研究課題
本年度は、前年度に開発した高多重非同期I/O化方式を適用したカラムストアエンジンならびにMapReduceエンジンにおいて、より大規模な環境での実験を進めた。カラムストアエンジンにおいては、72ディスクドライブを具備する計算機サーバおよび128台の計算機から構成されるストレージインテンシブな大規模クラスタシステムおいて、また、MapReduceエンジンにおいては128台の計算機から構成されるストレージインテンシブ大規模クラスタシステムにおいて、最大100倍以上の高速化の達成に成功し、両エンジンの有効性を明らかにした。また、カラムストアエンジンにおける遅延タプル再構築処理の非同期I/O化や、MapReduce処理エンジンにおけるネットワークも含めたI/O並列度の調整方式など、非同期I/O化方式の高度化に成功した。さらに、両エンジンにおいて、非同期I/O化方式を考慮したクエリ最適化方式、ならびに計算資源の最適調整方式等の検討および開発を進めた。また、年度前半から後半にかけては、開発を進めている両エンジンを用いて実データを利用した実証実験を行い、新たな課題を模索するとともに、実データに対する当該エンジンならびに当該非同期I/O化方式の有効性を明らかにした。年度後半には、研究成果を論文にまとめ、国内の学会において発表を行った。
(抄録なし)
すべて 2014
すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (1件)
電子情報通信学会論文誌
巻: Vol.J97-D, No.4 ページ: 774-792
