日立製作所と東京大学 生産技術研究所は9月2日、同一消費電力で従来に比べて200倍超のデータ分析が可能という超省エネ型ビッグデータ基盤を実現する主要技術を研究開発したと発表した。
この取り組みでは、データベースエンジン内のストレージにおいてアクセスされていない領域の電源をオフにし、必要な際には遅延なくアクセス可能かつ省エネ効果を最大化する電源管理の超精密モデルを開発。また、このモデルを基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。加えて、省エネ化の観点から最適なハードウェアの電源制御を定義し、データへのアクセスにおいて最適なデーターベースへのアクセス方法を状況に応じながら判断する「動的問合せ最適化方式」を確立したという。
日立と東大は、開発した超精密モデルや電源管理機構、動的問合せ最適化方式などを、商用利用を想定したデータベースエンジンとして設計・実装するとともに、消費電力のピークカット機能なども設計・実装。露天掘り鉱山の機器の稼働管理IoTシステムを模して、鉱石を積載するトラックのセンサーから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。一般的な従来型のデータベースエンジンに比べて同一消費電力で従来比200倍超のデータ分析処理が可能なことを確認した。
近年は、企業が扱うデータ量の急激な増加と分析処理などを通じた活用のために消費電力量が増えており、省エネ化が課題という。これまでのハードウェア中心の省エネ化には限界があり、データベースエンジンなどミドルウェアを含むエネルギーの効率化が求められるという。
この共同研究は、新エネルギー・産業技術総合開発機構からの助成を受けて実施されたもので、今回の成果により、データ分析処理における省エネ化と二酸化炭素排出量の削減が期待されるという。今後は実用化を目指すことにしている。
