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公開番号2024162111
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-21
出願番号2023077333
出願日2023-05-09
発明の名称異常検知システム
出願人株式会社日立製作所
代理人藤央弁理士法人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20241114BHJP(計算;計数)
要約【課題】対象データの異常をより適切に検知する。
【解決手段】異常検知システムは、複数データソースそれぞれのデータ履歴と、複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す異常検知パラメータ履歴とを格納する。異常検知システムは、第1データソースの現在データを取得し、現在データと第1データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により現在データを含む期間に類似と判定された1以上の期間を、複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、1以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、取得した1以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて現在異常検知パラメータを更新する。
【選択図】図12
特許請求の範囲【請求項１】
異常検知システムであって、
１以上のプロセッサと、
１以上の記憶装置と、を含み、
前記１以上の記憶装置は、
複数データソースそれぞれのデータ履歴と、
前記複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す、異常検知パラメータ履歴と、を格納し、
前記１以上のプロセッサは、
前記複数データソースにおける第１データソースの現在データを取得し、
前記現在データと前記第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により前記現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、前記複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、
前記複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、
取得した前記１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて、前記現在異常検知パラメータを更新する、異常検知システム。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記複数データソースのデータ履歴は、複数空調システムの消費電力履歴を示す、異常検知システム。
【請求項３】
請求項２に記載の異常検知システムであって、
前記１以上の記憶装置は、対象空調システムの過去の消費電力を入力に含み、前記対象空調システムの未来の消費電力を予測する、予測モデルを格納し、
前記異常検知パラメータは、空調システムの消費電力の予測値と実測値との間の差に関連付けられた閾値であり、
前記１以上のプロセッサは、
前記予測モデルに、前記第１データソースの過去の消費電力を含むデータを入力して、前記第１データソースの未来の消費電力の予測値を取得し、
前記予測値と前記第１データソースの消費電力の実測値との間の差と、現在閾値と、の比較結果に基づき、前記第１データソースの消費電力の異常を検知し、
前記現在閾値を、前記１以上の期間に対する閾値に基づいて更新する、異常検知システム。
【請求項４】
請求項３に記載の異常検知システムであって、
前記予測モデルの入力は、前記対象空調システムの室外温度を含む、異常検知システム。
【請求項５】
請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記１以上のプロセッサは、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータの統計値を前記現在異常検知パラメータの更新後の異常検知パラメータに決定する、異常検知システム。
【請求項６】
請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記１以上のプロセッサは、
前記第１データソースの１以上の現在異常検知パラメータを使用した多数決により前記更新条件の判定を行い、
前記１以上の期間に対する異常検知パラメータの全てを前記第１データソースの更新後の異常検知パラメータに決定する、異常検知システム。
【請求項７】
請求項２に記載の異常検知システムであって、
前記期間の類似判定は、前記空調システムの消費電力の波形の間の類似と、前記消費電力と前記消費電力に影響を与える外部メトリクスとの相関の類似とに基づく、異常検知システム。
【請求項８】
請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記現在データを含む期間に類似する期間は、前記第１データソース及び前記第１データソースと異なる他のデータソースのデータ履歴において検索される、異常検知システム。
【請求項９】
請求項１に記載の異常検知システムであって、
前記１以上のプロセッサは、前記現在異常検知パラメータを更新する場合に、前記第１データソースの現在データ及び過去データと、更新後の異常検知パラメータの情報と、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータの情報と、をユーザに提示する、異常検知システム。
【請求項１０】
異常検知システムにより実行される方法であって、
前記異常検知システムは、
複数データソースそれぞれのデータ履歴と、
前記複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す、異常検知パラメータ履歴と、を格納し、
前記方法は、
前記異常検知システムが、前記複数データソースにおける第１データソースの現在データを取得し、
前記異常検知システムが、前記現在データと前記第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により前記現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、前記複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、
前記異常検知システムが、前記複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、
前記異常検知システムが、取得した前記１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて、前記現在異常検知パラメータを更新する、方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は異常検知システムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、ＳＤＧｓ（ＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＧｏａｌｓ）に向けた取り組みのために省エネルギー化が求められている。一方で、現代において世界のエネルギーの多くを消費しているデータセンタの需要が継続的に高まっており、データセンタの電力効率改善が求められている。データセンタ事業者にとって削減可能な電力は主にチラーなどの冷却装置を含む空気調和機（空調機）である。
【０００３】
この消費電力量削減が重要であるが、冷却装置の消費電力量は、ＩＴ機器の負荷や外気温の変動に影響を受けるほか、建屋やサーバルームそのものの特徴に影響され、データセンタのサーバルームごとに影響の受け方は異なる。また、その特徴はサーバルームに含まれるＩＴ機器や、ワークロード、季節変動などにより時間変化する。そのため、冷却装置の消費電力量の非効率を精度良く検知することが必要であるものの、電力の変動が非効率であるか否かを適切に判定するには、サーバルームごとに判定パラメータの調整が必要である。
【０００４】
サーバルームごとの特徴の時系列的な変化を捕捉し、各サーバルームの特性にあったパラメータの調整を行うためには、適切な特徴変化地点の検知、および適切な異常検知条件の更新方法が必要である。以降、異常検知条件をパラメータと呼ぶ。特許文献1には、過去のデータから消費電力の予測モデルを作成し、予実差に基づいて予測モデル更新要否の判定を行う方法を開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
米国特許第１０８９６４７８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
例えば、データセンタの各サーバルームにおける冷却装置の消費電力量(冷却装置消費電力量)に関する非効率検知を考える。ここで非効率とは、例えば、冷却が過多であるために、サーバルーム全体的に、もしくはサーバルーム内で局所的に望ましい室温よりも実際の室温が低くなることを想定する。非効率検知は異常検知の一つである。サーバルームの特徴が変わる理由としては、サーバルーム内のＩＴ機器の増減や変更、冷却装置の増減や変更、人手作業による冷却装置の設定変更、などがある。
【０００７】
一方、人手作業による冷却装置の設定変更は必ずしも最適に行われるとは限らず、誤りを含んでいる可能性がある。また、冷却装置の機械的特性によっては、外気温や、湿度、室温、ＩＴ機器等の消費電力量（ＩＴ機器等消費電力量）、の変化によって冷却装置の消費電力量の変動の特徴が大きく変化することがある。このような事象は、他の種類のデータソースのデータにおいても起こりえる。したがって、対象データの特徴の変化に対応して異常を適切に検知することができる技術が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様の異常検知システムは、１以上のプロセッサと、１以上の記憶装置と、を含み、前記１以上の記憶装置は、複数データソースそれぞれのデータ履歴と、前記複数データソースそれぞれのデータにおける異常を検知するための異常検知パラメータの履歴を示す、異常検知パラメータ履歴と、を格納し、前記１以上のプロセッサは、前記複数データソースにおける第１データソースの現在データを取得し、前記現在データと前記第１データソースの現在異常検知パラメータとの関係が所定の更新条件を満たす場合に、予め設定された方法により前記現在データを含む期間に類似と判定された１以上の期間を、前記複数データソースの少なくとも一部のデータ履歴から抽出し、前記複数データソースの少なくとも一部それぞれの異常検知パラメータ履歴から、前記１以上の期間に対する異常検知パラメータを取得し、取得した前記１以上の期間に対する異常検知パラメータに基づいて、前記現在異常検知パラメータを更新する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、対象データの異常をより適切に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
演算システムの全体構成
管理計算機の構成図
データストアの構成図
サーバルーム管理テーブルの一例を示す図
冷却装置の消費電力量のログを保存するテーブルの一例を示す図
ＩＴ機器等の消費電力量のログを保存するテーブルの一例を示す図
センサ等のログを保存するテーブルの一例を示す図
気象庁等から提供される気象データのログを保存するテーブルの一例を示す図
更新対象のパラメータを保存するテーブルの一例を示す図
データ収集処理を示すフローチャート
冷却装置消費電力量ログの変動タイプを決定する方法を示すフローチャート
パラメータ更新方法を示すフロー
他のサーバルームとの類似度算出方法を示すフロー
パラメータ更新プログラムの計算結果を示す画面出力例
パラメータ更新プログラムの計算結果を示す画面出力例
【発明を実施するための形態】
【実施例】
（【００１１】以降は省略されています）

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