2019 Fiscal Year Annual Research Report
高精度なアクセスパターン予測に基づく省電力大容量ストレージシステムに関する研究
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17H01718
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
加藤 和彦 筑波大学, システム情報系, 教授 (90224493)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長谷部 浩二 筑波大学, システム情報系, 准教授 (80470045)
阿部 洋丈 筑波大学, システム情報系, 准教授 (00456716)
岡 瑞起 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10512105)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ストレージシステム / 省電力 / データセンタ / 機械学習 / アクセスパターン |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度も引き続き，省電力ストレージのシミュレータ開発を進めた。特に，SNSにおけるユーザのフォロー関係の偏りやアップロードの頻度といった種々のパラメータをシミュレータの中で設定することにより，それに対応した環境から生成されるアクセスパターンを得ることができるシミュレータを開発した。これにより，近年入手が困難となってきた大規模システムのアクセスパターンを自由に生成することができるようになり，ストレージシステムの動作を模倣したシミュレータと組み合わせて性能評価が容易に行えるようになった。
また今年度は，機械学習を用いたアクセスパターンの分類手法の開発を進めた。具体的には，投稿時から一定時間経過後までのアクセスパターンの情報を用いて，以下の手順で4クラスの分類を得るというものである。まず，全メディアに対して2クラス分類を行い，HotクラスとColdクラスを得る。次に，Coldクラスに対して更に2クラス分類を行い，True Coldと呼ばれる将来的にほぼアクセスされないメディアのクラスと，False Coldと呼ばれる，ほぼアクセスされないように見えても長時間経過後に突発的なアクセスが発生し，電力消費の増加を招く恐れのあるクラスの2つに分類する。最後に，False Coldを更に2クラスに分類し，Keep Viewと呼ばれる突発的なアクセスの傾向が継続するクラスと，Fall Viewと呼ばれる突発的アクセスが一定時間経過後に収まるクラスに分類する。
さらに今年度は，以上で述べた分類手法をもとに，ディスクアレイ上でのファイルの再配置アルゴリズムを設計し，省電力性能を検証するシミュレーションを行うとともに，HDDを使った実証実験を行った。以上の成果は，いくつかの論文としてまとめているところであり，その一部は国際会議に投稿中である。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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