単一のIBM z17が最大2,944個のx86コア¹を置き換えることで、高い効率性を実現し、エネルギー使用量と排出量を削減します。
効率性と長期的なコスト削減を実現する設計
IBM Z®は、持続可能なITのための高い性能とエネルギー効率を提供します。Linuxワークロードを統合することで、組織はエネルギー使用量を65％削減し、CO₂e排出量を年間109メトリックトン以上削減して、環境目標をサポートできます。2
IBM Telum® IIを搭載したIBM Zは、エネルギー問題に対処しながらリアルタイムのAI推論を可能にします。AI強化OLTPワークロードを実行する際に、x86と比べて最大83％の電力使用量削減を実現します。3
x86ワークロードをIBM Zに移行することで、コストと環境負荷を削減します。AIを組み込み、コンテナ化されたワークロードにより、エネルギー使用量とデータセンターのスペースを削減し、5年間で最大44％のTCO削減を実現します。4
IBM Z HMC EnvironmentalダッシュボードとAPIは、電力や冷却などを監視します。OSおよびパーティション・メトリクスにアクセスして、持続可能性の取り組みを検証し、レポート要件を満たすことができます。
IBM z Systemsは、環境に配慮した素材を使用して設計されています。IBM Global Asset Recovery Servicesは、廃棄物削減とハードウェア価値の延長を目的とした再利用とリサイクルを支援します。
ツール
これらのツールを活用することで、IBM Zを用いたサステナビリティー戦略の計画、評価、強化が可能になります。システム統合からエネルギー使用量のトラッキングに至るまで、各ツールがより効率的で環境に配慮したIT環境の構築を支援します。
IBM Systems Environment Estimatorを使用して、エネルギー使用量と冷却要件を含む、特定のIBM Z構成に応じてカスタマイズした温室効果ガス排出量レポートを作成できます。
IBM Zの構成におけるエネルギー使用量、システム重量、カーボン・フットプリントを見積もり、電力、冷却、持続可能性の目標達成に役立てることができます。
Grafanaダッシュボードを活用して、IBM Zとx86の消費電力を比較し、ワークロード統合による効率性の向上を明らかにします。
PythonやGoのライブラリー、CLI、Ansibleモジュール、モニタリング・ツールなど、HMCを使ったIBM Z管理のためのオープンソース・ツールにアクセスできます。
参考情報
x86ワークロードをIBM z17に統合することで、エネルギー消費量、CO₂排出量、総所有コスト（TCO）を削減する仕組みをご覧ください。
IBM Z HMC Environmental Dashboardを使用して、消費電力、冷却要件、その他のサステナビリティー・メトリクスを追跡できます。
IBMグローバル・アセット・リカバリー・サービスを通じて、IBM Zシステムを返送またはリサイクルすることで、価値を回復し、環境への影響を軽減します。
SEAL Systems社は、IBM Zを活用してITの効率性とパフォーマンスを向上させながら、エネルギー消費量を削減しました。また、堅牢な統合型インフラストラクチャーにより、持続可能な成長を実現しました。
脚注
¹ IBMの内部テストで、コンテナ化されたWebSphere LibertyとEDB Postgresワークロードを実行する完全なITソリューションをシミュレートした結果、1台のIBM z17で、比較対象のx86ソリューションの最大2,944コアに相当する作業を実行できることが示されています。
免責事項：コア統合調査のためのIBM内部性能テストでは、以下のサーバーの比較を行いました。IBM Machine Type 9175 MAX 136システムは、136の構成可能プロセッサー・ユニットを含む3つのCPCドロワーと、ネットワークと外部ストレージの両方をサポートする6つのI/Oドロワーで構成されます。x86ソリューションでは、CPUあたり64コアの第5世代Intel Xeon Platinum 8592+プロセッサーを2台搭載した市販のエンタープライズ・サーバーを使用しました。どちらのソリューションも、同じストレージにアクセスできました。ワークロードは、Red Hat OpenShift Container Platform（OCP）v4.17上で動作するコンテナ化されたオンライン・トランザクション処理（OLTP）WebSphere Liberty v25アプリケーションと、コア・オンライン・バンキング機能をシミュレートする同じOCPクラスター上のEDB Postgres for Kubernetes v1.25で構成されていました。どちらのソリューションも、Red Hat Enterprise Linux v9.5とKVMを使用していました。結果は異なることがあります。テスト成果は、他の本番IT環境および非本番IT環境から分離されている、典型的で完全な顧客ITソリューションに外挿されました。TCOには、ソフトウェア、ハードウェア、エネルギー、ネットワーク、データセンターのスペース、労務費が含まれています。IBM z17側では、完全なソリューションにIBM z17 Type 9175 MAX 136の1台、x86側では23台の比較対象サーバーが必要です。
2ニューヨークと同様の条件で完全なワークロードを比較対象となるx86ソリューションでITソリューションを実行する代わりにIBM z17に統合すると、エネルギー消費量を65％削減でき、CO2e排出量を年間109トン以上削減できます。これは、12,284ガロンのガソリンの消費量削減に相当します。
免責事項：コアの統合に関する研究のためのIBM社内の性能テストでは、136個の構成可能なプロセッサー・ユニットを搭載したIBM Machine Type 9175 Max136と、2個の第5世代Intel Xeon Platinum 8592+プロセッサーとCPUあたり64コアを搭載した市販のエンタープライズ・サーバーを使用したx86ソリューションを比較しました。ワークロードは、Red Hat OCP v4.17上で実行されるコンテナー化されたOLTP WebSphere Liberty v25アプリケーションと、同じOCPクラスター上のEDB Postgres for Kubernetes v1.25で構成されていました。どちらのソリューションも、Red Hat Enterprise Linux v9.5とKVMを使用していました。テスト結果は、本番IT環境と非本番IT環境が互いに分離された、典型的で完全な顧客ITソリューションに外挿されました。IBM Machine Type 9175ソリューションにはMax136が1台必要で、x86ソリューションには23台の比較サーバーが必要でした。ここには、Open Database License（ODbL）に基づいて利用できるElectricity Maps Carbon Intensity Dataの情報が含まれています。同等性はEPA GHG計算機に基づいています。結果は異なる場合があります。
3AIを活用したOLTPワークロードを実行する2年前のサーバー2台で構成された従来のx86ソリューションと比較し、IBM z17への置き換えにより電力消費量を最大83％削減できます。
免責事項：IBM Systems Hardware（Machine Type 9175）で実行されたIBM社内性能テストと、2× 28 Intel Xeon Gold 5420+ CPU @ 2.20 GHzを搭載した市販のエンタープライズ・サーバーで実行された同じテストを比較したものです。MegaCardベンチマークは、KVMを搭載したRed Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.4上のRed Hat OpenShift Container Platform (RHOCP) 4.17に導入された、コンテナ化されたIBM WebSphere Liberty v24オンライン・トランザクション処理（OLTP）アプリケーションで、EDB Postgres for Kubernetes v1.25をデータベースとして使用します。このモデルによるテスト成果は、他の本番IT環境および非本番IT環境から分離されている、典型的で完全な顧客ITソリューションに外挿されました。IBM z17側では、完全なソリューションにIBM z17 Type 9175 MAX 136の1台、x86側では72台の比較対象サーバーが必要です。結果は異なる場合があります。
4 5年間で、AIを組み込んだOLTPコンテナ化アプリケーションとデータベースのワークロードを、比較対象のx86サーバーではなく、IBM z17のシングルフレームおよびRed Hat OpenShift Virtualization上の仮想マシンに展開することで、総保有コストを最大65％、ソフトウェア・コストを93％、データセンターの電力消費を92％、データセンターのスペースを75％削減できます。
免責事項：IBM内部性能テストは、新しいx86ベースのサーバーまたは新しいIBM z17®マシンを取得して、AIを取り入れたOLTP（オンライン取引処理）ワークロードの利用を検討するお客様を対象としています。このテストでは、2025年末時点で一般的に使用されているテクノロジーを採用した市販のx86サーバー上に導入したソリューションと、同等の性能を実現する代替構成として、IBM z17シングル・フレームのマシン・タイプ9176-ME2 Max 82システムに導入したソリューションを比較しました。IBM z17システムは、82個の構成可能プロセッサー・ユニットと16個のAIユニットを搭載した2つのCPCドロワー、および2つのI/Oドロワーで構成されています。x86とIBM z17のシングル・フレーム・ソリューションは、同じストレージにアクセスできました。x86のワークロードは、Red Hat OpenShift Container Platform（OCP）v4.21上で稼働する、コンテナ化され、AIを組み込んだOLTP WebSphere Liberty v24アプリケーション（MegaCardベンチマーク（github.com/IBM/megacard-standalone））と、同じサードパーティ・ハイパーバイザー・クラスター上のEDB Postgres Advanced Server 17.6.0で構成されており、AI推論による不正検知を伴うクレジットカード取引をシミュレーションしました。x86サーバーでの推論の実行は、x86プロセッサーのオンチップAIアクセラレーターと命令セットによって支援されました。IBM z17シングル・フレーム・ソリューションは、OCP Virtualization v4.21に展開された同じワークロードで構成され、データベースはOCP Virtualizationによって管理されるVMに展開されました。LinuxONE 5でのAI推論は、Telum IIプロセッサー上の特定の命令セットとAIユニットによって支援されました。結果は異なる場合があります。