| 研究課題/領域番号 |
24240006
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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 | ハイパフォーマンス・コンピューティング / クラウドコンピューティング |
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| 研究実績の概要 |
平成25年度および平成26年度は、平成24年度に引き続きクラウド基盤上でのアプリケーション性能測定実験を進め、クラウド上でのアプリケーション性能モデルに関する検討を行った。また、学術連携クラウドを構成する複数クラウド間の負荷分散に関するユースケースを検討し、負荷分散モデルの検討を行った。
クラウド上での性能測定実験では、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注目し、アプリケーション性能の変動を複数のクラウド基盤上で約3ヶ月に渡り測定した。具体的には、コミュニティクラウド（北海道大学）、パブリッククラウド（Amazon EC2）、研究代表者が所有するPCクラスタ環境上でのアプリケーション性能を比較するとともに、CPUおよびI/O性能に起因する性能変動を分析した。これらの実験の結果、(1)仮想化環境ではI/O性能変動が大きく全体の性能に影響すること、(2)アプリケーション性能変動はデータセンターや時間帯に依存する場合があること、が明らかになり、クラウド上でのアプリケーション性能を予測するための指針を得た。
複数クラウド間の負荷分散ユースケースの検討では、複数組織がそれぞれプライベートクラウドを運用し、組織内のクラウド基盤では十分なジョブ実行性能が得られないと判断される場合に、当該ジョブの実行を他組織のクラウド基盤に依頼する場合を想定した。次に、本ユースケースを実現するためのクラウド基盤間の負荷分散モデルおよびソフトウェアアーキテクチャを提案した。本アーキテクチャは、ジョブへの計算資源割り当てを仮想マシン群、物理マシン群（組織内）、クラウド基盤群（複数組織）という3階層に分けて行う点に特徴がある。
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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
クラウド上での性能測定実験については、当初は3拠点のクラウド基盤を利用して実験を行ったが、実験結果および学会での成果発表時の議論により、Amazon EC2ではデータセンターによって混雑度が異なること、仮想化環境では仮想マシン（VM）起動のタイミングによって性能変動が異なる可能性があること等が明らかになった。そのため、性能測定実験を重点的に行うこととし、新たにクラウド基盤の拠点（Amazon EC2 N. Virginia Region）を加えるとともに、VM起動タイミングや問題サイズの異なるベンチマーク評価等を行った結果、新たな知見を得ることができた。
複数クラウド間の負荷分散ユースケースの検討では、GICTFが定めたインタークラウドのユースケースと機能要件を精査するとともに、研究協力者である坂根、棟朝らを始めとする研究者と学術連携クラウドのユースケースについて検討した。その結果、負荷分散モデルとして研究実績の概要で述べた3階層の負荷分散モデルを提案するに至った。
以上の結果、ほぼ当初計画通りに研究を進めることができた。ただし、性能測定実験を重点的に行うように研究計画の一部を変更したため、当初計画のうち性能モデルや負荷分散アルゴリズムの検討については次年度以降も継続して実施することとした。これらの研究成果は、論文として発表するとともに、研究代表者の研究分野における世界最高峰の国際会議であるSC14にて研究成果の展示を行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、学術連携クラウドのユースケースに関する検討を継続するとともに、新たなユースケースを対象とした負荷分散モデルの検討を進める予定である。例えば、近年、ユーザのローカル環境で運用される計算資源とクラウド基盤上の計算資源を併用することにより性能保証を達成するハイブリッドクラウドが注目されており、CERNでの素粒子物理実験の解析等でも用いられている。本研究においてもハイブリッドクラウドを対象としたユースケースおよび負荷分散モデルを検討していく予定である。また、これらの検討にあたっては、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、他組織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う。
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