,,,,.,, ( ),,., 2, 3,, 4, 5,. 2., OS,, [8], [9], [1]., VDI. VDI, 5, OS, [11], VDI, VDI [12]. PC, [13], [14]. 1,, PC, PC,, [15].,,.,.,, [16].,,. OS X S

(1)

ネットブートのキャッシュの有効性に着目した

教育用端末トラフィックの評価

上田浩

1

石井良和

2

外村孝一郎

2

植木徹

2 概要：ネットブートはPC端末を一元管理する有用なソリューションであるが,ネットワーク環境によっては起動に時間がかかるなどの問題が指摘されている. 本稿は,ローカルディスクをキャッシュとして用いてパフォーマンスを改善することを目指した京都大学の教育用端末システムを,ネットワークトラフィックの観点から,その有用性について議論する. トラフィックの分析の結果,キャッシュの有効性が示されたことに加え,ネットブートとは関係のないプロセスで時間がかかっていること,端末の起動とトラフィックに関する知見を得ることができた.

An Evaluation of Network Boot Traﬃc of Educational PC Focused on

the Eﬀectiveness on Local Cache

Hiroshi Ueda

1

Yoshikazu Ishii

2

Koichiro Tonomura

2

Tohru Ueki

2

Abstract: Although Network-boot is a useful solution that centrally manages the PC terminal, depending

on the network environment problems such as time-consuming to start has been pointed out. This paper, that is to improve performance by using a local disk as a cache at Kyoto University educational terminal system which is aimed, in terms of network traffic, its utility discussed. Traffic analysis of, in addition to the effectiveness of the cache is shown and process not related to Network-boot in that takes time, it was possible to obtain information about the start and the traffic of the terminal.

1. はじめに

大学における教育用端末は,情報リテラシー,プログラミングなどの講義に加え,レポートの作成,オンラインリソースへのアクセスなど, 学生の自学自習に欠かせない基幹設備である. 教育用システムは端末そのものに加えて, 認証やストレージのためのサーバ群, ネットワーク接続のためのスイッチ群,プリンタ,印刷システムなどの複合システムであり,管理運用には幅広い知識が求められる. 加えて,講義での一斉利用によるシステム負荷, 端末で利用する多様なソフトウェア,またそのライセンス管理など,企業のPC 端末群にはない要件がある. 1 _{京都大学学術情報メディアセンター}

Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University

2 _{京都大学情報部}

Information Management Department, Kyoto University

京都大学(以下「本学」と記述する)では教育用システムを5年ごとに更新しており,平成14年には仮想化技術によるWindows, UNIXの同一端末による提供[1],平成19年のLDAPによる利用者管理の統合[2],平成24年3月からネットブート*1_{を採用した}_,_全学で_1,400_{台以上の端末群} を含む大規模システムの構築と運用を行ってきた[3]. ネットブートとは,端末が起動するローカルディスクをネットワーク接続されたブートサーバから取得する方式で, Ardence やVHDをベースとした,主に Windowsに対応した商用製品[4], [5]のほか, OS Xが標準でネットワークブートに対応している[6]. また, UNIXのディスクレス運用を実現する手法として, NFSをrootファイルシステムとしてマウントしブートする実装はよく知られている[7]. ネットブートを採用した端末システムの課題とされるの

*1 _NetBoot_は_Apple_社の_{OS X Server}_{の機能であるが}_,_本稿で

(2)

が,起動時間の短縮であり,一台のブートサーバに対するクライアント数の調整や, ブートサーバとクライアント間をはじめとするネットワーク接続をより広帯域にすること, ローカルディスクをキャッシュとして利用するなどの対策がある. 本稿は, 本学が採用した, ネットブート端末においてローカルディスクをキャッシュとして利用すること(以下「キャッシュ」と記述する)の効果をトラフィックの観点から検証し,これまでの教育用端末の運用を総括し,次期システムの仕様策定に向けた基礎資料の提供を目的としている. 以下, 2章で関連研究を踏まえた本稿の立場を述べ, 3章で我々が行った, キャッシュの有効性をトラフィックの観点から検証する手法,続く4節で検証結果とそれを受けた議論を行い, 5節で全体をまとめ,今後の課題に触れる.

2.

3. トラフィック計測・分析によるキャッシュ

有効性の検証

ネットブートとキャッシュを採用している,本学教育用端末システムのトラフィックを計測・分析し,トラフィックの観点からキャッシュの有効性を検証する. まず,システムとネットワークへの最も高い負荷を想定し,教室内の PC が一斉ブートしたときのトラフィックについて,次いで実際の授業のトラフィックについて計測・分析を行う. 本節では,検証環境と2つのトラフィック計測を行った手法について述べる. 3.1 検証環境本学教育用端末システムのネットブート環境は Citrix XenDesktop 5.6 に含まれる Provisioning Services (以下

PVS)とシー・オー・コンブ社製のReadCache 4.xを用い,

以下の要素で構成されている.

PC 端末(図2) NEC 製 Express5800/51Mb-S (CPU Celeron P4505 1.86GHz,メモリ4GB)であり,システム全体で1,434台をWindows7のPVSによるネットブート運用を行っている. PC端末のディスクは図 3 に示す通り, ローカルディスクであるディスク 0と, PVSサーバ上にある仮想ディスクであるディスク1があり,仮想ディスクからWindows7がブートし,ディスク1のC:ドライブへのアクセスはすべてネットワーク経由となる. キャッシュを導入すると,キャッシュがあれば, C:ドライブへの読み取りはすべてディスク0 の119.01GBのキャッシュ領域にリダイレクトされることにより,ネットワークを使用しないディスクアクセスとなる. ディスク0のD:ドライブは仮想メモリ, 端末固有の書き込み*2_{やログを格納する領域である}_.

PVS サーバ (図 1) NEC製Eco Center 20ノードのうち6ノードを物理サーバとして使用している. それぞれ10Gbpsで基幹スイッチに接続されている.

ファイルサーバ (図4) NEC 製 iStorage NV7500/Ne3-20/M100の3系統で構成し,総容量92TB.ログイン・

*2 _Citrix_{ではこれを}_{Write Cache}_{と呼んでいるが}_,_{通常の利用で}

(3)

図1 NEC Eco Center 20ノード Fig. 1 NEC Eco Center 20 nodes

ログアウトの際ユーザ用領域(300MB/ユーザ)へのアクセスがある.

CO-CO (CO-Client Operation) シー・オー・コンブ社製のツールで, 端末の起動やログオン, シャットダウンなどを一斉に行うことができる. 本ツールのログに PC 端末の状態が記録されることを利用し, 起動, シャットダウン, ログオン待ち, ログオン処理完了など, PC端末の状態の変化を検出している. これらの対象システムにおいて,図 5に示す以下の機材を用いトラフィックのパケットキャプチャを行った. 基幹スイッチとサーバ群 PC端末を設置している演習室, 端末室 (本学では“サテライト”と呼んでいる), OSL (Open Space Laboratory:講義が行われない自習用の端末室),サーバの接続を収容している. • 基幹スイッチと PVS サーバ, ファイルサーバは 10Gbpsで,その他のサーバは数Gbpsで接続. • メディアセンター南館OSL東西,情報リテラシー系の実習科目が開講される,メディアセンター南館2F 演習室はそれぞれ1Gbpsで基幹スイッチと接続. • 計測対象トラフィックを含むVLANのトラフィックを1Gbpsのインターフェイスにミラー. キャプチャ用PC,データ保存用 NAS 基幹スイッチにおいてミラーしたトラフィックを,キャプチャ用PC においてlibpcap形式で保存し,定期的にデータ保存用NASに移動する. 3.2 一斉起動トラフィックの計測前節で述べた準備の後,まずブートサーバ,ネットワークへの最も高い負荷を想定し,教室内のPCが一斉起動したときのトラフィックについて計測・分析を行った. 2014年 3月12 日 (水)に,メディアセンター南館OSL 西のPC 端末77台を一斉に起動,ログイン,シャットダウンしたときのトラフィックを保存した. 本検証ではキャッシュの有効性に着目するため, キャッシュ有効/無効,有効であっても初回の起動で実質キャッ図2 教育用PC端末NEC Express5800/51Mb-s

Fig. 2 Educational PC NEC Express5800/51Mb-s

図3 教育用PC端末のディスク情報

Fig. 3 Disk Usage of Educational PC

図4 NEC iStorage NV7500

Fig. 4 NEC iStorage NV7500

基幹スイッチ各サテライトへ管理用スイッチキャプチャ用PC データ保存用NAS ミラー用管理用サーバ OSL西 OSL東図5 パケットキャプチャの概要

Fig. 5 An Outline of Packet Capture System

シュなし,キャッシュ有効であっても配信イメージが更新されておりキャッシュが有効ではないと思われる状態,すなわち次の4 種類のトラフィックを, PC 端末の電源を入れてからログオン画面が表示されるまで (以下起動トラ

(4)

フィックと記載)を計測することとした. ( 1 )キャッシュ無効 ( 2 )キャッシュ有効, キャッシュなし(以後キャッシュなしと記載) ( 3 )キャッシュ有効, キャッシュあり(以後キャッシュありと記載) ( 4 )キャッシュ有効, イメージ更新後(以後イメージ更新後と記載) 次に,保存したトラフィックデータをホストごとに分類し, OSL西に所属するホストについて集計することで,検証対象であるOSL西のみトラフィックを抽出した*3_._イメージ更新前後の端末のイメージは, 2014年2月のMicrosoft Updateの適用前,適用後*4_{のものを用いた}_. 3.3 授業時トラフィックの計測と保存教育用端末システムの最も重要な利用である, 授業におけるPC端末利用で,キャッシュの有効性を検証するとともに, 授業でどのようなトラフィックが発生するのか把握するため, PC端末を使用する授業におけるトラフィックの計測と保存を行った. 2015年1月26, 27日に授業担当教員の了解のもと,メディアセンター南館203, 204演習室において行われる授業の出席者数,一斉Webアクセスを行ったかどうかのアンケート調査を行った. 調査の結果, 1月27日(火) 8:45 ∼ 10:15に203演習室で行われた授業が20名と最も出席者が多く,かつ特定のWebサイトへの一斉アクセスがあったとの回答を得たため,保存されている203, 204演習室のトラフィックから, 該当時間帯のトラフィックデータのみを抽出し分析を行った.

4. 検証結果

本章では,まず表2に示す12の一斉起動トラフィック/ キャッシュ状態の組み合わせそれぞれについて,トラフィックの観点からキャッシュの有効性について分析を試みた後, 通常授業のトラフィックについて考察する. 4.1 一斉起動トラフィックにおけるキャッシュの有効性キャッシュの状態と起動,ログオン,シャットダウンに要した時間を表2に示す. 計測の基準となる,電源投入,ログオン/オフなどの状態変化が起こった時刻はCO-COのログに記録されているものを用いた. *3 _{ミラーされているトラフィックは}_VLAN_{単位であり}_,_検証の対

象であるOSL西と同一VLANに所属するOSL東のものも含

まれているため. *4 KB2862973, KB2817396, KB2817369, KB2837595, KB2837583, KB2775360, KB2760601, KB2687567, KB2901110, KB2901112, KB2909210, KB2898855, KB2916036, KB2911501, KB2898857, KB2836943, KB2909921の更新プログラムが適用されている表1 一斉起動の所要時間

Table 1 Required Time for boot/logon/shutdown

起動ログオンシャットダウンキャッシュ無効約5分約2分約2分キャッシュなし約4分約1.5分約1分キャッシュあり約2分約1分約0.5分イメージ更新後約2分約1分約0.5分 -100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 11:10:30.000 11:11:00.000 11:11:30.000 11:12:00.000 11:12:30.000 11:13:00.000 11:13:30.000 11:14:00.000 11:14:30.000 11:15:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Disabled, Boot, All

out in

図6 キャッシュ無効の起動トラフィック

Fig. 6 Boot Traﬃc (Cache Disabled)

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 11:47:30.000 11:48:00.000 11:48:30.000 11:49:00.000 11:49:30.000 11:50:00.000 11:50:30.000 11:51:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Image Not Cached, Boot, All

out in

図7 キャッシュなしの起動トラフィック

Fig. 7 Boot Traﬃc without Cache

4.1.1 起動トラフィック起動トラフィック(合計)を図 6,図 7,図 8,図9に示す. 横軸が時間,左端がCO-COにより電源を入れた時刻, 縦軸がトラフィック量(Mbps)である. inはPC端末から基幹スイッチの方向, outは基幹スイッチ・サーバからPC 端末の方向であり, inとoutのプロットが重なって視認性が低下することを避けるため,本稿のすべてのトラフィック量の図について, inは負の方向にプロットしている. 図6, 図7, 図8,図9 に共通する傾向として,電源を入れて30 秒後から約30 秒間,ほぼ1Gbpsの帯域を使用している (合計で 3.75 GBほどサーバからデータをダウンロードしている)という点が挙げられる. PXEでブートする場合,最初にTFTPでブートローダを取得する必要があるが,通常それらはキャッシュされない[18]. 加えてキャッ

(5)

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 11:58:15.000 11:58:30.000 11:58:45.000 11:59:00.000 11:59:15.000 11:59:30.000 11:59:45.000 12:00:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Image Cached, Boot, All

out in

図8 キャッシュありの起動トラフィック

Fig. 8 Boot Traﬃc with Cache

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 12:07:00.000 12:07:15.000 12:07:30.000 12:07:45.000 12:08:00.000 12:08:15.000 12:08:30.000 12:08:45.000 12:09:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Image Updated, Boot, All

out in

図9 イメージ更新後の起動トラフィック

Fig. 9 Boot Traﬃc with Cache after Boot Image Update

シュのためのドライバの組込みなど, OSのブートの前提となるトラフィックが発生していると考えられる. その後については以下の通り,一度取得したデータがローカルディスクにキャッシュされ, それらが再利用された結果,サーバからのデータの取得待ちの時間が短くなり,起動時間が短くなるというキャッシュの有効性が確認できる. キャッシュ無効(図6) OSの起動中に対応すると思われる時間帯にネットワーク帯域の限界に近い約900Mbps のトラフィックが継続的に,全てのホストが起動完了したと判断された5分の15秒前まで観測されている. キャッシュなし(図7) 起動完了までの時間は 4 分で, キャッシュ無効の場合に比べ短縮されており, ネットワーク帯域の限界に近いトラフィックの発生はキャッシュ無効の場合より短くなっていることが分かる. キャッシュあり(図8) 起動完了までの時間が2分に短縮されているのに加え,最大のトラフィックが800Mbps となり,ネットブートトラフィックが削減できていることがわかる. すなわち,図8の横軸11:59:20ごろから,ネットブートトラフィックは発生せず, PC端末はキャッシュを利用してOSのブートを行っている. イメージ更新後(図9) 起動完了までの時間が 2 分であ -100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 11:10:30.000 11:11:00.000 11:11:30.000 11:12:00.000 11:12:30.000 11:13:00.000 11:13:30.000 11:14:00.000 11:14:30.000 11:15:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Disabled, Boot, Stacked

out: 1 - 11 in: 1 - 11 out: 1 - 22 in: 1 - 22 out: 1 - 33 in: 1 - 33 out: 1 - 44 in: 1 - 44 out: 1 - 55 in: 1 - 55 out: 1 - 66 in: 1 - 66 out: 1 - 77 in: 1 - 77 図10 端末起動順に集計したキャッシュ無効の起動トラフィック

図11 Stacked Boot Traﬃce (Cache Disabled)

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 11:47:30.000 11:48:00.000 11:48:30.000 11:49:00.000 11:49:30.000 11:50:00.000 11:50:30.000 11:51:00.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Not Cached, Boot, Stacked

out: 1 - 11 in: 1 - 11 out: 1 - 22 in: 1 - 22 out: 1 - 33 in: 1 - 33 out: 1 - 44 in: 1 - 44 out: 1 - 55 in: 1 - 55 out: 1 - 66 in: 1 - 66 out: 1 - 77 in: 1 - 77 図12 端末起動順に集計したキャッシュなしの起動トラフィック

Fig. 12 Stacked Boot Traﬃce without Cache

ること,最大トラフィックが800Mbpsの,図9の横軸 12:08:15 まではキャッシュあり (図8) と同様のトラフィックの傾向を示すが,この時点以降, 900Mbpsのトラフィックが断続的に観測されている. ネットブートのPC端末を採用したPC教室の課題として, CBTなどの端末を用いた重要な試験を行う際,一斉起動時の起動時間のホストによるばらつきがその円滑な実施に支障を与えることが挙げられる. 一斉起動はネットブートのシステムにとって最も高い負荷を与える状況であり, システムのパフォーマンスを評価するという観点からは一定の意味があるものと考えられる. 図 11,図 12, 図 13, 図14に,起動が早いホストから順に11台ずつトラフィックを集計したものを示す. inはPC端末から基幹スイッチの方向, outは基幹スイッチ・サーバからPC端末の方向であり, 1 - Nは起動が早かったN台の端末のトラフィックの合計を示している. いずれのトラフィックにおいても,起動が早い端末は他と比べデータを取得し始めるタイミングが早く,他の端末がデータを取得しはじめるまで帯域を占有していることが分かる. 起動が遅い端末は,他の起動が早い端末がデータを取得し終わるまでは残った帯域しか使えず,ネットワー

(6)

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 11:58:15.000 11:58:30.000 11:58:45.000 11:59:00.000 11:59:15.000 11:59:30.000 11:59:45.000 12:00:00.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Cached, Boot, Stacked

out: 1 - 11 in: 1 - 11 out: 1 - 22 in: 1 - 22 out: 1 - 33 in: 1 - 33 out: 1 - 44 in: 1 - 44 out: 1 - 55 in: 1 - 55 out: 1 - 66 in: 1 - 66 out: 1 - 77 in: 1 - 77 図13 端末起動順に集計したキャッシュありの起動トラフィック

Fig. 13 Stacked Boot Traﬃce with Cache

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 12:07:00.000 12:07:15.000 12:07:30.000 12:07:45.000 12:08:00.000 12:08:15.000 12:08:30.000 12:08:45.000 12:09:00.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Updated, Boot, Stacked

out: 1 - 11 in: 1 - 11 out: 1 - 22 in: 1 - 22 out: 1 - 33 in: 1 - 33 out: 1 - 44 in: 1 - 44 out: 1 - 55 in: 1 - 55 out: 1 - 66 in: 1 - 66 out: 1 - 77 in: 1 - 77 図14 端末起動順に集計イメージ更新後の起動トラフィック

Fig. 14 Stacked Boot Traﬃce with Cache after Boot Image Update -200 0 200 400 600 800 1000 11:17:15.000 11:17:30.000 11:17:45.000 11:18:00.000 11:18:15.000 11:18:30.000 11:18:45.000 11:19:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Disabled, Logon, All

out in

図15 キャッシュ無効のログオントラフィック

Fig. 15 Logon Traﬃc (Cache Disabled)

クがいわば空いてからその帯域を占有することができる. 4.1.2 ログオントラフィックログオントラフィックを図 15,図 16,図 17,図18に示す. ログオン時には, Active Directoryによる認証とログオンスクリプトの実行のほか,グループポリシーの適用, プリンタドライバの登録などが行われている. キャッシュ無効とキャッシュなしの場合は, 起動時と同 -200 0 200 400 600 800 1000 11:52:00.000 11:52:10.000 11:52:20.000 11:52:30.000 11:52:40.000 11:52:50.000 11:53:00.000 11:53:10.000 11:53:20.000 11:53:30.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Not Cached, Logon, All

out in

図16 キャッシュなしのログオントラフィック

Fig. 16 Logon Traﬃc without Cache

-200 -150 -100 -50 0 50 100 150 200 12:02:00.000 12:02:10.000 12:02:20.000 12:02:30.000 12:02:40.000 12:02:50.000 12:03:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Image Cached, Logon, All

out in

図17 キャッシュありのログオントラフィック

Fig. 17 Logon Traﬃc with Cache

-200 0 200 400 600 800 1000 12:11:00.000 12:11:10.000 12:11:20.000 12:11:30.000 12:11:40.000 12:11:50.000 12:12:00.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Image Updated, Logon, All

out in

図18 イメージ更新後のログオントラフィック

Fig. 18 Logon Traﬃc with Cache after Boot Image Update

様にほぼすべての時間帯で 1Gbpsのトラフィックが観測されているが,キャッシュありの場合は 77 台の一斉ログインを行ってもトラフィックは 1Gbpsに達することはなく,ログオンにおいてもキャッシュの有効性が示されたと言える. イメージ更新後についても, 1Gbps のトラフィックが観測される時間は存在するものの,キャッシュ無効とキャッシュなしの場合より長くはない. これは,同一イメージの更新により変更されたブロックを各PC端末が一斉に

(7)

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 11:20:30.000 11:20:45.000 11:21:00.000 11:21:15.000 11:21:30.000 11:21:45.000 11:22:00.000 11:22:15.000 Mbps Timestamp Total Traffic - RC Disabled, Shutdown, All

out in

図19 キャッシュ無効のシャットダウントラフィック

Fig. 19 Shutdown Traﬃc (Cache Disabled)

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 11:55:00.000 11:55:10.000 11:55:20.000 11:55:30.000 11:55:40.000 11:55:50.000 11:56:00.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Not Cached, Shutdown, All

out in

図20 キャッシュなしのシャットダウントラフィック

Fig. 20 Shutdown Traﬃc without Cache

アクセスするピークが重なった結果であると思われる. 4.1.3 シャットダウントラフィックシャットダウントラフィックを図 19, 図 20, 図 21, 図22に示す. 本学ではホームディレクトリはファイルサーバ(M:ドライブ)へのリダイレクト,固定プロファイルの構成を取っており, シャットダウンの際にプロファイルの書き戻しは発生しない*5_. ログオン時同様,キャッシュなし,すなわちキャッシュは行うが当初はキャッシュがない場合, 一度キャッシュしたブロックをローカル側でのアクセスにリダイレクトしていることから,帯域を使い切る時間が減少した. また,キャッシュあり, イメージ更新後の場合に全体的なトラフィック量が減少(ピークが700Mbps)した. 4.2 授業時トラフィックにおけるキャッシュの有効性 1月27日(火) 8:45∼10:15に203演習室で行われた, 出席者20名の授業についてのトラフィックを図23に示 *5 固定プロファイルではあるが,ブックマークなどの退避, Linux ファイルシステムで作成したファイルのファイルサーバへの書き戻しを行っている.今回の実験では実際にユーザが利用した後のシャットダウンではないため,これらに起因するトラフィックは発生しない. -100 0 100 200 300 400 500 600 700 12:04:00.000 12:04:10.000 12:04:20.000 12:04:30.000 12:04:40.000 12:04:50.000 12:05:00.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Cached, Shutdown, All

out in

図21 キャッシュありのシャットダウントラフィック

Fig. 21 Shutdown Traﬃc with Cache

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 12:13:00.000 12:13:10.000 12:13:20.000 12:13:30.000 12:13:40.000 12:13:50.000 12:14:00.000 Mbps Timestamp

Total Traffic - RC Image Updated, Shutdown, All

out in

図22 イメージ更新後のシャットダウントラフィック

Fig. 22 Shutdown Traﬃc with Cache after Boot Image Update

す. また,トラフィックからファイルサーバ, PVSとの通信を抽出したものを図24,図 25に示す. 前章で述べた通り,この授業は調査を実施した期間で最も出席者が多く,かつ特定のWebサイトへの一斉アクセスがあるとされ,メディアセンター演習室における典型的な PCを用いた通常授業と考えることができる*6_. _この授業では, 9:00ごろ外部 Webサイトへの一斉アクセスがあったと調査への回答がなされているが, 図 23と図 25を比較すると,基幹スイッチから見てinのトラフィック,すなわち PCが取得しているトラフィックのほとんどがPVS サーバとの通信であることが分かる. つまり,キャッシュが導入されているとはいえ,言うまでもなくネットブートの端末はネットワークが生命線であり,図24が示す通り, この他にファイルサーバとの通信が発生していることも考えると,たとえばキャッシュがない状態で,教室のネットワークが1Gbpsであった場合,授業での使用に支障を来たす場合もあることが推察できる. 実際我々は,大きなイメージ更新が発生した時には,キャッシュを貯める目的で夜間にすべての端末を起動するという運用上の工夫を行ってい *6 ₂₀₃_{演習室には}₇₁_台の_PC_{端末がある}_. _{後期の授業は前期と比} 較して出席者が少ない傾向にある.

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-500 -400 -300 -200 -100 0 100 200 300 08:30:00.000 08:45:00.000 09:00:00.000 09:15:00.000 09:30:00.000 09:45:00.000 10:00:00.000 10:15:00.000 10:30:00.000 Mbps Timestamp Classroom Total Traffic 01/20 8:30 - 10:30

Out In

図23 火1, 20人利用の教室トラフィック(全体)

Fig. 23 Classroom Traﬃc

-500 -400 -300 -200 -100 0 100 200 300 08:30:00.000 08:45:00.000 09:00:00.000 09:15:00.000 09:30:00.000 09:45:00.000 10:00:00.000 10:15:00.000 10:30:00.000 Mbps Timestamp

Classroom File Server Traffic 01/20 8:30 - 10:30

Out In

図24 火1, 20人利用の教室トラフィック(ファイルサーバ)

Fig. 24 Classroom Traﬃc about File Server

-100 -50 0 50 100 150 200 250 08:30:00.000 08:45:00.000 09:00:00.000 09:15:00.000 09:30:00.000 09:45:00.000 10:00:00.000 10:15:00.000 10:30:00.000 Mbps Timestamp Classroom PVS Traffic 01/20 8:30 - 10:30 Out In 図25 火1, 20人利用の教室トラフィック(PVS)

Fig. 25 Classroom Traﬃc about PVS

る. この検証に,すなわち通常授業のトラフィックからも, キャッシュがネットブートの端末システムにおいて大きな意味を持っていることが示されたと言える.

5. まとめ

本稿では,ネットブートにおけるキャッシュの有効性を検証することを目的に, PC端末一斉起動時と通常授業時のトラフィックを分析し,起動時間とトラフィック,利用状況の関係について考察した. PC 端末一斉起動時において,キャッシュは起動時間とトラフィックの削減の両方で有効であることが確認できた. しかしながら,キャッシュの有無にかかわらず,端末のディスクからの起動に直接関係がない, PXEのプロセスによるトラフィックが1端末当たり58MBほど発生しており,ボトルネックとなっていることが分かった. また,一斉起動時に何らかの条件で早く起動した端末のPVSトラフィックによる帯域の占有が起動時間のばらつきの原因であることも本検証により明らかになった. 加えて,ログオン,シャットダウントラフィックにおいてもキャッシュがそのトラフィックとそれぞれに必要となる時間を削減しており,その有効性が示された. さらに,授業利用時のトラフィックについての分析からも,キャッシュが授業のスムーズな実施に貢献していることが推察できた. 全体として,キャッシュが有効な場合はトラフィックの削減と起動などにかかる時間の短縮ができており,キャッシュを導入することによる効果は大きいと言える. 一般的に同様のネットブートシステムでは, 端末 100台に対して1台のブートサーバが必要とされているが,本学では約 1,400台の端末を6台のPVSサーバでブートしていることからもその削減の効果が分かる. 一方,一斉起動トラフィックの分析により,ネットブートの最大の利点である端末イメージ一元管理に関連した課題が明らかになった. 複数の端末が同一のイメージを利用している場合,イメージ更新が行われた場合,更新後の起動では, 同じ更新されたブロックに,複数の端末から同じタイミングでアクセスされることになり効率が悪い. この場合, 一斉に起動するのではなく,各PC端末を五月雨式にブートするなどの運用上の工夫が考えられる. ネットブートは仮想化技術と融合し,今後もPC端末の管理ソリューションの一つとして利用されると思われる. 本稿の検証ならびに考察は,トラフィックの観点からネットブートを見るという意味では始まりに過ぎない. 今後はトラフィックデータの統計的処理や,準リアルタイムによるモニタリング手法の適用などにより,さらなる運用の改善を目指して行くことが課題である. 参考文献 [1] 丸山伸,最田健一,小塚真啓,石橋由子,池田心,森幹彦,喜多一：Virtual Machineを活用した大規模教育用計算機システムの構築技術と考察,情報処理学会論文誌, Vol. 46, No. 4, pp. 949–964 (2005). [2] 池田心, 森幹彦, 上原哲太郎, 喜多一,石橋由子, 石井良和,竹尾賢一,小澤義明：京都大学における情報教育基盤の整備と運用,平成19年度情報教育研究集会講演論文集 (2007). [3] 上田浩,喜多一,森幹彦,石井良和,外村孝一郎,植木徹,上原哲太郎,梶田将司：ネットブートとデスクトップ仮想化を採用した京都大学の教育用端末系の構築:TCO削減を

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目指して,インターネットと運用技術シンポジウム2012 論文集,第2012巻, pp. 47–54 (2012).

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[5] パナソニックインフォメーションシステムズ株式会社： OSV - VHD boot.

[6] Inc., A. C.: Mac OS X Server: NetBoot 対応コンピュータ.

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Kyushu university., in SIGUCCS, pp. 43–50 (2013). [9] 森藤義雄,今井慈郎：分散型情報サーバ環境におけるシンクライアントシステムの利用と課題,情報処理学会研究報告.コンピュータと教育研究会報告, Vol. 2010, No. 14, pp. 1–8 (2010). [10] 大本英徹：NetBootによる学生ノートパソコンの教育専用端末化環境の構築と運用,情報処理学会関西支部支部大会講演論文集, pp. F–04 (2009). [11] 浜元信州,井田寿男,齋藤貴英：仮想化システムを利用した演習端末室の構築,学術情報処理研究, No. 17, pp. 33–41 (2013). [12] 杉浦徳宏：VDI型クライアントシステムの構築と評価,学術情報処理研究, No. 17, pp. 51–58 (2013). [13] 竹田尚彦：情報教育入門の８年間と今後, 教養と教育, No. 8, pp. 6–13 (2008).

[14] Fujimura, N.: The Latest Activity to Realize the Ideal ICT Environment in Kyushu University., in SIGUCCS, pp. 97–100 (2014). [15] 齊藤明紀,長瀧寛之,永井孝幸：個人所有ノートPCを用いた計算機環境, 情報処理学会研究報告. DSM, [分散システム/インターネット運用技術],第2005巻, pp. 29–34 (2005). [16] 浜元信州,三河賢治,青山茂義：教育用パソコンのネットワークブート起動時間に影響を与える要因の評価,学術情報処理研究, No. 15, pp. 46–52 (2011). [17] 緒方将人：ネットワークブート方式シンクライアントにおけるトラヒック計測, Technical report (2010). [18] Citrix Systems, I.: Provisioning Services Boot Process