JP6004451B2 - データセンター、データセンター間での負荷分散方法 - Google Patents

Description

本発明は、データセンターに関し、特に再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能なデータセンター間での負荷分散方法に関する。

風力や太陽光のような再生可能エネルギーによって発電された電力によってデータセンターを運用する場合、データセンターの電力は常に安定的に供給されるとは限らない。したがって、従来のデータセンターでは、すべての電力を再生可能エネルギーに頼ることはほとんど行われてこなかった。例えば、あるデータセンターでは、太陽光発電による電力をデータセンターの電力の一部として使用するが、足りない分の電力は通常の送電線から供給を受けている。しかし、これでは、再生可能エネルギーに基づく電力のみを用いてデータセンターを運用することは出来ない。

一方、太陽光発電による電力だけでデータセンターの全電力を供給している例もあるが、日照量の不安定性を考えると、太陽光による電力供給がデータセンターに常に十分に行われるためには、太陽光パネルや蓄電池を大量（過剰）に設置する必要があり、その設置コストが必要以上に大きくなってしまう。また、送電線が無いような場所にデータセンターを設置したい場合、そのシステムでは緊急時にデータセンターに電力を供給できなくなる恐れがある。

特許文献１は、所定の条件に基づき、所定の処理の実行を依頼する依頼先として、処理部又は接続部により接続された外部装置を選択する選択部と、処理部の動作に利用される電力が蓄えられる蓄電部と、蓄電部に蓄えられている電力の量を検知する残量検知部とを備え、選択部は、残量検知部により検知された電力の量が所定値を下回っている場合に接続部により接続された外部装置を選択する、端末装置／情報処理システムを開示する。

しかし、特許文献１に記載の発明は、データセンターに関するものではなく、また、再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能なデータセンター間での負荷分散方法を開示するものではない。

特開2012-58837

したがって、本発明の目的は、再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能なデータセンターにおいて、電力供給量を予測しながら処理すべきジョブを安定して実行可能にすることである。さらに、本発明の目的は、各データセンターでの電力供給量を予測しながらデータセンター間でジョブを適切にシェアして処理すべきジョブを安定して実行可能にすることである。

本発明の一態様では、再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能なデータセンターを提供する。そのデータセンターは、その電力によって駆動する少なくとも１以上の機器と、その電力を蓄える蓄電池と、再生可能エネルギーによる発電量、蓄電池の蓄電量、及び機器の消費電力量の予測値に基づき機器の動作モードを時間の経過と共に切り替えるためのコントローラと、を含む。

本発明の一態様によれば、再生可能エネルギーによる発電量、蓄電池の蓄電量、及び機器の消費電力量の予測値に基づき機器の動作モードを時間の経過と共に切り替えることにより、電力供給量の変化に対して機器の動作を安定して維持していくことができる。

本発明の一態様では、コントローラは、時刻Ｔにおける蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）を、再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）と、機器の消費電力量ｃ（ｔ）とを用いて、
Ｂ（Ｔ）＝Ｂ（０）＋∫（ｇ（ｔ）−ｃ（ｔ））ｄｔ
の式により求める。

本発明の一態様によれば、時刻Ｔにおける蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）を求めながら、将来に渡ってデータセンターへ電力を安定して供給することができる。

本発明の一態様では、コントローラは、蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）が所定のしきい値Ｂｔｈよりも小さくなる時刻Ｔ１において、機器の動作モードをパワーセーブ・モードに切り替える。

本発明の一態様によれば、蓄電池の蓄電量が低下した場合に、機器の動作を最低限維持しながら、発電による蓄電池の蓄電量の増加を待つことが可能となる。

本発明の一態様では、コントローラは、再生可能エネルギーによる発電量が、当該発電の場所を含む地域における気象状態に応じて発電量が変化する場合に、時刻ｔにおける気象予測データに基づき再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）の予測値を求める。

本発明の一態様によれば、気象状態に応じて発電量が変化する場合においても蓄電池の蓄電量の予測を通じてデータセンターへ電力を安定して供給し続けることができる。

本発明の一態様では、再生可能エネルギーによる発電量は、太陽光発電及び風力発電のいずれか一方または双方によって供給される。

本発明の一態様によれば、太陽光発電及び風力発電のような気象状態に応じて発電量が大きく変化する場合においても蓄電池の蓄電量の予測を通じてデータセンターへ電力を安定して供給することができる。

本発明の一態様では、データセンター間での負荷分散方法が提供される。その方法では、データセンターの各々は、通信可能に接続され、再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能であり、その電力によって駆動する少なくとも１つのサーバと、その電力を蓄える蓄電池とを含む。さらに、その方法では、データセンターの少なくとも１つにおけるサーバが、各データセンターの蓄電池の蓄電量の予測値を取得するステップと、蓄電量の予測値に応じて、データセンターの各々のサーバが処理すべきジョブを実行させるサーバを割り当てるステップと、を含む。

本発明の一態様によれば、再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能なデータセンターの蓄電池の蓄電量の予測値に応じて、処理すべきジョブを実行可能なデータセンターを適時柔軟に割り当てることが可能となる。

本発明の一態様では、サーバを割り当てるステップは、蓄電量の予測値が大きいデータセンターのサーバから順にジョブを実行させるサーバを割り当てるステップを含む。さらに、そのサーバ割り当ての際に、蓄電量の予測値が所定のしきい値以上であるデータセンターのサーバに対して割り当てをおこなうことができる。

本発明の一態様によれば、電力供給が十分なサーバを選択しながら処理すべきジョブを確実かつ安定して実行することができる。

本発明の一態様では、蓄電量の予測値が所定のしきい値よりも小さいデータセンターのサーバ及び他の機器のいずれか一方または両方の動作モードをパワーセーブ・モードに切り替えるステップをさらに含む。

本発明の一態様によれば、蓄電池の蓄電量が低下した場合に、サーバ及び機器の動作を最低限維持しながら、発電による蓄電池の蓄電量の増加を待つことが可能となる。

本発明の一態様では、蓄電池の蓄電量の予測値は、時刻Ｔにおける蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）として、再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）と、サーバの消費電力量ｃ（ｔ）とを用いて、
Ｂ（Ｔ）＝Ｂ（０）＋∫（ｇ（ｔ）−ｃ（ｔ））ｄｔ
の式により求められる。

本発明の一態様によれば、時刻Ｔにおける蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）を求めながら、将来に渡ってデータセンターへ電力を安定して供給することができる。

本発明の一態様では、サーバを割り当てるステップは、蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）が所定のしきい値Ｂｔｈよりも小さくなる時刻Ｔ１における当該サーバでのジョブを他のデータセンターのサーバに割り当てるステップを含む。

本発明の一態様によれば、予め蓄電池の蓄電量が低くなると予測された時刻において処理すべきジョブを蓄電池の蓄電量が大きいサーバで安定かつ継続して処理することができる。

本発明の一態様では、再生可能エネルギーによる発電量が、当該発電の場所を含む地域における気象状態に応じて発電量が変化する場合に、時刻ｔにおける気象予測データに基づき再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）の予測値を求める。

本発明の一態様によれば、気象状態に応じて発電量が変化する場合においても蓄電池の蓄電量の予測を通じてジョブを実行すべきデータセンターを適切に割り当てることができる。

本発明の一態様では、再生可能エネルギーによる発電量は、太陽光発電及び風力発電のいずれか一方または双方によって供給される。

本発明の一態様によれば、太陽光発電及び風力発電のような気象状態に応じて発電量が大きく変化する場合においても蓄電池の蓄電量の予測を通じてジョブを実行すべきデータセンターを適切に割り当てることができる。

本発明の一態様では、サーバを割り当てるステップは、再生可能エネルギーによる発電量が太陽光発電によって供給される場合、データセンターの地域的な時差の違いを考慮して割り当てをおこなうデータセンターを選択するステップを含む。

本発明の一態様によれば、時差を考慮して、データセンターのある地域が日中で太陽光発電による発電がおこなわれているデータセンターを順次選択しながら処理すべきジョブを実行されるサーバを割り当てていくことができるので、２４時間安定してジョブの実行を遂行／監視することが可能となる。

本発明のデータセンターのネットワーク・システムの構成例を示す図である。 本発明の１つのデータセンターの構成例を示す図である。 本発明の管理サーバの構成例を示す図である。 本発明の方法のフローを示す図である。 本発明の蓄電量などの予測例を示す図である。 本発明の方法のフローを示す図である。 本発明の蓄電量の予測例を示す図である。

図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明のデータセンターのネットワーク・システムの構成例を示す図である。ネットワーク・システム１００は、通信ネットワーク１０と、通信ネットワーク１０内のＡ〜Ｄの４つのデータセンター２０〜２６と、通信ネットワーク１０に接続可能なコンピュータ（端末）３０、３２とを含む。各データセンターコンピュータは、他データセンター及び各コンピュータ（端末）と相互に通信することができる。図１では、破線の各々が通信経路を意味している。通信経路は、無線、有線のいずれによっても構成可能である。なお、図１のデータセンター及び端末の数はあくまで一例であってネットワーク・システムの規模に応じて任意に設定できる。

図２は、図１のデータセンター２０〜２６の１つの構成例を示す図である。各データセンターは、管理サーバ２００と、コントローラ２１０と、ＩＣＴ機器２２０と、発電機２３０と、充電器２４０と、蓄電池２５０を備える。管理サーバ２００は、Ｗｅｂサーバ、ＤＮＳサーバ等の任意のサーバを含むことができる。なお、以下の説明では、「管理サーバ」を単に「サーバ」と略記する場合があるが、同様な意味で用いている。管理サーバ２００の負荷（消費電力、ジョブ）は、モニターされてコントローラ２１０にそのデータが送られるように構成されている。コントローラ２１０は、本発明の方法を実行する制御機能を備え、管理サーバ２００の機能の一部として構成することもできる。コントローラ２１０の制御機能には、サーバの負荷を分散させるためのサーバ・ロード・バランサ、あるいはＷｅｂスイッチとも呼ばれる機能も含まれる。コントローラ２１０の制御機能についてはさらに後述する。

ＩＣＴ機器２２０は、情報処理及び通信のために用いられる機器であって、サーバ等のコンピュータ機器、ＨＤＤ、テープドライブ等のストレージ機器等を含む。本発明の実施形態では、広くデータセンターを構成する照明機器、空調機器等も含むものとする。ＩＣＴ機器２２０の負荷（電力負荷等）は、モニターされてコントローラ２１０にそのデータが送られるように構成されている。発電機２３０は、各データセンターに付随する機器／システムとして設けられ、本発明の実施形態では、太陽光発電、風力発電等の再生可能エネルギー、言い換えれば自然エネルギーを利用した発電システムを含む。発電機２３０は、時間と共に変動する発電量をモニターする機能（センサー等）を備え、その発電量のデータはコントローラ２１０に送られてモニターされる。また、コントローラ２１０には、自然エネルギーを利用した発電システムにおける発電量を予測するために利用する気象予測情報が外部から入力されるように構成されている。

充電器２４０は、発電機２３０による電力によってサーバやＩＣＴ機器等で使われる蓄電池を充電させるために設けられる。蓄電池２５０は、発電機２３０による電力を蓄電し、その蓄電された電力をサーバやＩＣＴ機器等に供給するために設けられる。蓄電池２５０の容量は、その容量（最大蓄電量）のみでデータセンターのサーバやＩＣＴ機器等を所定時間以上稼働させることができるように設定される。蓄電池２５０は、蓄電量をモニターする機能（センサー等）を備え、その蓄電量のデータはコントローラ２１０に送られてモニターされる。なお、図２では充電器２４０と蓄電池２５０が個々の構成として示されているが、一体型の充電／蓄電装置として用いることもできる。

図３は、本発明のサーバ２００の構成例を示すブロック図である。図３では、サーバをホスト（メイン・コンピュータ）として構成した場合を例示している。コンピュータは、バス330を介して相互に接続された演算処理装置（CPU）300、記憶手段310、各種I/F320を含む。各種I/F320は、入力I/F、出力I/F、外部記憶I/F、外部通信I/F等を含む総称として用いられ、各I/Fが、それぞれ対応するキーボード、マウス等の入力手段340、CRT、LCD等の表示手段350、USB接続の半導体メモリやHDD等の外部記憶手段370等に接続する。記憶手段310は、RAM、ROM等の半導体メモリ、HDD等を含むことができる。

図４〜図６を参照しながら本発明の実施形態について説明する。図４及び図６は、本発明の方法のフローを示す図である。図５及び図７は、本発明の蓄電池の蓄電量の予測グラフの例を示す図である。図４及び図６のフローは、例えば図２の構成において、１つのデータセンターのコントローラ２１０の制御機能の１つとして、コントローラ２１０が実行するソフトウェアにより実施される。

図４のステップＳ１１において、蓄電池２５０の現在の蓄電量Ｂ（Ｔ０）を検出（モニター）する。ステップＳ１２において、蓄電量Ｂ（Ｔ０）が所定のしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ０）以上であるか否かを判定する。この判定がＮｏの場合、ステップＳ１３においてデータセンター内のＩＣＴ機器の動作モードを省電力（パワーセーブ）モードに切り替える。これにより、蓄電池２５０の蓄電量の減少速度を遅くさせる。

所定の時間（例えば５〜１０分）経過後に、ステップＳ１４において再び現在の蓄電量Ｂ（Ｔ０）’を検出（モニター）する。ステップＳ１５において、蓄電量Ｂ（Ｔ０）’が所定のしきい値Ｂｔｈ＿２（Ｔ０）以下であるか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、ステップＳ１６においてデータセンター内のＩＣＴ機器のパワーをオフにする。これにより、蓄電池２５０の蓄電量の減少をゼロにする。ステップＳ１５の判定がＮｏの場合、ステップＳ１７において、さらに蓄電量Ｂ（Ｔ０）’が所定のしきい値Ｂｔｈ＿３（Ｔ０）以上であるか否かを判定する。この判定がＹｅｓの場合、ステップＳ１８においてＩＣＴ機器の省電力（パワーセーブ）モードを解除して通常運転モードに切り替える。

ステップＳ１２の判定がＹｅｓの場合、次のステップＳ１９において、所定の時間Ｔ１（例えば１、２時間）経過後の蓄電池２５０の蓄電量Ｂ（Ｔ１）を算出する。この蓄電量Ｂ（Ｔ１）は、１つの予測値として算出される。その算出は、例えば下記の式（１）を用いて行う。

但し、Ｂ（Ｔ１）：時刻Ｔ１における蓄電池の蓄電量
Ｂ（Ｔ０）：時刻Ｔ０における蓄電池の蓄電量
ｇ（ｔ）：発電機の発電電力
ｃ（ｔ）：データセンターでの機器等の消費電力

式（１）において、Ｂ（Ｔ０）はステップＳ１１で検出した値を用いる。ｃ（ｔ）は、時刻Ｔ０〜Ｔ１までの任意の時刻ｔにおける機器等の消費電力の予測値として求める。同様に、ｇ（ｔ）は、時刻Ｔ０〜Ｔ１までの任意の時刻ｔにおける発電機の発電電力の予測値として求める。ただし、発電機が太陽光発電、風力発電等の自然エネルギーを利用した発電システムである場合、発電機のある場所を含む地域の気象条件によって発電量が変化するので、その気象予測情報に基づいてシミュレーションを行い、発電機がある場所／地域の発電量を求める。

図５は、時刻Ｔ０（０時間）から７時間後の時刻Ｔ１までの１時間ごとのｃ（ｔ）、ｇ（ｔ）、またはＢ（ｔ）の各予測値の変化の様子を示した図である。各予測値は、最小値を０％、最大値を１００％とする割合（％）として示されている。図５の例では、蓄電量Ｂ（ｔ）は最初の２時間で急激に減少し、さらに４時間後まで減少し続けるが、機器等の消費電力ｃ（ｔ）がほぼ一定に推移しているので、発電電力ｇ（ｔ）の増加に伴って、４時間後以降は蓄電量Ｂ（ｔ）が回復（増加）していくことが予測できる。

図４に戻って、ステップＳ２０において、算出された蓄電量ＢＴ（Ｔ１）が所定のしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ１）以上であるか否かを判定する。この判定がＮｏの場合、ステップＳ１３においてデータセンター内のＩＣＴ機器の動作モードを省電力（パワーセーブ）にする。その後、既に上述したステップＳ１４以降の各ステップを実行する。

図４のステップＳ１２のしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ０）、ステップＳ１５のしきい値Ｂｔｈ＿２（Ｔ０）、ステップＳ１７のしきい値Ｂｔｈ＿３（Ｔ０）、及びステップＳ２０のしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ１）は、各データセンターにおいて求められる図５に例示されるような予測グラフに基づき、できるだけ各機器のパワーオフを避けながら安定して蓄電池の蓄電量から電力を供給できるように設定される。例えば、図５の予測グラフを基に例示すると、しきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ０）は４０％、しきい値Ｂｔｈ＿２（Ｔ０）は１０％、しきい値Ｂｔｈ＿３（Ｔ０）は６０％、しきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ１）は４０％のように設定することができる。

図６は、本発明の方法の一実施形態であるデータセンター間での負荷分散方法のフローを示した図である。図６のステップＳ３１において、１つのデータセンターにおける現在あるいは未来の時刻Ｔにおける蓄電量Ｂ（Ｔ）が取得される。未来の時刻Ｔにおける蓄電量Ｂ（Ｔ）は、上述した式（１）を用いて算出された予測値として取得される。その際、他のデータセンターにおける蓄電量Ｂ（Ｔ）も同様に取得され、当該１つのデータセンターのコントローラにその情報が集められる。

ステップＳ３２において、蓄電量Ｂ（Ｔ）が所定のしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）以上であるか否かを判定する。この判定がＮｏの場合、ステップＳ３３においてデータセンター内のＩＣＴ機器の動作モードを省電力（パワーセーブ）にする。次のステップＳ３４において、当該データセンター以外の他のデータセンターの中に、蓄電量Ｂ（Ｔ）が所定のしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）以上であるデータセンターＤＣ_ｘがあるか否かを判定する。この判定がＮｏの場合、上述した図４のステップＳ１４へ進みそれ以降の各ステップを実行する。

ステップＳ３４の判定がＹｅｓの場合、ステップＳ３５において、そのデータセンターＤＣ_Ｘを時刻Ｔにおいて処理すべきジョブを実行するデータセンターとして割り当てる。すなわち、そのジョブは時刻ＴにおいてデータセンターＤＣ_Ｘ内のサーバによって実行される。ステップＳ３４の判定の結果、候補となる２以上のデータセンターＤ_Ｘがある場合、例えば蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値が大きいデータセンターの順にその割り当てをおこなう。

図７は、３つのデータセンターＡ、Ｂ、Ｃにおける蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測例を示す図である。データセンターＡ、Ｂ、Ｃは、例えば図１の通信ネットワーク１０内にあるデータセンターＡ、Ｂ、Ｃに対応する。図７では、時刻Ｔ０（０時間）から７時間後の時刻Ｔ１までの１時間ごとの蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値（％）が示されている。

図７において、しきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）を例えば４０％とした場合、最初の３時間の間はデータセンターＣにおける蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値がしきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）以下となる。したがって、データセンターＣのサーバで処理するはずのジョブは、しきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）以上の蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値を有する他のデータセンターＡまたはＢのサーバで処理されることになる。その際、蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値が大きいデータセンターＡを最初に処理を行うデータセンターとして選択することができる。

図７において、４時間後以降は逆にデータセンターＡの蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値が低下して、しきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）の４０％以下となる。したがって、データセンターＡのサーバで処理するはずのジョブは、しきい値Ｂｔｈ＿１（Ｔ）以上の蓄電量Ｂ（Ｔ）の予測値を有する他のデータセンターＢまたはＣのサーバで処理されることになる。

また、データセンターＡ〜Ｃの選択（割り当て）に際して、再生可能エネルギーによる発電量が太陽光発電によって供給される場合、データセンターの地域的な時差の違いを考慮して割り当てをおこなうデータセンターを選択するようにしてもよい。図１の４つのデータセンターを例にとると、例えば、時差を考慮して日中で太陽光発電が可能な地域のデータセンターＡ−＞Ｃ−＞Ｂ−＞Ｄの順番に選択しながらジョブを処理すべきサーバを割り当てることもできる。これにより、２４時間安定してジョブの実行を遂行／監視することが可能となる。

このように、本発明の方法によれば、各データセンターの蓄電量Ｂ（Ｔ）を予測しながら適時蓄電量Ｂ（Ｔ）が大きいデータセンターを選択しながらジョブの実行を割り当てることができる。その結果、例えば、太陽光発電、風力発電等の自然エネルギーを利用した発電システムのみによって稼働するデータセンターであっても、安定かつ継続したジョブの実行を確保することができる。

図６のフローで例示される処理は、例えばサーバの負荷を分散させるためのサーバ・ロード・バランサ（ＳＬＢ、ＧＳＬＢ）によって実行させることもできる。図１及び図２の構成を用いて説明すると、サーバ２００がＤＮＳサーバである場合、例えば以下のように実行される。なお、下記の例ではデータセンターＣの蓄電量が最も大きいものとする。
（１）クライアント（端末３０、３２）は、ドメイン名をデータセンターＡのＤＮＳサーバへ問い合わせる。
（２）データセンターＡのＤＮＳサーバは、そのクエリーをＸ社（データセンターＢ）のＤＮＳサーバへ投げる。
（３）ＧＳＬＢアルゴリズムにもとづき、Ｘ社のＤＮＳサーバはデータセンターＣの仮想ＩＰアドレス（ＶＩＰ）をデータセンターＡのＤＮＳサーバに返す。
（４）クライアント（端末３０、３２）は、データセンターＣのＶＩＰへアクセスする。

本発明の実施形態について、図を参照しながら説明をした。しかし、本発明はこれらの実施形態に限られるものではない。さらに、本発明はその趣旨を逸脱しない範囲で当業者の知識に基づき種々なる改良、修正、変形を加えた態様で実施できるものである。

１０ 通信ネットワーク（クラウド・システム）
２０、２２、２４、２６ データセンター
３０、３２ 端末（クライアント）
１００ データセンター・ネットワーク・システム

Claims (15)

1. 再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能なデータセンターであって、
   前記電力によって駆動する少なくとも１以上の機器と、
   前記電力を蓄える蓄電池と、
   前記再生可能エネルギーによる発電量、前記蓄電池の蓄電量、及び前記機器の消費電力量の予測値に基づき前記機器の動作モードを時間の経過と共に切り替えるためのコントローラと、を含むデータセンター。
2. 前記コントローラは、時刻Ｔにおける前記蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）を、前記再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）と、前記機器の消費電力量ｃ（ｔ）とを用いて、
   Ｂ（Ｔ）＝Ｂ（０）＋∫（ｇ（ｔ）−ｃ（ｔ））ｄｔ
   の式により求める、請求項１に記載のデータセンター。
3. 前記コントローラは、前記蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）が所定のしきい値Ｂｔｈよりも小さくなる時刻Ｔ１において、前記機器の動作モードをパワーセーブ・モードに切り替える、請求項２に記載のデータセンター。
4. 前記コントローラは、前記再生可能エネルギーによる発電量が、当該発電の場所を含む地域における気象状態に応じて前記発電量が変化する場合に、時刻ｔにおける気象予測データに基づき前記再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）の予測値を求める、請求項１または２に記載のデータセンター。
5. 前記再生可能エネルギーによる発電量は、太陽光発電及び風力発電のいずれか一方または双方によって供給される、請求項４に記載のデータセンター。
6. データセンター間での負荷分散方法であって、
   前記データセンターの各々は、通信可能に接続され、再生可能エネルギーに基づく電力のみによって稼働可能であり、前記電力によって駆動する少なくとも１つのサーバと、前記電力を蓄える蓄電池とを含み、
   前記データセンターの少なくとも１つにおける前記サーバが、
   各データセンターの前記蓄電池の蓄電量の予測値を取得するステップと、
   前記蓄電量の予測値に応じて、前記データセンターの各々の前記サーバが処理すべきジョブを実行させるサーバを割り当てるステップと、を含む方法。
7. 前記サーバを割り当てるステップは、前記蓄電量の予測値が大きいデータセンターのサーバから順に前記ジョブを実行させるサーバを割り当てるステップを含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記サーバを割り当てるステップは、前記蓄電量の予測値が所定のしきい値以上であるデータセンターのサーバに対して前記割り当てをおこなうステップを含む、請求項６または７に記載の方法。
9. 前記蓄電量の予測値が所定のしきい値よりも小さいデータセンターのサーバ及び他の機器のいずれか一方または両方の動作モードをパワーセーブ・モードに切り替えるステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記蓄電池の蓄電量の予測値は、時刻ｔにおける前記蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（ｔ）として、前記再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）と、前記サーバの消費電力量ｃ（ｔ）とを用いて、
    Ｂ（ｔ）＝Ｂ（０）＋∫（ｇ（ｔ）−ｃ（ｔ））ｄｔ
    の式により求められる、請求項６に記載の方法。
11. 前記サーバを割り当てるステップは、前記蓄電池の蓄電量の予測値Ｂ（Ｔ）が所定のしきい値Ｂｔｈよりも小さくなる時刻Ｔ１における当該サーバでのジョブを他のデータセンターのサーバに割り当てるステップを含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記再生可能エネルギーによる発電量が、当該発電の場所を含む地域における気象状態に応じて前記発電量が変化する場合に、時刻ｔにおける気象予測データに基づき前記再生可能エネルギーによる発電量ｇ（ｔ）の予測値を求める、請求項１０に記載の方法。
13. 前記再生可能エネルギーによる発電量は、太陽光発電及び風力発電のいずれか一方または双方によって供給される、請求項１２に記載の方法。
14. 前記サーバを割り当てるステップは、前記再生可能エネルギーによる発電量が太陽光発電によって供給される場合、前記データセンターの地域的な時差の違いを考慮して前記割り当てをおこなうデータセンターを選択するステップを含む、請求項６〜１２のいずれか１項に記載の方法。
15. 請求項６〜１４のいずれか１項の方法を前記サーバに実行させるためのコンピュータ・プログラム。

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