| 研究課題/領域番号 |
24240006
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
合田 憲人 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (80247212)
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| 研究期間 (年度) |
2012-05-31 – 2016-03-31
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| キーワード | クラウドコンピューティング / ハイパフォーマンス・コンピューティング |
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| 研究概要 |
本研究では，学術連携クラウド上での高性能かつ高信頼な処理を可能とするための負荷分散技術に関する研究を行うことを目的とする．平成24年度は主にクラウド上でのアプリケーション性能モデルに関する研究を進め，クラウド上でのアプリケーション性能評価を行うとともに，アプリケーション性能の予測モデルの構築に着手した．
性能評価では初めに，複数のVM群が同一の物理計算機上に集約された場合に起こるアプリケーション性能低下について評価するため，ベンチマークを用いた性能評価を行った．ベンチマークとして学術クラウド上での需要が見込まれるウェブトランザクション，データベース処理，HPCアプリケーションをとりあげ，個々のアプリケーションが実行中に消費する資源量を調査した．次に，これらのアプリケーションを実行するVM群を同一の物理計算機上に集約した場合の性能を評価した．本評価により，アプリケーションの消費資源量とVM集約時の性能低下との関係が明らかになった．
次に，クラウド環境上でのアプリケーション実行性能を評価するため，パブリッククラウドおよびプライベートクラウド上での性能測定を行った．ベンチマークには，データ処理を行うためのMapReduceアプリケーションおよびAndroid上での分散処理アプリケーションを用いた．また，これらのクラウドにデータを転送する際の通信時間についても性能測定を行った．本評価により，クラウド環境毎のアプリケーション性能の違いや変動に関する特徴が明らかになった．
アプリケーション性能の予測モデルについては，MapReduceアプリケーションの性能評価結果を解析し，アプリケーション実行時に得られる情報からアプリケーション全体の実行時間を予測するためのモデルについて検討を行い，予備評価を行った．本評価より，現状のモデルでは予測結果の精度にやや問題があり，改善の必要性が明らかになった．
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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
クラウド上でのアプリケーション性能評価については，VM集約時のアプリケーション性能低下，およびパブリッククラウドとプライベートクラウド上でのアプリケーション性能，さらにプライベートクラウドとパブリッククラウド間のデータ転送時間に関する性能評価を行い，有用な評価結果を得ることができた．また，これらの評価結果を解析することにより，クラウド上でのデータ処理方式として注目されているMapReduceアプリケーションの性能予測モデルの構築に着手するとともに，本モデルの改善点についても明らかにすることができた．
以上の結果，ほぼ当初計画どおりに研究進めるとともに研究成果を得ることができた．これらの研究成果は，国際会議および国内研究会で発表されている．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，アプリケーション性能の予測モデルの確立に向けて，引き続きアプリケーション性能評価および予測モデルの検討を進める予定である．特に，クラウド上での並列処理フレームワークとして近年注目されているMapReduceアプリケーションに着目した検討を重点的に進める予定である．
本研究が対象とする学術連携クラウドは，複数の組織が運用するクラウド環境から構成されるため，他機関のクラウド環境の構築・運用に携わる研究者との意見交換を積極的に行い，学術連携クラウドのユースケースや負荷分散技術に関する検討を行う予定である．特に連携研究者とは，実証実験環境の構築や運用に向けた議論を行うことを計画している．また，欧米でも同種の学術連携クラウドに関する研究プロジェクトが始まっているため，これらのプロジェクト関係者とも今後意見交換を行いたいと考えている．
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