Effectiveness)がよく知られているが、メトリクスの種類はそれだけではない。Effectiveness:スペース使用効率)」を紹介・解説する。写真1:SpUEについて説明するデイビッド・ワン氏。先頃設立されたグリーン・グリッド中国支部のプレジデントに就任した人物だ既存のPUE/CUE/WUEにはいずれも、理論上の理想値(PUE=1.0、CUE/WUE=0.0)が存在する。お馴染みのPUEであれば、分子と分母がイコールの1.0に近づくほど理想の電力使用効率ということになる。一方のSpUEには、理論上の理想値が存在しない。Wang)氏(写真1)は「PUE/CUE/WUEは、値か大きいか小さいかだけで示される1次元の指標だが、3つのパラメータから導き出されるSpUEは2次元の指標になっている」と説明する。理論上の理想値が存在しないということは、企業や事業者が目指すSpUE値の方向は、それぞれの稼働環境や用途にとって異なってくることになる。ここが最大のポイントで、例えば、HPC(ハイパフォーマンスコンピューティング)用途で利用されるデータセンターの場合、ラック当たり高電力密度が求められ、収容率重視のデータセンターではラック当たり低電力密度が求められることになる。「したがって、SpUEの理論的理想値は、企業のビジネスとデータセンター/サーバールームのインフラストラクチャによって異なってくる」(ワン氏)というわけだ。図4は、SpUEを用いてデータセンターのスペース効率を改善する際のシミュレーショングラフである。ここではAが改善前のSpUE、Bが改善後のSpUEを表している。グラフにあるように、改善前と改善後の差異が、PUEなどのような値が大きいか小さいかの単線表現ではなく三角形のかたちで示される。ここが、ワン氏がSpUEを2次元の指標だと表した部分だ。企業のデータセンター/ITインフラ担当者は、SpUEの算出式が描いた三角形のかたちを見ながらスペース効率改善を計画していくことになる。スペースはもう限界に達している。これ以上ラック数を増やすにはデータセンターを新築しなくてはならない』。こんな誤解が蔓延しているがそれは誤りだ」とワン氏は指摘する。第4の指標であるSpUEが、PUEのようにデータセンター/ITインフラの分野で世界的な認知を得られるようになるまでには時間がかかるだろうが、自社ITインフラの担当者、そしてIT投資のTCO(総所有コスト)に責任を持つCIOであれば注目しておくべきメトリクスではないだろうか。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。Libraryもご利用いただけます。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。ご所属のお客様でも、ご所属企業(または団体)におけるIT化を推進されるお立場の方にもお読みいただけます。Effectiveness)がよく知られているが、メトリクスの種類はそれだけではない。Effectiveness:スペース使用効率)」を紹介・解説する。