| 研究課題/領域番号 |
19K11926
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
横平 徳美 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 教授 (50220562)
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| 研究分担者 |
福島 行信 岡山大学, 自然科学研究科, 准教授 (00432625)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | インキャスト / データセンターネットワーク / 分散ファイルシステム / 情報ネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
分散ファイルシステムを使用するデータセンターネットワークにおいては、多数のサーバがほぼ同時に1台のコンピュータに向けてデータを送信しようとするため、あるリンクでバッファオーバーフローが起こり、スループットが０に近い値に急落するという状況(インキャスト)が起こってしまうことがある。本研究では、分散ファイルシステムにおいて、各サーバのデータ送信終了時間の公平性を気にする必要はなく、全サーバがデータ送信を終了するための時間が重要であることに着目して、サーバからのデータ送信を直列化することにより、インキャストを回避しつつスループットを最大にする方法を考案し、その有効性を実証する。
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| 研究成果の概要 |
データセンターネットワークで使用されている分散ファイルシステムにおいては、トランスポート層プロトコルとしてTCP (Transmission Control Protocol)を用いている場合、多数のサーバとクライアント間の通信において、スループットが急落するという現象（インキャスト）が生起するという問題点があった。本研究では、インキャストを回避するための方法を考案し、それらの有効性をシミュレーションにより確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
AIを駆使して大量のデータを分析することにより、意志決定や戦略を実行するデータ駆動型社会に急速に移行しようとしている。大量のデータを分析するために、1つのファイル全体を1つのサーバに格納する形式の集中ファイルシステムを使用した場合、ディスク入出力がボトルネックとなり、速度を向上させるのは難しい。そこで、最近のデータセンターでは、1つのファイルを多数のユニットに分割し、それらを別々のサーバに格納する形式の分散ファイルシステムを採用するようになって来ている。本研究の成果は、分散ファイルシステムの性能を高く維持するために利用できるものであって、その学術的意義や社会的意義は大きいと考えられる
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