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

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H04163
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60050:Software-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Kato Kazuhiko 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 Final Research Achievements

This research was conducted to develop a method of generating data that artificially mimics the behavior of large-scale users, called "generative logging," by combining knowledge obtained in the two research fields of network science and system software. The aim was to enable system requirements analysis and design without actual service logs when constructing huge systems that would not have been possible with previous development experience. As a result of this research, we constructed a model of generative logging using statistical and agent-based methods. Furthermore, we developed a simulator for the system that uses the artificial logs generated from this model as input.

Free Research Field

システムソフトウェア

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の学術的な意義としては，これまで独立に研究されてきたネットワーク科学とシステムソフトウェアの2つの分野を融合する点にある。ネットワーク科学は，これまで主にSNSのような個人のミクロなレベルの関係からなるネットワークからマクロなパターンがどのように形成されるのかについて主眼が置かれていたが，本研究は，こうしたネットワークのダイナミズムがプラットフォームとなるシステムに与える影響を分析するという新しい試みである。一方，社会的意義としては，クラウド基盤システムの設計開発に対し新しい手法を提案するとともに，アーキテクチャやアルゴリズムなどの研究を行う上でも利便性の高いツールを提供するものである。