2016 Fiscal Year Annual Research Report
Live Virtual Machine Migration for Big Memory Applications
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15K15967
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
山田 浩史 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00571572)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 仮想マシン移送 / ビッグメモリアプリケーション / 仮想マシンモニタ / GPU |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本課題では，インメモリデータベースやグラフ解析といったビッグメモリアプリケーションを対象に，これらのアプリケーションが稼働している仮想マシン(VM) を移送する方式について研究する．ハイパフォーマンス分野において成熟した GPGPU を活用して，大量のメモリサイズを保持する VM の移送を迅速に行う．平成28年度では，前年度作成したプロトタイプを用いて，実践的な圧縮アルゴリズムの実装，および実アプリケーションを稼働させたときの有効性を定量的に評価した．実験にはクラウド環境を模した環境を構築して実験した．具体的には，VM 移送用計算機，ストレージサーバを利用して擬似的なクラウド環境を構築し，その上で実験を行った．開発した圧縮アルゴリズムは 2 種類であり，圧縮型移送方式で広く利用されている，Delta Compression および Fixed-chunking Deduplication である．用意したVM 上に実アプリケーションを稼働させてプロトタイプを利用して移送を行なう．VM のコンフィギュレーションは，実クラウド環境である Amazon Elastic Cloud Computing にて提供されるインスタンスを元に決定している．実アプリケーションとしては，関係データベースサーバである PostgreSQL，インメモリデータベースであるMemcached，またメモリインテンシブなワークロードを模して LMBench を稼働させ，実験を行なった．これらの結果として，Delta Compression においては最大 3.7 倍，Fixed-chunking Dedeuplication においては 16.7 倍の高速化に成功した．
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