2017 Fiscal Year Annual Research Report
Scalable Distributed Systems based on Echo Model
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15H02695
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| Research Institution | Hosei University |
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Principal Investigator |
滝沢 誠 法政大学, 理工学部, 教授 (80188119)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
榎戸 智也 立正大学, 経営学部, 教授 (10360158)
Barolli Leonard 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (40312722)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | ネットワーク / 情報システム / 分散型システム / 電力消費モデル / アルゴリズム / エコ分散システム / グリーンコンピューティングシステム / 仮想マシン移行アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
情報システムでは、性能目標に加えて、新たに消費電力を削減することがエコ社会を実現するために喫緊の課題となっている。CPU等の低消費電力ハードウェアの開発がメーカを中心に行われ、更に不要サーバを停止することによりクラウド全体の消費電力の低減が進められてきている。これらの既存の研究に対して、本研究では、個々のハードウェア要素の消費電力を考えるのではなく、ソフトウェアの観点から、サーバ等の情報機器が応用プロセスを実行したときの「機器全体」で消費される電力を考えている点に特長があり、これをマクロレベル方法論としている。
第3年度では、これまでに研究してきた電力消費モデル、プロセス処理モデルを基本として、大規模分散システムでの省電力化アルゴリズムの研究を行ってきた。第2年度に研究開発したエコ電力消費シミュレータを用いて、これらのアルゴリズムの評価を行い、さらに改良、改善を行った。これまで、各プロセスの処理時間をプロセス処理モデルで予測することを行ってきたが、予測のための計算負荷が大きい問題点があった。このため、サーバで実行されているプロセス数のみを用いて予測を行う実用的な予測アルゴリズムを新たに考案した。さらに、ホストサーバで実行中のプロセスを他のゲストサーバに移行(migrate)するために仮想マシンを用いた方式を新たに研究した。特に、仮想マシンを用いて、より消費電力を低減できるサーバに移行させるためのアルゴリズムを研究し、エコ分散シミュレータを用いて評価を行った。評価では、サーバで消費される電力、サーバの実行時間、各プロセスの平均実行時間を本アルゴリズムで低減できることを明らかにした。
分散システムのノードの信用可能性を、ファジー論理を用いて研究を行う。ノードの信用可能性に基づいて、無線センサー・アクチュエータ・ネットワークでの低電力かつ高信頼なルーティング方式を研究した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度(第3年度)では、これまでに研究を行ってきた電力消費モデルと計算モデルを用いて、クラスタ内の全サーバにより消費される電力を低減するためのアルゴリズムについて研究を行った。特に、クラスタで広く利用されている仮想マシン(virtual machine)を、より消費電力を低減できるサーバに移行(migrate)させるモデルとアルゴリズムを研究し、評価を行った。仮想マシンを用いることにより、プロセスを停止させずにサーバ間で容易に移行できる(live migration)。まず、クラスタ全体で仮想マシンの数が一定である静的移行アルゴリズムを研究した。クライアントが発行したプロセスに対して、これを実行する仮想マシンを選択し、かつ仮想マシンをサーバ間で移行させるアルゴリズムである。プロセス数が増加すると、各仮想マシンのプロセス数も増加する。あるホストサーバの負荷が増大し消費電力も増加したとき、仮想マシンを他のゲストサーバに移行することによりホストサーバの電力を低減できるが、各仮想マシン上で実行されるプロセス数が多過ぎて移行できないことがある。このため、実行中のプロセス数が増加すると、仮想マシン数を増加させる動的な仮想マシン移行アルゴリズムを新たに考案した。本研究課題で開発したエコ分散シミュレータを用いて評価を行い、動的な仮想マシン移行アルゴリズムにより、クラスタ全体で消費される電力と各プロセスの平均実行時間を縮小できることが示された。
これらの研究成果は、国際学術論文誌論文13件、IEEE AINA等の国際会議論文46件として発表され、国際会議NBiS-2017(Toronto, Canada)ではBest paper賞を受賞する等、国際的にも高い評価を得ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度として、来年度は、本研究課題の総合的な見直しと評価を行い、研究全体のとりまとめを行う。
まず、本研究課題の基本となるマクロレベル方法論に基づいた電力消費モデル、計算モデルの詳細化を行い、種々のサーバ、IoT(Internet of Things)のフォグ(fog)ノード、センサノード等の各種情報機器に対して評価を行い、モデルの正当性を評価する。評価では、これらの情報機器で応用プロセスを実行させたときに機器全体で消費される電力を測定し、モデルの妥当性を検証する。
今年度までの本研究課題の中で、クライアントから発行された応用プロセスをどのサーバで実行させるかを決定するサーバ選択アルゴリズムGEA, SGEA, LEA等を考案してきている。電力消費モデルと計算モデルを用いて、サーバクラスタ全体で消費される電力を低減するためのサーバ選択アルゴリズムの総合的な評価を行う。加えて、今年度研究を行い成果をあげてきた、仮想マシンをサーバ間で移行するモデルと仮想マシン移行アルゴリズムを基にして、よりサーバの消費電力を低減するための種々の仮想マシン移行アルゴリズムの研究を行い評価を行う。評価では、本研究課題で開発を行っているエコ分散シミュレータを用いて、仮想マシンを移行したときと移行しないときのサーバの消費電力、各プロセスの実行時間を求める。これらの評価により、仮想マシン移行アルゴリズムの有用性を示す予定である。
本研究課題の最終年度として、研究成果を論文としてまとめ、国際論文誌、国際会議に積極的に論文を投稿し、発表を行う。これらにより、本研究課題の研究成果について、国際的な評価を受ける予定である。
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Research Products
(62 results)
