| 研究課題/領域番号 |
22KJ1945
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| 補助金の研究課題番号 |
22J20748 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
ZHU MENGFEI 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(DC1)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,500千円 (直接経費: 2,500千円)
2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2023年度: 800千円 (直接経費: 800千円)
2022年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
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| キーワード | 自動化回復システム / ロバスト最適化 / 高可用性リソース管理 / function virtualization / function deployment / backup / protection / failure / recovery / workload / reliability |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The costs for resource management and maintenance account for a large part of the entire life cycle of a network software and the reliability performance related to the workload-dependent failure probability should be considered. My research aims to comprehensively investigate the resource allocation model with workload-dependent failure probability and develop a practical system for higher reliability.
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| 研究実績の概要 |
本年度の研究活動は、特に高可用性リソース配分問題のロバスト最適化に焦点を当て、不確実性を含む環境下でのシステム回復時間の最適化を達成しました。このテーマに関する我々の研究は、理論的な洞察と実践的応用の両方を深めることに成功することができました。リソースが限られている中での効率的な割り当てと、システムの運用時における回復力を同時に強化する方法を提案しています。具体的には、最悪のシナリオを想定した場合の回復時間が業界の基準を満たすようにシステム設計を行う方法を開発しました。
国際協力の枠組みの中で、ドイツの研究機関と共同で分散回復シナリオの探求を行いました。この分野では、特に大規模分散システムにおける障害からの迅速な回復が重要視されています。私たちは、回復の一貫性を保つ新しいアルゴリズムを開発し、これによりシステム全体の回復プロセスが効率的かつ効果的に管理されるようになりました。また、ネットワークの更新と回復プロセスが同時に行われるための理論的枠組みを構築し、会議での発表を目指しましたが。これに関連するジャーナル論文も同時に修正中であり、理論部分の強化と実験設定の精緻化に取り組んでいます。
これらの研究活動を通じて、分散システムの堅牢性と効率性を根本から向上させることを目指しています。特に、分散回復プロセスの一貫性を確保することは、システム全体の信頼性を保つ上で非常に重要です。ネットワークの迅速な更新を可能にすることで、システムがダウンタイムを最小限に抑えながら、常に最新の状態に保たれるようにします。これらの研究は、産業界および学術界において高い評価を受けており、今後もこの分野でのさらなる研究と応用が期待されています。
最終的に、研究成果は、高可用性リソースの管理と割り当てに新たな理論的および実践的基盤を提供し、将来のシステム設計と運用において重要な参考資料となることでしょう。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
高可用性リソース割り当てのロバスト最適化：
私は高可用性リソース割り当て問題におけるロバスト最適化を進め、不確実な回復時間を含む状況でも最悪の回復時間が要求を満たすことを保証しました。この研究は、リソース配分の効率と信頼性を高めることに焦点を当てており、関連するジャーナル論文を発表するに至りました。
分散回復シナリオにおける国際共同研究：
ドイツの研究機関との協力により、分散回復シナリオの探求を進め、回復の一貫性とネットワークの更新問題に取り組みました。この研究は、分散システムの効率的な管理と迅速な回復に必要な新しいアプローチを開発することを目的としています。論文の改善に取り組んでいます。
実験設定とテストの完了：
実験の構築部分を完了し、最終的なテストと理論部分の磨き上げを進めています。これにより、研究成果の精度と信頼性をさらに高めることができる見込みです。
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| 今後の研究の推進方策 |
先端技術の統合と自動化ツールの開発：
深層学習と強化学習を組み合わせた予測モデルを開発し、システム障害の自動検出と回復プロセスの自動化を実現します。これにより、回復時間を短縮し、システムのダウンタイムを最小限に抑えることが可能となります。
スケーラブルなテスト環境の構築：
実世界のシナリオを模倣したスケーラブルなテスト環境を構築し、新たに開発されたアルゴリズムやプロセスの性能評価を行います。これにより、理論と実践のギャップを埋め、実用化に向けた確実なステップを踏み出します。
研究成果の積極的な発信：
学術誌への投稿の他、ブログ、ポッドキャスト、オンラインセミナーを通じて研究成果を一般社会にも広く発信します。これにより、研究の社会的意義や影響を広め、支持を集めることが目指されます。
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