2022 Fiscal Year Annual Research Report

Establishment of Cloud System Design and Implementation Method Based on Generative Logging

Research Project

Project/Area Number	20H04163
Research Institution	University of Tsukuba
Principal Investigator	加藤和彦筑波大学, システム情報系, 副学長 (90224493)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	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) 町田文雄筑波大学, システム情報系, 准教授 (50842209) 長谷部浩二筑波大学, システム情報系, 准教授 (80470045)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Keywords	生成的ロギング / クラウドコンピューティング / ソーシャルネットワーク / アクセスパターン
Outline of Annual Research Achievements	今年度は，これまでの成果をもとに，生成的ロギングのフレームワークを理論的側面からより洗練させるとともに，より完成度の高いシミュレータの開発を目指して研究を行った。その結果，統計的手法を用いてリアルデータから人工的なログを生成するという昨年度までのアプローチをより発展させたフレームワークを得ることができた。その全体像は以下の通りである。まず，目的とするログの特性を決めるパラメータ（システムへのアクセスの総数や偏りなど）を特定する。次に，そのパラメータをもとに，昨年度までに得られた統計的手法によるログの生成に加え，あらたにマルチエージェントシミュレーションの手法を用いたログの生成を並行して行う。前者は，既知の実システムへのアクセスパターンを先に特定したパラメータを変更することにより，さまざまな条件のログを自動生成するというものである。それに対して後者は，パラメータによって（例えばエージェントの総数やSNS的なネットワークにおけるフォロー・フォロワー関係などを）特徴づけられたシミュレーションモデルを構築し，そこでのエージェントの振る舞いからログを生成するというものである。その意味で，前者はトップダウン的であるのに対して，後者はボトムアップ的であると言える。最後に，以上の2つの方法によって得られたログを統合することにより，実環境に近いログを得ることができる。このログを使ってシステムの振る舞いをシミュレートすることにより，さまざまな条件下でのシステムの特性を観察・分析することが可能となる。今年度は，以上で述べた生成的ロギングのフレームワークをシミュレータとして実装し，実際にさまざまなログが生成されることを確認した。以上の結果は，今後より実用的な分析ツールへの足がかりとなることが期待される。
Research Progress Status	令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和4年度が最終年度であるため、記入しない。