30代からの再勉強日記(ビジネス系/IT系の一般論の理屈を考えてみる)

徐々に、新たなタスクを起こし任せる側になりました。将来検討のためにも、一般論やセオリーを勉強・考察し外部へ共有する事で学びを深めたいと思います。皆さんにも役立つ所があれば幸いです。※最近ミッション変更となり、更新頻度落が落ちます。

【IT】ネットワーク系機器における温度と故障(寿命) 10℃で上がると2倍壊れる、逆もしかり

サーバ室に入った事は何回かありますが、空調が効いていて人間には少し寒く感じるくらいだと思います。

電子機器は熱に弱いから冷却が必要というのはなんとなくわかりますが、とはいえ温度が多少高くなってもすぐに壊れる物でもなく、どれくらい冷却の必要性が有るのか調べてみました。

ざっくりまとめると、電子部品として必須で使われる電解コンデンサが温度変化によって寿命が変動する。(アレニウスの法則)

高熱になると電解コンデンサが故障するため該当物品全体が機能不全になり、ハード故障となる、そんな感じみたいですね。

電解コンデンサ以外のコンデンサもありますが、高コストのようですね。

逆に、温度管理をしっかりすれば製品サポート期間を延ばすというメーカもあるようで、熱管理・熱設計はハードウェア故障抑制にあたっては重要なポイントだという事がわかりますね。

 

SR-0076  データセンターの構築・運用課題に関する調査報告書 より

 

3.6 サーバ寿命に関係する排熱(冷却)
一般に電子機器、電気機器は温度と信頼性、寿命との間には 10℃下がると寿命が 2 倍となる法則があります。これはアレニウスプロットと呼ばれるもので、化学変化の速度からくるものです。

これに直接影響するのが電解コンデンサ寿命です。電源周りには必須の電子部品です。半導体での寿命は必ずとも化学変化と同一とは考えにくいですが、電子機器としては電解コンデンサに機器寿命を左右されることになります。

2000 年ごろまでの電解コンデンサの温度特性[12]は、上限 55℃5 年、5℃アップ
すると寿命が半分になるとされました。よって、サーバ吸気温度は、機器内部温度傾斜 10℃〜15℃、センサー誤差、安全率を入れて 35℃に設定されています(25℃では無い)。2000 年ごろから普及が始まったカーナビケーション機器動作温度は 100℃を越える環境であり、電解コンデンサ温度特性は市場要求から改善され、現在では温度特性上限 55℃製品は存在せず 30℃も上昇した 85℃から 115℃の温度特性上限製品が販売されています。
未だにアレニウスプロットを根拠にデータセンター環境温度を上げることに反対する技術者がいるが、電解コンデンサの性能向上を知らない場合が多いです。 

よって、各社から販売されているサーバの吸気温度も 40℃〜45℃対応品が販売され、データセンター環境温度を 22℃付近から 28℃〜30℃に上げて省エネ化することを大手のデータセンターなどでは行われています。
スパコンに利用されているデータセンターの環境温度は 32℃に設定され運用し省エネ化されています。 

https://www.ttc.or.jp/application/files/5016/3036/8878/SR-0076v1.pdf

 

LAN機器、サーバの耐用年数の考え方について─後編

ルータやハブ、サーバの内部には電解コンデンサが必ず複数個含まれます。
ひとつでも電解コンデンサが故障すれば電子機器全体の故障に波及します。
電解コンデンサの寿命特性から電子機器全体の耐用年数を類推します。

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アレニウスの法則がグラフから読み取れます。すなわち温度が10℃下がれば寿命が2倍になります。

横軸の時間から5年の寿命を得るためには、コンデンサ品種によりますが、
85℃1,000時間保証の普及版では無理で85℃2,000時間以上の品質が求められます。例として105℃1,000時間保証の製品を使用するとコンデンサ周囲温度を常に50℃
以下に管理する必要があります。昨今の高性能CPUは高性能の代償として
発熱するので、周囲温度をこのように管理するのは困難があります。したがっ
て、5年を経過した電子機器は確率的にいつ故障してもおかしくない状況であ
るといえます。

https://www.satemaga.co.jp/wp-content/uploads/2112.pdf

 

 

xtech.nikkei.com

 

製造不良や経年劣化を除くと、故障原因として多いのは「温度」「雷」「水」「衝撃」だという。その詳細な説明を聞いて「なるほど」と思うことばかりだったが、それ以上に興味深かったのは、故障を防ぐために機器ベンダーなどが凝らした工夫の数々だ。その中から、特に印象に残った3つを紹介したい。

(1)温度管理の徹底で保証を延長

 アラクサラネットワークスはユニークなサポートサービスを提供している。それは、機器の動作環境条件の上限温度より10度下げて運用すれば、メーカー保証を6年から最長10年に延長するというもの。同社では「ロングライフソリューション」というサービス名で提供している。

 機器の故障には設置環境の「温度」が大いに影響する。高温になると機器内部の電解コンデンサーの寿命が縮み、早く壊れやすくなるためだ。裏を返せば、故障を防ぐには周囲の温度を下げればよい。一般に電解コンデンサーの寿命は、温度が10度下がると2倍に伸びるといわれる。これに照らすと、同社のサポートサービスは理にかなっている。

ストレージ関連:データのアクセス頻度について(90日以上たつとほぼアクセスされない)

 ホットデータとコールドデータについて調べて概ね1:9/2:8くらいの割合でストレージ内のデータでアクセスするものは実際多くない事がわかりました。

 では具体的にどのくらいアクセスされないのか、調べてみると90日以上経つとアクセスされないデータが7、8割ほどとわかってきました。

 オラクルとNECから資料やコメントでていたので紹介しておきます。

 

 ストレージの使い分けやファイルサーバーの整理をする際に、90日以上アクセスされてないデータは優先度を下げるなどすると、90日というのを一つ指標におくのがよさそうですね。

 

 1つ目:オラク

japan.zdnet.com

 

 2つ目:NEC

https://jpn.nec.com/co-creation/showroom/images/nec_nias_20210312.pdf

【JEITA資料】データアクセス頻度によるストレージ使い分け(ホットデータとコールドデータ)

IoTやAI活用を行う中で、元となるデータは非常に重要です。

そのデータを保存を行うストレージも準備する必要がありますが、コストがかかるので高速にアクセスできるストレージ容量を無尽蔵に用意するのも難しいです。

そこで、該当データを使う頻度などの特性を考慮しながら最適な保存方法を考えていく事が重要です。

そんな中、データのほとんどは使われないという特性がある事がストレージ業界では通例となっているようなので、紹介しておきます。

どうやら、よくアクセスされるデータをホットデータ、そうではないデータをコールドデータと呼ばれており、ストレージ内のデータの多くはコールドデータに属するようです。

ホットデータとコールドデータの割合は発表元により多少変化しておりますが、

概ね10%~20%と80%~90%のくらい割合のようです。

※ウォームデータと呼ばれるアクセス頻度がそこそこあるデータもあるようです。

富士フィルムは10%,20%,70%くらいと発表してますね。

 

そのため、コールドデータの方は読み込み速度が遅くてもコストが安いストレージを選択、ホットデータの方は速度が速いストレージに保存するのがセオリーのようで、

ストレージ階層化機能というので実現されている部分もあるようです。

何かデータ基盤等を考えるときに、アクセス頻度に応じたストレージ使い分けの考えかたは参考になりそうです。

 以下、参考したサイトや資料を記載しておきます。

 

引用)テープストレージ活用による省エネ貢献

一般社団法人 電子情報技術産業協 テープストレージ専門委員会

https://home.jeita.or.jp/upload_file/20180725112832_4IrRd6WeFi.pdf

 

 

 

www.fujifilm.com

 

データ保管コスト削減の鍵は、「コールドデータの再配置」

もう一つの選択肢が、既存ストレージに存在する「コールドデータ」の再配置です。データの70%以上は、生成後しばらくしてアクセス頻度が減りアクティブには使われなくなった、いわゆる「コールドデータ」といわれています。これらを、電力を消費する高性能なストレージに保管したままにするのは費用対効果から見てデメリットになります。そこで、コールドデータを大容量・低コストのストレージに再配置する方法が注目されています。こうしたコールドデータの保管先として期待されているのが、「LTOテープ」です。従来型ストレージのデータバックアップ用途に古くから活用されていたテープストレージですが、技術革新を遂げ、コンパクトでいて大容量、トータルコストの圧倒的な低さ、サイバー攻撃リスクの低さなどから、大容量・長期保管のアーカイブデータ用ストレージとして、今世界的に注目されているのです。

あとはオラクルも過去に下記の発表をしていたようで、概ね80%くらいのデータはあまり使われない(だが法律や将来にむけて残す必要があって)が消せずに存在しているというのが実態のように思えますね。

japan.zdnet.com

 

 

日本オラクルが1月15日に開催したストレージ戦略説明会で同社のシステム事業統括 プロダクト・マネジメント・オフィス 本部長 宮坂美樹氏は、ストレージの使われ方の実情として「常に使っているデータは全データの3%ほどで、80%のデータは90日を経過するとほとんどアクセスがないと言われる。ほとんどアクセスはないが、消せないデータをいかに効率的に管理するかがポイント」と説明した。

 「この課題に対し、オラクルはデータの利用用途に応じてデータを最適に配置する“自動階層化ストレージ”を提供する。高速フラッシュストレージ、大容量ディスクストレージ、アーカイブストレージという3種類のハードウェアをアクセス頻度に応じてデータを自動管理し、最適なデータ配置を実現する」

 

メディア消費者の行動調査レポート(BCG:TV→SODへ)

個人的には時間がなくなり、とりあえずテレビをつけてのテレビ視聴の方が多くなってきましたが、少しまえまではネットフリックスなどのSOD型を使ってました。

友人や同僚もSODを使っている人は多くテレビからの脱却も進んでいるのかなと思う所です。

それを定量的にBCGがまとめていたのでここに残しておきます。また、無料公開されているのでトピックスやサイトページを引用して記載しておきます。。

 

■若年層になるにつれて、テレビよりVODの方を好んでいる

 

 

視聴コンテンツでもテレビかVODかの好みわかれる。

スポーツ(サッカー)だとTVの割合が多いが、ドラマの場合はVODの割合が多い。

 

4つにセグメント分けすると以下となる。

詳細レポート

https://web-assets.bcg.com/e6/e4/6c5a337f4c6f8459c6490c91b813/bcg-media-consumption-survey-japan-2023.pdf

www.bcg.com

データセンターの逼迫(首都圏のDCは新規契約は困難?)

 DX推進やデータ利活用が進みにつれて、サーバやネットワーク機器類の設置スペースも枯渇してきているようですね。早めの動きだしが必要になります。

データセンタの展望レポートを見る限り、オフィス内にサーバスペ―スを用意している企業もまだ多そうですが、徐々にデータセンタに移行している企業が多いようです。

 

詳細が気になる方は、このレポートが原本です。

https://mktgdocs.cbre.com/2299/8f05a947-4b41-4934-9f48-0431d7615422-1557039334/Japan_ViewPoint_Data_20Center_.pdf

 

無料公開されているので、気になった部分を抜粋

 

 

3.3. 自社(オフィス)内からデータセンターへの移行が進むITシステムの運用スペース
DXの推進に伴い、ITシステムの保管・運用を行う場所は、オフィス内からデータセンターへ徐々に移行するとみられる。データセンターは、ITシステムを安全に格納し、24時間365日稼働させることができる
建物・設備である。オフィス内のサーバールームに比べ、安全性や柔軟性など様々なメリットが得られる(Figure 6)。
オフィス内でITシステム運用のためのサーバールームを設置している企業は、依然として多い。CBREの調べでは、オフィス内にサーバールームを設置している企業は2022年で60%であった(Figure 7)。

このうち、将来的には社内システムを外部データセンターへ移行させ、サーバールームを「縮小」または「廃止」するとした回答は合わせて32.1%(Figure 8)。ただし、「わからない」という回答が65.4%と最も多い。システムの移行には数年かかることもあるため、明確な運用方針が出せずにいる企業が未だ多いことを示唆している。

 

 

 

4.1. 首都圏のデータセンターの需給バランスはタイト
企業のDXは、時間はかかるとみられるものの、今後も確実に進むであろう。ただし、首都圏ではその受け皿となるデータセンターの空き容量が十分ではない。クラウドやコロケーションなどによる、首都圏のデータセンターの占有状況を表す2022年末の平均稼働率*5 は88%であった。需要の強さに加え、2022年は新規供給が従前に比べて少なかったため、稼働率は2021年末比で3ポイント上昇した(Figure 10)。

一般的に、日本を含むアジア太平洋地域におけるデータセンター事業者は、稼働率が90%を超えると、新規ユーザーの募集を止めるケースが多い。これは、既存ユーザーの拡張余地として空き容量を残すためである。平均稼働率88%は、タイトな需給バランスといえるだろう。

 

 

 

 

 

www.cbre.co.jp

データ品質の評価項目(デジタル庁と東京都資料より)

 データ利活用はよく言われますが、どうやって品質のよいデータを収集すべきなのかはあまり言及されません。最初は有志がデータ収集していても段々更新されなくなり、あまり意味がないデータ集になってしまうケースも残念ながら散見されます。

 仕組み化の前にまず、データの品質はどのように考えるべきか調査すると、デジタル庁と東京都のガイドラインがわかりやすく、残しておきたいと思います。

 

cio.go.jp

https://cio.go.jp/sites/default/files/uploads/documents/data_hinshitu_guide_beta_20210831.pdf

●データオーナーにとってのデータ品質管理の意義は以下のように整理されま
す。
・ データ収集コストを低減できる。
・ データ収集を迅速化できる。
・ データ更新を容易にできる。
・ データ更新にまつわる問題を回避できる。
・ 内部でのデータ活用を容易にできる。
・ データ公開を容易にできる。
・ 利用者側でのデータ活用が進む。

 

データ品質の評価軸は下記15項目が上げられてますね。

何かデータ品質を検討する必要がある際は、この項目が参考になりそうです。

データの品質は、網羅性の確認等、コンピュータによる検証が有効な項目が
多いため、積極的にコンピュータによる確認を導入するなどの対策が効果的で
す。
本ガイドブックでは、データ自体の品質を、ISO/IEC 25012 に沿って評価し
ます。
1. 正確性 (Accuracy)
2. 完全性 (Completeness)
3. 一貫性 (Consistency)
4. 信憑性 (Credibility)
5. 最新性 (Currentness)
6. アクセシビリティ (Accessibility)
7. 標準適合性 (Compliance)
8. 機密性 (Confidentiality)
9. 効率性 (Efficiency)
10. 精度 (Precision)
11. 追跡可能性 (Traceability)
12. 理解性 (Understandability)
13. 可用性 (Availability)
14. 移植性 (Portability)
15. 回復性 (Recoverability)

 

 

より簡易にまとめられるのは、東京都のガイドラインですね。

上記のデジタル庁のガイドラインを参考にして作成されてます。

 

■重点5項目(データの中身に関係)

https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/digitalguideline/doc/gizyutsuguidline_zenbun.pdf

 

■データ品質の評価項目(15個の解説)

https://www.digitalservice.metro.tokyo.lg.jp/digitalguideline/doc/hinshitsuhyoukakoumoku.pdf

トラヒックの用途内訳とデータの地産地消と分散(三菱総研)

インターネットトラヒックの内訳とトラヒックやデータが今の大都市集中型から地方分散型に変化する予測が無料で公開されていたので、紹介です。

 

現在は動画とSNS/WEB関係が圧倒的ですが、2040年ごろはM2Mやメタバースや自動車関連でのトラヒックが増加する見立てのようですね。

また大都市に集中するトラヒックも地元で完結する方向になるようです。

 

www.mri.co.jp

https://www.mri.co.jp/knowledge/insight/dia6ou000004opob-att/er20220930_pec.pdf

 

P26,P27から引用

情報爆発シナリオにおける 2040 年のトラフィックの内訳をユースケース区分ごとに集計すると、メタバースが 43%、M2M(センサーや機器制御)が 22%、自動車が 22%となり、この 3 区分で合計 87%を占める(図表 2-10)。

2020 年に支配的であった動画や SNS/Web/ゲーム38も伸⾧するが、これらトラフィックは消費人口の制約を受けること、メタバース上での交流に移行すると想定し、年平均成⾧率は全体平均の 33%に満たない 8%程度にとどまる見込みである。

その結果、動画や SNS/Web/ゲームが全体に占める比率は、2020 年の約 80%から 2040 年に 1%まで低下する予測となっている。
出所:三菱総合研究所

 

「C 地域分散シナリオ」はデータ処理のエッジ化が最大限に進行した場合に相当する。このケースではデータ処理の 40%がユーザーの構内(プライベート網での処理を含む)で処理される。

地域(市内通話区域などに相当する階梯(かいてい))での 20%、地方(都道府県に相当する階梯(かいてい))での 15%の処理も加えれば、総トラフィックの 75%が東京・大阪や海外を経由することなく処理される。2020 年時点では総トラフィックの 9 割以上が東京・大阪や海外を経由していることと比較すれば、これはネットワーク構造の重大な変化である。