01
エッジインジェスト
モジュール 1
ラック温度、サーバー使用率、地域電力市場のスポット価格をリアルタイムに監視します。
ユースケース 18 · 通信・インフラ
データセンターの電力・熱負荷の予測的バランシング
サーバーの熱閾値と地域の電力価格に基づく、AI計算負荷のリアルタイムルーティング。
顧客のニーズと課題
このワークフローが解消する課題。
- AI推論のピーク時に電力コストが高騰し、サーマルスロットリングが発生しています。
ステップごとの実行
エンジンによる実行の仕組み。
02
マルチLLMルーティング
モジュール 1
負荷の高いLLMルーティング処理における温度上昇を予測します。
03
エージェンティックAI
モジュール 4
モデル処理の負荷を、より温度の低い予備データセンターノードへ動的に振り替えます。
04
エージェンティックAI
モジュール 4
産業用IoT連携を通じて、空調設定を動的に調整します。
定量的なROIとインパクト
商業面で生まれる変化。
- データセンターの冷却コストを16.8%削減
- 熱起因のダウンタイム0件
「なるほど」の瞬間
“負荷のルーティングは、モデルのレイテンシとリアルタイムの電力コストの双方を自動で考慮するようになりました。”