2016 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
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26280033
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
戸出 英樹 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20243181)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
谷川 陽祐 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90548497)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | クラウドコンピューティング / ビッグデータ / 参加型サービス / 情報システム / ネットワーク制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
（１）ビッグデータと周辺計算機群の動的なマッチング制御技術に関して、Big Data aware Resource Breadcrumbs（BRBC）の拡張として、計算機資源の概念をVNF（Virtualized Network Function）として拡張的に想定し、種別に応じた選択順序を反映することができる、「サービスチェイニング」を考慮した制御の基本方式を確立した。本手法に対し、配布範囲を適応的に変更する方式を組込むべく、配布範囲を変えた場合の性能を明らかにした。
（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として、Ameba Network概念によるビッグデータと計算機資源の近傍エリア内等化制御と計算機資源のビッグデータ間での公平な配分を連携させる手法を詳細設計した。具体的には、
光波長パスによる光仮想ネットワークの構成法と，各ユーザと計算機資源間のネットワーク距離に関する公平性の確保や，各計算機資源間における効果的な負荷分散を実現する資源の分割割り当て手法の連携方式である。その際、より柔軟で効果的な光波長パスの配置を可能にする遺伝子表現を適用し、提案方式の有効性を光波長パスの平均ホップ数、資源間距離、資源利用率などの観点から実証した。
（３）複数資源種別に基づく一般的なコンテンツの探索で、検索の網羅性と迅速性を両立する手法として、網内ノード間で分散ハッシュテーブルを構築・管理するISM方式とキーワードに基づくBreadcrumbsとを融合した、ISM-KABC方式を提案し、その有効性を評価した。また、フラッディング型配布よりも少ないメッセージ量・制御負担で効果的な方式として、ホットスポットなクエリ通過ノードを拠点としたBreadcrumbs Trailを積極的に構築する手法を提案し、BCヒット率の大幅な改善効果を明らかにした。
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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