| 研究課題/領域番号 |
17H01718
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
加藤 和彦 筑波大学, システム情報系, 教授 (90224493)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円)
2019年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2017年度: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円)
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| キーワード | ストレージシステム / 省電力 / アクセスパターン予測 / SNS / データセンタ / 機械学習 / アクセスパターン / データセンター |
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| 研究成果の概要 |
本研究の遂行による成果は以下の通りである。まず，アクセスパターンの予測手法に関して，アクセス頻度の低いファイル群を，現在と将来のアクセス頻度の高低による4つのグループに分類する手法を得ることができた。また，代表者らによる先行研究を基にしたストレージシステムの省電力化のためのデータ管理手法を確立した。さらに，これらの成果を基にしたストレージシステムの性能評価を行うために，今日のSNSをはじめとする大規模サービスのアクセスログを模倣するシミュレータを開発し，実装実験と併せて性能評価を行うことで，本研究で得られた省電力化手法の有用性を示すことができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
これまで数多くの省電力ストレージが提案されており，特に近年では大規模なサービスの基盤システムでの利用を想定した研究が数多く行われている。そうした中で本研究は，アクセスパターン予測を取り入れることにより，従来の省電力化の基本的なアイデアをさらに発展させたものである。また，本研究を通じて開発されたシミュレータは，近年入手が困難となっている実サービスのアクセスログを，いくつかのパラメータを設定することで容易に模倣することができるものとなっている。これにより，大規模システムの開発のための新しい方法論を提供するものとなっている。
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