽に入ります。これは、一部の浸漬型冷却システムでは、流れの動きを促進し、熱交換を増加させるファンによって可能になります。

データセンター冷却ソリューションの選択時に考慮すべき要素

熱負荷

データセンターの冷却設計について正しい判断を下すには、IT機器から発生する熱負荷を考慮する必要があります。熱負荷によって、最適な稼働温度を維持し、過熱を防止するために必要な冷却能力が決まります。

熱負荷を判断するには、ストレージデバイスやネットワーク機器も含めて、サーバーの消費電力を分析する必要がある。これにより、蓄積された熱量を保持できるよう、冷却システムのサイジングを調整する余地が生まれる。

新しい機器の追加や既存のコンポーネントの変更により、熱負荷は時間とともに変化します。そのため、機器の増加やデータセンターの加熱に関するプロファイルの変化など、将来の成長に対応できる冷却システムを選択することが重要です。

エネルギー効率

データセンター冷却ソリューションの選択において、もう一つ重要な要素はエネルギー効率です。データセンター内の総エネルギー消費量のうち、冷却が占める割合は非常に大きい。冷却システムが不適切だと、運用コストが高くなり、二酸化炭素排出量も増加します。

エネルギー効率を評価する場合、性能係数（COP）や電力使用効率（PUE）といった側面が非常に重要になる。COPは、電力入力と比較することで、冷却がどれだけ効率的であるかを測定します。PUEは、データセンター全体のエネルギー使用量とIT機器単独で使用されるエネルギー使用量を比較し、1が最大の効率を示します。

データセンターはまた、最適化などのメカニズムによってエネルギー効率のレベルや程度を向上させることもできる。例えば、建物内の特定のエリアを必要なときだけ冷却することで、通常の運用目的よりも多くの電力を消費する過冷却を避けることができる。その他の費用対効果の高い選択肢としては、冷凍機の可変速駆動、空調システムのエコノマイザーによる自由冷房、リアルタイムの監視と最適化を促進するハイエンドの制御システムなどがある。

IT機器の要件

ITツールの要件もまた、考慮すべき重要な要素です。さまざまな種類のハードウェアは、電力密度、動作温度範囲、エアフローなどの側面に基づいて、異なる冷却ソリューションを必要とします。

ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）サーバーの例として、グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）は、通常のサーバーに比べて多くの熱を発生するため、このようなケースでは、一般的な空冷メカニズムの代わりに、チップ直下冷却または液浸冷却を使用する必要があります。

さらに、ITツールの中には、前から後ろ、あるいは横から横へのエアフローパターンなど、特定の冷却要件があるものもあります。優れた冷却システムは、このようなニーズを満たし、サーバーラック全体に適切な空気循環を提供できなければなりません。

拡張性と将来の成長

データセンターはダイナミックな環境であり、新しい機器が追加される一方で、他の機器が廃止されるなど、時間の経過とともに進化していきます。データセンターの冷却技術を選択する際には、将来の成長率や変化を予測するため、拡張性と柔軟性を考慮する必要があります。

スケーラブルな冷却ソリューションには、インフラの大幅な変更やダウンタイムを必要とせずに、熱負荷や電力密度の増加に対応する能力があります。これは、モジュール設計を採用することで実現できます。例えば、設計後でも、クーラーの数を増やしたり、既存のシステムの効率を上げたりするなど、段階的に簡単に拡張することができます。

さらに重要なことは、データセンター事業者が既存の冷却インフラを心配することなく、新しいテクノロジーやビジネスモデルを取り入れることができるように、冷却ソリューションは、ラック密度、エアフローパターン、冷却要件が多様で、さまざまなタイプのIT機器や構成に対応できる柔軟性を備えていることです。

ファクター	メートル	考察
熱負荷	電力密度（1平方フィート当たりワットまたは1ラック当たりキロワット）	- ITの消費電力- 望む温度範囲- 将来の成長と熱の変化
エネルギー効率	- 性能係数（COP）-電力使用効率（PUE）	- 冷却システムの効率-省エネルギー戦略（例えば、フリークーリング、可変速ドライブなど）
IT機器の要件	- 電力密度 - 動作温度範囲 - 気流要件	- 特定のハードウェア（HPCサーバー、GPUなど）の冷却ニーズ - 気流パターン（前後、左右）
拡張性と将来の成長	- モジュラー設計 - さまざまなタイプの機器や配置に対応する柔軟性	-高熱負荷や電力密度の増加、技術動向やビジネス要件の変動に対応する能力。

コンパクトファン：データセンター冷却のための多用途ソリューション

熱を管理するために、データセンターでは回転式空調システム、液体コイル、浸漬冷却システム、蒸発冷却システムを採用している。構造にもよりますが、これらの戦略の多くにおいて、現場の冷却ファンがデータセンターの冷却インフラとして重要であることは容易に理解できます。空調システムを補うにせよ、液冷コンポーネントの放熱を助けるにせよ、ハイブリッドセットアップのエアフローを促進するにせよ、冷却ファンはデータセンターの熱管理において遍在し、実際に必要なものです。

小型冷却ファンの利点

マフィンファンなどの小型冷却ファンや送風機は、データセンター冷却のための汎用的でコスト効率の高いソリューションです。このようなファンは、データセンター内の特定のコンポーネントやエリアに対して的を絞った冷却を提供し、メインの冷却システムを補完するように設計されています。

コンパクトな冷却ファンの最大の強みは、その柔軟性です。サーバーラック、ホットスポット、スペースが限られている場所など、さまざまな場所に設置できる。これにより、データセンターの管理者は、高い温度が要求される特定の場所に焦点を当て、エアフローを最適化することができます。

こうしたコンパクトな冷却ファンのもうひとつのプラス面は、消費電力が少ないことだ。その結果、特定のポイントだけを冷却するため、セントラル・エアコン・システムが行っていた作業を局所化することができ、一般的にこの方法によるエネルギー消費の削減につながる。最近のものには、速度制御のバリエーションや、リアルタイムの温度と風量に応じて出力を調整するインテリジェント・パワー・マネージメントもある。

データセンターにおける冷却ファンの用途

各企業のデータセンターの冷却ニーズやインフラの設計方法に応じて、さまざまな用途でコンパクトな冷却ファンが必要とされています。一般的な使用例には以下のようなものがあります：

ラックレベル冷却： ラック内のエアフローを改善するには、換気装置を取り付けることで熱気を効率的に除去し、熱が特定の場所に集中して冷たい場所ができたり、他の場所が加熱されたままになったりするのを防ぐことができる。

ホットスポットの緩和： サーバーが密集している場所や風通しの悪い部屋など、熱が大量にこもりやすい場所には、オーバーヒートを防ぐため、あえてコンパクトなファンナーを設置している。

冗長性とバックアップ： メンテナンスの実施やプライマリ・システムの故障など、万が一の事態に備え、冷却剤を追加する必要があるため、これらの電子機器にはバックアップ対策として冷凍装置が内蔵されていなければならない。

気流の最適化： 強力で調整可能な軸流ファンユニットをデータセンター全体に戦略的に配置することで、理想的なエアフローパターンを実現し、すべてのデッドスポットを排除することができます。そのため、冷気はより均一に分散され、熱気は速やかに除去されます。

データセンターの冷却設計およびデータセンター冷却技術の電源における小型冷却ファンの将来は、データセンターが変化し、施設内の電源と冷却に対する需要が多様化し続ける中でも拡大すると予想されます。これらのデバイスは、このような多様な需要に対してエネルギー効率の高い柔軟な対応を指示し、信頼性の高い高性能運用を保証するサーバー組織による最適な熱管理戦略の策定を可能にします。

カスタマイズされた冷却ソリューション：データセンター特有のニーズに対応

データセンター環境の多様性と複雑性を考慮すると、ほとんどの冷却戦略は画一的で十分とは言えません。現在では、ほとんどの冷却装置メーカーが、特定のデータセンター向けにカスタムメイドのソリューションを提供しています。このようなソリューションでは、特定の特殊な冷却要件を満たすために、ファンのタイプやサイズ、制御システムを組み合わせています。

例えば、データセンターの効率的な冷却のために軸流ファンの幅広い製品ラインを製造している企業もあります。ACDCFANは、ACファン、DCファン、ECファンなど、データセンター内の効率的な冷却のために設計された幅広い軸流ファンを取り揃えており、ラックレベルの冷却やサーバーキャビネット内のエアフローの最適化など、さまざまな用途に適した製品を提供しています。データセンターが最適な温度レベルを維持し、信頼性の高い運用を実現できるよう、当社はOEM/ODM/OBMサービスを世界各地のデータセンターが直面する状況に合わせてカスタマイズしています。

結論

現代のデータセンターでは、優れたサービス提供、信頼性、電力浪費の最小化を実現するために、熱に特別な注意を払う必要がある。環境保全に関するコスト削減の懸念が高まる中、計算機の電力需要が爆発的に増加しているため、革新的で持続可能なデータセンター冷却ソリューションが不可避となっている。

熱源やさまざまな冷却方法など、データセンター冷却の基本を理解しているオペレータは、これらの施設の適切な温度を維持するための最も実用的なアプローチを選択し、暑さや寒さの季節にエネルギー消費レベルを下げることができます。選択肢としては、屋内ユニット用の高度な空調技術（AC IDU）、液体ベースの冷却技術、コンパクトなファンクーラーなどが挙げられます。

データセンターの冷却市場は常に変化しています。データセンター業界で実力を維持するためには、事業者はデータセンターの冷却設計と技術における最新のトレンドとイノベーションを常に把握する必要があります。適切な冷却ソリューションに投資し、効果的な熱管理戦略を用いることで、データセンターはパフォーマンスを向上させ、エネルギー使用量を削減し、将来にわたって信頼性と持続可能性を維持しながら運用することができます。

よくあるご質問

冷却システムはどれくらいの頻度でメンテナンスする必要がありますか？

データセンターの冷却システムの性能と効率を最適化するには、定期的なメンテナンスが不可欠です。メンテナンスの頻度は、冷却システムの種類、使用環境、メーカーの推奨事項によって異なります。しかし、ここではデータセンター運営者向けの一般的なガイドラインを紹介します：

毎月だ：

エアフィルターを点検し、清掃する。
漏れがないか、異音がしないか点検する。
温度と湿度が許容範囲内であることを確認する。

四半期ごとだ：

ファン、コイル、コンデンサーなどの冷却装置を徹底的に点検する。
摩耗や損傷の兆候がないか確認する。
必要に応じて可動部に注油する。

毎年：

包括的なメンテナンスのオーバーホールを実施する。
センサーの清掃と校正。
制御システムのテスト
冷却システムの全体的な性能と効率を評価する。

データセンター事業者は、定期的なメンテナンススケジュールを守り、問題があれば迅速に対処することで、冷却システムの故障リスクを最小限に抑えることができます。これにより、機器の寿命を延ばし、最適な熱管理性能を確保することができます。

AIはデータセンターの冷却効率を改善できるか？

そう、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術は、データセンターの熱管理の効率を大幅に向上させることができる。高度な分析とリアルタイムのモニタリングを使用することで、AIを活用した冷却ソリューションは熱管理を最適化し、エネルギー消費を削減し、データセンター全体のパフォーマンスを向上させることができます。

AIがデータセンターの冷却効率を改善する主な方法：

予知保全：

AIアルゴリズムは、センサーデータや機器の性能指標を分析することができる。

冷却部品がいつ故障するかを予測することで、予防的なメンテナンスを可能にし、予期せぬダウンタイムを削減する。

動的な冷却の最適化：

AIを搭載した制御システムは、データセンターの状態を継続的に監視することができる。

リアルタイムで冷却パラメーターを調整し、冷却能力を実際の熱負荷に確実に一致させ、エネルギーの無駄を最小限に抑える。

インテリジェントなワークロード配置：

AIアルゴリズムは、作業負荷の特性や熱プロファイルを分析することができる。

データセンター内のIT機器の配置を最適化し、ホットスポットを最小限に抑え、全体的な冷却効率を向上させます。

エネルギー予測の強化：

AIモデルは、過去のデータと天候パターンなどの外部要因に基づいて、将来の冷房エネルギー需要を予測することができる。

これにより、データセンター事業者はエネルギー調達と管理戦略を最適化することができる。

AIやML技術の進歩に伴い、データセンターの冷却への応用はより洗練され、普及することが予想される。これらの革新的なソリューションを採用することで、データセンターは熱管理戦略において新たなレベルの効率性、持続可能性、パフォーマンスを達成することができる。

データセンターは、冷却方法を通じて環境への影響をどのように軽減できるのか？

データセンターの環境への影響は、いくつかの効率的な冷却方法によって最小限に抑えることができる。最初に、HVACユニットをよりエネルギー効率の高いモデルに交換することも、消費エネルギー量の削減に役立ちます。

床を高く設計し、エアフロー管理を最適化することで、換気を改善し、冷却効率を向上させるだけでなく、ホットスポットを防ぐことができる。しかし、ホットアイルとコールドアイルの封じ込めを行い、冷気を特定のエリアに向けることで、冷却システムへの負荷を最小限に抑える必要がある。

条件が許す限り、外気を利用するなどの自由な冷却方法を適用すれば、エネルギー消費は大幅に下がる可能性がある。さらに、適時メンテナンスを行うことで、冷却装置を適切に作動させ、最適な性能とエネルギー効率を維持することができる。

これらの技術は、一般的な電力使用量と二酸化炭素排出量を削減することで、データセンターの持続可能性モードを促進する。