| 研究課題/領域番号 |
18K18006
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分60020:数理情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
フン・ドック トゥアン 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20633465)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | マルコフ連鎖 / 待ち行列理論 / 流体極限 / 拡散極限 / データセンター / スケール極限 / 省エネ / 省エネデータセンター / 処理速度可変 / 遅延 / 集団到着 / 安定条件 / 再試行 / 起動時間 / 待ち行列 / 処理能力可変 |
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| 研究成果の概要 |
現代の情報社会を支える情報基盤が大規模データセンターである．大規模データセンターは数万のコンピュータで構成され，大量の電力を消費している．しかしながら，現実ではこれらのコンピュータの稼働率が30~40%に留まる．そこで，稼働していないサーバを停止しておき，負荷が増加するときに停止したサーバを再稼働させることで電力消費量を抑えながら，ジョブの遅延時間が軽減されると期待される．本研究では該当データセンターを処理速度可変型待ち行列でモデル化・性能解析をすることで，データセンターの適切な運用方策を提案・性能評価を行う．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
昨今の情報社会において，Facebookなどのソーシャルネットワーク，Zoom，MS Teamsなどのビデオ会議，そしてDropboxなどのストレージサービスは日常生活及び仕事で不可欠となっている．これらのシステムを支える情報インフラ基盤はデータセンターである．データセンターでは多数のコンピュータが存在して，大量の電力を消費している．本研究課題では大規模データセンターを数理モデル化し，モデルを解析することで，システムを効率的に運営するための性能評価量を提供する．
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