研究課題
本研究は、サービス利用者やデータ提供源により近い場所に配置されたエッジコンピューティング環境における有効な運用品質向上手法を見出すことにある。エッジコンピューティング環境は遅延の低さがその特質の一つとして挙げられるが、それゆえにクラウドコンピューティング環境と比較するとき、計算機資源の集中と大規模化を期待することが難しい。運用品質の維持・向上に伴う経済的な動機付けを与えた時、どのような条件において、運用品質の維持と向上が図られるかをエージェントシミュレーションを用いて評価を行うことを目標とした。エッジコンピューティング環境に計算機資源やネットワーク資源を追加すると、利用可能な計算機資源あるいはネットワーク帯域が増大する。しかし運用品質の観点で述べると、耐障害性が増大することで運用品質が向上する。この運用品質の向上を定量化する必要があり、サービスレベル合意に基づく確率論的な耐障害性指数を提案した。分散システムを構成する要素のトポロジと、サービス維持に必要な制約条件を与えることにより、定量的な数値としての指数を得ることができるため、計算機資源やネットワーク資源の追加による投資対効果を定量化することができる。本年度は、エッジコンピューティング環境内で動作するサービスのプロセスの割り当て問題を題材とした。6種類の意思決定アルゴリズムを用意し、10~100台の計算機資源が固定された帯域のネットワークで相互接続されている環境において、どの意思決定アルゴリズムが最も運用品質の向上に寄与するかをエージェントシミュレーションを用いて評価した。その結果、当該制約条件下においては全体の計算機資源とプロセスの発生を監視させるスーパーサービスの存在が有利であることが示された。今後は運用品質の向上に有利なアルゴリズムの転換がどの程度の計算機資源数規模において生じるのかを精査する予定である。
Elixirで実装したエージェントシミュレータ。
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2023 IEEE 47th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC)
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2023 IEEE 47th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC), 2023
https://github.com/b5g-ex/tinker_bell_sim
