2014 Fiscal Year Annual Research Report
個人参加型細粒度クラウドコンピューティングを実現するネットワーク制御基盤技術
| Project/Area Number |
26280033
|
|---|
| Research Institution | Osaka Prefecture University |
|---|
Principal Investigator |
戸出 英樹 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20243181)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷川 陽祐 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (90548497)
廣田 悠介 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (20533136)
藤本 章宏 和歌山大学, システム情報学センター, 助教 (30711551)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | クラウドコンピューティング / 参加型サービス / ビッグデータ / 情報システム / ネットワーク制御 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
（１）ビッグデータと周辺計算機群のマッチング制御技術に関して、鍵となる技術として申請者の提案している計算資源探索制御であるResource Breadcrumbs（RBC）の基本方式に対し、今年度、サプライヤ周りへのRBC配布のみならず、資源提供ノードがユーザに送信するメッセージの経路上にも配布するEn-route RBC方式を拡張提案し、基本探索性能を飛躍的に向上させた。次に、本方式をベースとして、解析対象の散在するビッグデータと解析のための計算機群の組み合わせをそれぞれのローカルなエリア内に構成するBig Data aware Resource Breadcrumbs(BRBC)の実現をめざし、利用する計算機資源とデータ資源群が相互に近傍になるような組み合わせを自律的に発見する方式であるSelection of Proximal Supplier (SPS)方式を提案し、方式設計を行った。上記の各方式に対して、計算機シミュレーションにより基礎評価を行い、有効性を確認した。
（２）ビッグデータと計算機群を低レイテンシで密結合させるネットワーク制御技術に関して、ネットワーク基盤の視点から、データと利用可能な計算機資源間のネットワーク距離を如何に縮めるかの解決策として、申請者の提案技術である、ネットワーク仮想化技術に基づくAmeba Network Architecture（ANA）のフレームワークを発展させた。地理的に分散されたノードからなる仮想交換機を構成する内部光パス・光クロスコネクト集合と、それらをつなぐ外部光パスを効率的に発見する改良方式を遺伝的アルゴリズムを応用して提案し、導出解の性能が従来方式よりも改善され、その結果、ノード間距離の短縮が図られることを確認した。本方式をベースとして、仮想交換機を構成するノード集合をBig Dataと計算機群を接続するノード集合と見立てることにより、所期の目的を達成する方式に利用する目途を立てることができた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初の予定を遂行するために、ベースとなる提案方式（Resource Breadcrumbs,AmebaNetworkArchitecture)を拡張提案し、その基本性能を飛躍的に向上させた。その上で、（１）ビッグデータと周辺計算機群のマッチング制御技術については、相互に近傍の計算機資源とビッグデータ資源を組み合わせとして探索することが可能なSelection of Proximal Supplier (SPS)方式を提案し基礎評価を行うまでこぎつけることができた。また、（２）ビッグデータと計算機群を低レイテンシで密結合させるネットワーク制御技術についても、拡張提案方式を基にした基本提案方式の概要を確定することができ、一部性能評価を行うまでに至っている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
計画は順調に進捗しているため、基本的には当初通りに計画を遂行していく予定である。
本年度の研究成果を基に、さらに２つの視点からの提案方式の詳細設計を進め、その有効性を評価する。ビッグデータグループが互いに高密度に配置され得る場合の対応策や、資源探索・管理手法についてのExploitation型とExploration型の組み合わせによる性能向上の模索を図っていく。さらに、BRBCの段階的プロトタイプ実装に向けた基本設計を進める。
|
| Causes of Carryover |
平成26年度は、計算機シミュレーションを効率化して行うことで購入が必要となる計算機の数を抑えることができたため、物品費の支出が当初の予定より少なくなった。これにより、次年度使用額が生じた。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成27年度は評価すべき提案方式の複雑化やシミュレーション環境の大規模化が予想され、計算機資源の増強が必要となるため、上記で生じた次年度使用額を使用して計算機の購入を予定している。
|
