博 士 論 文 概 要
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(2) 近年、グリッドコンピューティングに関する研究が非常に盛んである。グ リ ッ ド コ ン ピ ュ ー テ ィ ン グ と は 、地 理 的 に 広 域 に 渡 っ て 散 在 す る 大 型 並 列 計 算 機 、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 、P C 等 を 高 速 な ネ ッ ト ワ ー ク で 相 互 に 接 続 し 、全 体 を 巨 大 な 一つの計算基盤と見なして利用する技術である。グリッドコンピューティングに より、大型並列計算機を大きく上回る計算性能を得ることが可能であると言われ ている。グリッド環境を実現するための研究はかなり進んでおり、グリッド環境 で実行されるアプリケーションも多様化してきた。従来はグリッド環境の高い計 算性能を生かすアプリケーションとして、計算量が膨大な科学計算が注目されて きた。しかし昨今では、グリッド環境の規模の大きさを利用して、各ノードに設 置したカメラからの映像や音声を全ての対象ノードで共有し、ビデオ会議やその 他のエンターテイメントに利用する、といった利用法も現れている。 こ の よ う に 、 グ リ ッ ド 環 境 に は CPU、 ネ ッ ト ワ ー ク 、 メ モ リ 、 ス ト レ ー ジ といった計算資源が豊富にあり、グリッドコンピューティングは無限の可能性を 秘 め て い る が 、グ リ ッ ド 環 境 を 効 果 的 に 活 用 す る た め に 解 決 す る べ き 問 題 も ま だ 、 数多く残っている。本研究では、そのうちの主に二つの問題を解決する糸口とし て 、 CPU 負 荷 及 び ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 短 期 予 測 及 び 中 期 予 測 を 行 な う 手 法 を 提 案 する。以下では、その二つの問題について述べる。 問 題 1: 効 果 的 な 負 荷 分 散 が 困 難 で あ る こ と 。 グ リ ッ ド 環 境 を 有 効 に 活 用 す る た め に は 、利 用 者 か ら 要 求 さ れ た ア プ リ ケ ーションを最適なノードに適切な順番で割り当てる、負荷分散を行なうことが必 須 で あ る 。通 常 負 荷 分 散 シ ス テ ム で は 、各 ノ ー ド の 計 算 資 源 の 負 荷 を 収 集 し た り 、 各ノードにアプリケーションを割り当てた場合の実行時間予測を行なったりした 結果を基にして、最終的なアプリケーション配置を決定する。しかしグリッド環 境において、これらの情報を正確に得ることは非常に難しい。その理由は主に二 つある。理由の一つは、グリッド環境はその規模が巨大であるため、全てのノー ドの計算資源の負荷情報を常に最新に保つことが極めて困難である点である。膨 大な数のノードに対して負荷収集を行なわねばならないだけでなく、広域なネッ トワークで接続された各ノードに負荷の問い合わせを行なうことは、大きな通信 コストがかかることを意味する。二つ目の理由は、各ノードの計算資源負荷の変 動が頻繁かつ大きい点である。グリッド環境の各ノードは常に占有利用できるわ け で は な い 。ま た 各 ノ ー ド は 多 く の 場 合 、広 域 な ネ ッ ト ワ ー ク で 接 続 さ れ て い る 。 したがって、グリッド環境の計算資源負荷が変動する原因がグリッド環境で閉じ ておらず、負荷の変動は頻繁に生じ、その負荷変動幅は無視できるほど小さいも のではない。.
(3) 問 題 2: 長 期 に 渡 る 安 定 稼 働 が 困 難 で あ る こ と 。 近年、グリッド環境を実際に構築・運営する例が出ているが、そこで生じ た問題として、グリッド環境自体を安定運用することが困難であるという問題を 挙げることができる。グリッド環境が不安定になる原因は主に二つ考えられる。 一点目は、実際に構築したグリッド環境の規模と利用者からのアプリケーション 実行要求の規模の間に大きな格差があり、結果としてグリッド環境が常に過負荷 な状態となり、不安定になる可能性が高いことである。二点目は、一部のノード へ負荷が極度に集中し、結果としてグリッド環境全体が不安定となる可能性があ ることである。このような事態が生じる原因としては、負荷分散が効果的に機能 していない、あるいはノードの構成自体に問題がある、といった原因が考えられ る。 そ こ で 本 研 究 で は 、上 記 二 つ の 問 題 を 解 決 す る 大 き な 手 が か り と し て 、C P U 負 荷 及 び ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 を 短 期 的 ・ 中 期 的 に 予 測 す る 手 法 を 提 案 す る 。 CPU や ネットワークは、いかなるアプリケーションを実行する上でも必ず必要な計算資 源 で あ る 。 し た が っ て 、 各 ノ ー ド の CPU と ネ ッ ト ワ ー ク の 負 荷 変 動 を 把 握 す る こ とは、効果的な負荷分散を実現することに繋がる。また、グリッド環境の中での 負荷の分布を知ることにも繋がり、これはグリッド環境自体が過負荷になり続け る状態や一部のノードに負荷が集中しすぎる状態を避けるための対応策を立てる 際の指針となる。グリッド環境において計算資源の負荷を予測する研究はすでに い く つ か あ る が 、 い ず れ も そ の 予 測 範 囲 が 数 十 秒 〜 1 0 分 程 度 と な っ て お り 、こ れ はグリッド環境で実行されるアプリケーションの実行時間と比較して極端に短い ため、実用的であるとは言いがたい。これに対して本研究で提案する負荷予測手 法の予測範囲は数十秒〜数日間（一週間以上）となっており、従来研究と比較し て極めて予測範囲が広く、実用的である。また実際のデータを用いた実験におい て 、提 案 手 法 に よ る 短 期 予 測 の 平 均 誤 差 は C P U の 場 合 で 9 . 4 % 、ネ ッ ト ワ ー ク の 場 合 で 6 . 2 % と 良 好 な 結 果 を 得 て い る 。 中 期 予 測 に つ い て も 、提 案 手 法 は 8 日 間 に 渡 る負荷変動を的確に捉えている。さらに中期予測について実用を想定した実験で は 、予 測 誤 差 が C P U の 場 合 で 3 . 6 % 、ネ ッ ト ワ ー ク の 場 合 で 5 . 5 % と い う 結 果 も あ り 、 提案手法は非常に有効であると言える。 本論文は 6 章より構成されており、以下に本論文の構成を述べる。 第 1 章「序論」では、グリッドコンピューティングの概要及びグリッド環 境を有効活用するために解決すべき問題を述べる。その後、本研究で取り組んで い る CPU 負 荷 及 び ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 短 期 的 ・ 中 期 的 な 予 測 が 、 こ れ ら の 問 題 を 解決するために有効な手段であることを示す。 第 2 章「従来のグリッド環境での計算資源負荷予測手法とその問題点」で.
(4) は、これまでに提案されてきたグリッド環境における計算資源予測手法について 説明する。また、従来研究では解決できていない問題点の指摘を行うと同時に、 本研究とこれらの従来研究との差異について述べる。 第 3 章 「 CPU 負 荷 及 び ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 中 期 予 測 手 法 」 で は 、 CPU 負 荷 及 び ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 中 期 予 測 、す な わ ち C P U 負 荷 や ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 数 日 間に渡る変動を予測する手法について、本研究で提案する手法を述べる。中期予 測 の 主 目 的 は 、 CPU 負 荷 や ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 大 ま か な 変 動 を と ら え る こ と で あ る。したがってこの目的を達成するために、提案手法では過去の負荷データから 抽 出 し た 季 節 変 動 を 用 い る 。 ま た 、 CPU 負 荷 変 動 と ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 変 動 の 関 連 性 に 注 目 し 、 CPU 負 荷 変 動 の 季 節 変 動 を ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 変 動 の 中 期 予 測 に 応 用 するといった特徴もある。この章では、これらの特徴を中心に提案手法を詳細に 説明する。 第 4 章 「 CPU 負 荷 及 び ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 の 短 期 予 測 手 法 」 で は 、 CPU 負 荷 及びネットワーク負荷の短期予測について、本研究で提案する手法を説明する。 中期予測を行なう主な目的は負荷変動の大まかな傾向を知ることであったが、短 期予測の場合には大まかな傾向だけでなく、最近の負荷変動を敏感に反映した具 体的な値を、高い精度により予測することが求められる。したがって提案手法で は、第 3 章で述べる中期予測手法により大まかな予測値を計算した後、マルコフ モデルを用いた手法により修正値を求め、高精度な予測値を求める。そこでこの 章では、マルコフモデルを用いた修正値の計算手法の詳細、ならびに第 3 章で述 べる中期予測とこの章で述べるマルコフモデルを用いた手法により求めた修正値 の融合方法を中心に、提案手法の詳細を述べる。 第 5 章「提案予測手法の性能評価」では、本研究で提案する予測手法につ いて実データを用いた実験を行ない、提案予測手法の精度と実用性についての評 価を行なう。具体的には、短期予測手法については、実際の環境で測定した負荷 データを用いて提案手法により求めた予測値の予測精度について検証する。中期 予測手法については、これまでに同様の研究が行なわれていないため、実データ を用いた実験結果に対して、予測精度及び実用性の観点から提案手法の有効性に つ い て 議 論 す る 。 さ ら に 各 実 験 結 果 よ り 、 本 研 究 で 提 案 す る よ う に CPU 負 荷 変 動 とネットワーク負荷変動の関連性に注目することが有効であることを確認する。 第 6 章「結論」では、本研究で得られた成果の概要をまとめ、今後の課題 について述べる。.
(5) 研 究 業 績. 種 類 別. 題名、. 発表・発行掲載誌名、. 発表・発行年月日、. 連名者.
(6) 論文. 講演. 1 ○ “グ リ ッ ド 環 境 で の CPU 負 荷 予 測 に 基 づ く ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 中 期 予 測 ”， 電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 (D‑I) (採 録 決 定 )， 秋岡明香，村岡洋一． 2 ○ “The Markov Model Based Algorithm to Predict Networking Load on the Computational Grid”， Journal of Mathematical Modeling and Algorithms (JMMA)， Volume 2， Issue 3， pp.251 ‑‑ 261， 2003 年 ， Kluwer Academic Publishers B.V.， Sayaka Akioka and Yoichi Muraoka． 3 ○ “Predicting Network Load on Computational Grid”， Proc. of the 2002 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications(PDPTA'2002)， Vol. 2， pp. 673‑‑679， 2002 年 6 月 ， Sayaka Akioka and Yoichi Muraoka． 4 ○ “An Autonomous Dynamic Load Balancing Algorithm on Distributed Systems”， Proc. of the 2000 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'2000)， Vol. 2， pp.691‑‑697， 2002 年 6 月 ， Sayaka Akioka and Yoichi Muraoka． 5 ○ “Grid に お け る ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 予 測 ”， 情報処理学会研究報告 ハイパフォーマンスコンピューティン グ ， No.089， pp. 25‑‑30， 2002 年 3 月 ， 秋岡明香，村岡洋一． 6 ○ “Grid で の ネ ッ ト ワ ー ク ス ル ー プ ッ ト 負 荷 予 測 ”， 情報処理学会研究報告 ハイパフォーマンスコンピューティン グ ， No.088， pp. 31‑‑36， 2001 年 10 月 ， 秋岡明香，村岡洋一． 7 ○ “Grid に お け る 負 荷 分 散 の た め の ネ ッ ト ワ ー ク ス ル ー プ ッ ト 予 測 ”， 情 報 処 理 学 会 第 63 回 全 国 大 会 講 演 論 文 集 (3)， pp. 271‑‑272， 2001 年 9 月 ， 秋岡明香，村岡洋一． 8 ○ “ネ ッ ト ワ ー ク 環 境 に お け る 自 律 的 な 負 荷 分 散 シ ス テ ム ”， 情 報 処 理 学 会 第 58 回 全 国 大 会 講 演 論 文 集 (3)， pp. 357‑‑358， 1999 年 3 月 ， 秋岡明香，村岡洋一．. 研 究 業 績.
(7) 種 類 別. 題名、. 発表・発行掲載誌名、. 発表・発行年月日、. 連名者. その他 9 ○ “Extended Forecast of CPU and Network Load on （ポスタ Computational Grid”， ー発表） IEEE International Symposium on Cluster Computing and the GRID (CCGrid 2004) (発 表 決 定 )， Sayaka Akioka and Yoichi Muraoka． その他 （研究 展示）. 10. 11. 12. “Parallel and Distributed Computing Environment”， IEEE/ACM High Performance Networking and Computing Conference 2000 (SC2000)， 2000 年 11 月 ， The Parallel and Distributed Computing Environment Project． “Parallel and Distributed Computing Environment”， IEEE/ACM High Performance Networking and Computing Conference 1999 (SC1999)， 1999 年 11 月 ， The Parallel and Distributed Computing Environment Project． “Parallel and Distributed Computing Environment”， IEEE/ACM High Performance Networking and Computing Conference 1998 (SC1998)， 1998 年 11 月 ， The Parallel and Distributed Computing Environment Project．. 13 ○ “Calendar Viewer Plugin”， IBM WebSphere コ ン テ ス ト 最 優 秀 賞 ， 2004 年 1 月 ， 秋岡明香．. その他 (コンテス ト) 14. その他 (研究 助成). “ス レ ッ ド 移 送 シ ス テ ム と そ の 負 荷 分 散 へ の 応 用 ”， Java に 関 す る 技 術 ・ 応 用 ・ 表 現 大 賞 ’98 技 術 部 門 奨 励 賞 ， 1998 年 11 月 ， 首藤一幸，根山亮，秋岡明香．. 15 ○ “Grid に お け る ネ ッ ト ワ ー ク 負 荷 /CPU 負 荷 の 予 測 を 用 い た 負 荷 分 散 手 法 の 確 立 ”， 早 稲 田 大 学 特 定 課 題 研 究 2003A‑124， 2003 年 ， 秋岡明香． 16 ○ ”Grid に お け る CPU 負 荷 や ネ ッ ト ワ ー ク ス ル ー プ ッ ト の 予 測 を 用 い た 負 荷 分 散 ”， 早 稲 田 大 学 特 定 課 題 研 究 2002A‑118， 2002 年 ， 秋岡明香． 17. “遺 伝 子 解 析 支 援 デ ー タ ベ ー ス の 構 築 ”， 未 踏 ソ フ ト ウ エ ア 創 成 事 業 ， 2002 年 ， 清水佳奈，秋岡明香．. 研 究 業 績.
(8) 種 類 別. 題名、. 発表・発行掲載誌名、. 発表・発行年月日、. 連名者. その他 (執筆). 18 ○ “SC2003 会 議 レ ポ ー ト ”， 情 報 処 理 学 会 学 会 誌 ， Vol.45， No.01， 2004 年 1 月 ， 秋岡明香．. その他 (一般 講演). 19. 20. 21. 22. 23. 24. “学 内 の 自 主 管 理 ネ ッ ト ワ ー ク の セ キ ュ リ テ ィ 向 上 を 目 的 と し た セ キ ュ リ テ ィ セ ミ ナ ー ア ン ケ ー ト に つ い て ”， 情 報 処 理 教 育 研 究 集 会 ， 2003 年 10 月 ， 赤 木 剛 朗 ，秋 岡 明 香 ，渥 美 章 佳 ，新 城 直 樹 ，伊 藤 敦 ，大 前 研 二 ， 史虹波． “情 報 倫 理 教 育 に 重 点 を 置 い た 新 入 生 コ ン ピ ュ ー タ セ ミ ナ ー の 実 践 ”， 情 報 処 理 教 育 研 究 集 会 ， 2003 年 10 月 ， 小野寺涼子，大鹿智基，秋岡明香． “CD‑ROM、 WBT を 用 い た 情 報 倫 理 教 育 へ の 取 り 組 み ， ” 情 報 処 理 教 育 研 究 集 会 ， 2002 年 11 月 ， 川嶋健太郎，竹内成生，秋岡明香． “CD‑ROM に よ る 事 前 情 報 教 育 へ の 取 り 組 み ”， 2002 PC カ ン フ ァ レ ン ス ， 2002 年 8 月 ， 竹内成生，秋岡明香，寄高秀洋． “WBT を 取 り 入 れ た 新 情 報 倫 理 教 育 − 多 様 化 す る 学 生 へ の 取 り 組み− ，” 2002 PC カ ン フ ァ レ ン ス ， 2002 年 8 月 ， 大鹿智基，秋岡明香，川嶋健太郎，潘健民． “早 稲 田 大 学 に お け る 情 報 教 育 の 蓄 積 と 反 映 ， ” 2002 PC カ ン フ ァ レ ン ス ， 2002 年 8 月 ， 白銀純子，藤田真一，秋岡明香，佐々木康成．.
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