電子情報通信学会ワードテンプレート (タイトル)

DEIM Forum 2017 H5-2

デバイス性能モデルを用いた制御による

階層型ハイブリッド・ストレージ・システムのアクセス性能向上

飯澤 健

†

相坂 勇気

‡

横田 治夫

‡

小沢 年弘

†

†株式会社富士通研究所〒211-8588 神奈川県川崎市中原区上小田中 4-1-1

‡東京工業大学〒152-8550 東京都目黒区大岡山 2-12-1

E-mail: †{iizawa.ken, t.ozawa} @jp.fujitsu.com, ‡[email protected], [email protected]

あらまし SSD と HDD を組み合わせ，低コストで高速なストレージ・システムを実現するハイブリッド・スト レージ・システムが注目されている．階層型と呼ばれる方式では，データの移動単位毎に収集したアクセス数等の 統計情報に基づき，定期的に SSD/HDD 間でデータを移動する．従来，性能を最大化するデータ配置の選択はヒュ ーリスティクスにより行われていた．本研究では，アクセス・パターンから実行時の性能を予測するデバイス性能 モデルを用いて，統計情報から性能を最大化するデータ配置を直接選択する手法を提案する．複数のワークロード に対してシミュレーションによる評価を行い，従来手法と比較した結果を示す． キーワード ハイブリッド・ストレージ，階層制御，デバイス，モデリング

1. は じ め に

ビ ッ グ デ ー タ の ビ ジ ネ ス へ の 活 用 が 進 む に つ れ ， 企 業 の 情 報 シ ス テ ム に 蓄 積 さ れ る デ ー タ の 量 は 増 加 の 一 途 を 辿 っ て い る ． ま た ， 有 用 な 情 報 を 短 時 間 で 抽 出 す る た め に は ， 蓄 積 さ れ た 大 量 の デ ー タ に 対 し て 高 速 に ア ク セ ス で き る 必 要 が あ る ． し た が っ て ， 現 代 に お い て は ， 大 容 量 と 高 速 な ア ク セ ス 性 能 を 単 一 の ス ト レ ー ジ・シ ス テ ム が 同 時 に 提 供 す る こ と が 求 め ら れ て い る ． 従 来 ， ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム の 主 要 な 構 成 デ バ イ ス と し て 利 用 さ れ て き た HDD は ， 低 コ ス ト で 大 量 の デ ー タ を 蓄 積 で き る 反 面 ， 十 分 な ア ク セ ス 性 能 を 提 供 で き な い こ と が 多 い ． 一 方 ， 近 年 は NAND 型 フ ラ ッ シ ュ メ モ リ を 用 い た SSD の 普 及 が 進 ん で い る ． SSD は HDD に 比 べ ア ク セ ス 性 能 ， 特 に ラ ン ダ ム ・ ア ク セ ス 性 能 に 優 れ る ． SSD の 容 量 単 価 は 下 落 傾 向 に あ る も の の ， ビ ッ グ デ ー タ の 全 て を SSD に 格 納 す る の は ま だ コ ス ト 面 で 現 実 的 で な い こ と が 多 い ． こ れ ら の 問 題 の 解 決 策 と し て 広 く 使 わ れ て い る の が ， SSD と HDD を 組 み 合 わ せ ， 低 コ ス ト で 高 速 な ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム を 実 現 す る ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム で あ る ． そ の う ち ， 階 層 型 と 呼 ば れ る 方 式 で は ， デ ー タ の 移 動 単 位 毎 に 収 集 し た ア ク セ ス 数 等 の 統 計 情 報 に 基 づ き ， 最 適 な デ ー タ 配 置 を 選 択 し ， 定 期 的 に SSD/HDD 間 で デ ー タ を 再 配 置 す る こ と で ， シ ス テ ム 全 体 の ア ク セ ス 性 能 向 上 を 図 る ． 最 適 な デ ー タ 配 置 の 選 択 は ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス に よ り 行 わ れ る こ と が 多 い（ 例 ．ア ク セ ス 数 の 多 い デ ー タ は SSD に 配 置 す る ， 等 ）． し か し ， ２ 章 で 詳 述 す る よ う に ， ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス に 基 づ く デ ー タ 配 置 の 選 択 に は 次 の 問 題 が あ る ． SSD は 任 意 の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン に 対 し て HDD よ り も 高 い 性 能 を 発 揮 す る わ け で は な い ． 一 般 に ， SSD に 対 す る 上 書 き ア ク セ ス は ブ ロ ッ ク 単 位 の 消 去 が 必 要 と な る た め ， 単 純 な 書 き 込 み ア ク セ ス や 読 み 出 し ア ク セ ス に 比 べ ，ア ク セ ス 性 能 が 低 い こ と が 知 ら れ て い る ． そ の た め ，HDD を ロ グ 構 造 化 デ バ イ ス と し て 利 用 す る 場 合 に は ，一 般 的 な SATA HDD で あ っ て も ，ミ ッ ド レ ン ジ の SSD と 遜 色 な い 書 き 込 み 性 能 を 発 揮 す る と い う 報 告 も あ る [12]． あ る い は ，あ る ア ク セ ス・パ タ ー ン に 対 し て SSD の 方 が HDD よ り 高 い 性 能 を 発 揮 す る と し て も ， 性 能 差 が 許 容 範 囲 な ら ば デ ー タ を HDD に 配 置 し た 方 が コ ス ト の 面 で 有 利 と な る ． 従 来 の ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス に 基 づ く デ ー タ 配 置 の 選 択 は ， 上 記 の よ う な SSD/HDD の デ バ イ ス 特 性 を 考 慮 し て い な か っ た た め に ， 両 者 の 性 能 を 十 分 に 引 き 出 す こ と が で き て い な か っ た ． そ こ で 本 研 究 で は ， ワ ー ク ロ ー ド の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン か ら ， 当 該 ワ ー ク ロ ー ド を 各 デ バ イ ス で 実 行 し た 場 合 の 性 能 を 予 測 す る こ と で ， 性 能 を 最 大 化 す る デ ー タ 配 置 を 選 択 す る 手 法 を 提 案 す る ． 複 数 の ワ ー ク ロ ー ド に 対 し て シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る 評 価 を 行 い ， 従 来 手 法 と 比 較 し た 結 果 を 示 す ． 本 論 文 の 構 成 は 以 下 の 通 り で あ る ． ２ 章 で 従 来 の 階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム が 抱 え る 問 題 点 を 明 ら か に す る ． ３ 章 で 本 研 究 に お け る 提 案 手 法 を 示 す ． ４ 章 で は 複 数 の ワ ー ク ロ ー ド に 対 し て シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る 評 価 を 行 っ た 結 果 を 述 べ る ． ５ 章 で 評 価 結 果 に 対 す る 考 察 を 行 う ． ６ 章 で 関 連 研 究 の 紹 介 を 行 い ， 階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム の 分 野 に お け る 本 研 究 の 位 置 づ け を 示 す ． 最 後 に ， ７

章 で 今 後 の 課 題 を 述 べ ， ま と め と す る ．

2. 従 来 技 術

ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム は ， SSD の 利 用 方 法 に よ り ， 階 層 型 と キ ャ ッ シ ュ 型 に 大 別 さ れ る ． 表 1 に 両 者 の 違 い を ま と め る ． 表 1 階 層 型 と キ ャ ッ シ ュ 型 の 違 い 特 性 階 層 型 キ ャ ッ シ ュ 型 デ ー タ の 冗 長 性 な し ． デ ー タ は SSD/HDD の い ず れ か 一 方 に 存 在 ． あ り ． SSD に 存 在 す る デ ー タ は HDD に も 存 在 ． デ ー タ の 移 動 単 位 大 （ 例 ． 64MiB） 小 （ 例 ． 4KiB） デ ー タ 再 配 置 の タ イ ミ ン グ 一 定 期 間 毎 （ 例 ． 30 分 毎 ） ア ク セ ス の 都 度 デ ー タ 配 置 の 選 択 方 法 一 定 期 間 の 統 計 情 報 LRU 等 キ ャ ッ シ ュ 型 は 従 来 の RAM を 用 い た キ ャ ッ シ ュ と 同 じ く ，全 て の デ ー タ を HDD に 配 置 す る 方 式 で あ る ． デ ー タ が ア ク セ ス さ れ る 都 度 HDD か ら SSD へ と デ ー タ を コ ピ ー す る ．デ ー タ コ ピ ー の 単 位 は 一 般 に 4KiB 程 度 と 小 さ い ． SSD へ コ ピ ー す る デ ー タ は ， LRU 等 の 置 換 ア ル ゴ リ ズ ム に よ っ て 選 択 さ れ る ． キ ャ ッ シ ュ 型 の ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム と し て は ， OSS の flashcache や NetApp の FlashCache [10]が 広 く 知 ら れ て い る ． 一 方 ，階 層 型 は ，デ ー タ を SSD と HDD に 分 け て 配 置 す る ．デ ー タ の コ ピ ー は 行 わ ず ，SSD と HDD 間 で デ ー タ の 移 動 を 行 う ． デ ー タ の 移 動 は 一 定 期 間 毎 に 行 わ れ る ． 以 降 ， こ の 一 定 期 間 を epoch と 呼 ぶ ． デ ー タ 移 動 の 単 位 は 一 般 に 64MiB 程 度 と 大 き い ．以 降 ，こ の デ ー タ 移 動 の 単 位 を extent と 呼 ぶ ．SSD へ 移 動 す る デ ー タ は ， extent 毎 に 記 録 さ れ た 前 epoch の ア ク セ ス の 統 計 情 報 に 基 づ き 選 択 さ れ る ． 階 層 型 の ハ イ ブ リ ッ ド・ス ト レ ー ジ・シ ス テ ム は ，IBM [13], EMC [16]等 の ベ ン ダ ー に よ り 商 用 化 さ れ て い る ． 階 層 型 は キ ャ ッ シ ュ 型 に 比 べ ， 書 き 込 み が 多 く ， ア ク セ ス の 空 間 局 所 性 が 低 く ，SSD 容 量 が 小 さ い 場 合 に 高 い 性 能 を 示 す と い う メ リ ッ ト が あ る [4][5]． １ 章 で 述 べ た 通 り ， 階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ・シ ス テ ム は 以 下 に 述 べ る よ う な 問 題 を 抱 え て い る ． 従 来 技 術 と し て ， 前 epoch の 各 extent の ア ク セ ス 数 に 基 づ き ， 最 適 な extent の 配 置 を 選 択 す る 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム を 想 定 す る ．性 能 指 標 と し て ，SSD/HDD に 対 し て 行 わ れ る 全 ア ク セ ス の 平 均 レ イ テ ン シ を 想 定 す る ． 一 般 に HDD は ラ ン ダ ム ・ ア ク セ ス よ り シ ー ケ ン シ ャ ル ・ ア ク セ ス が 高 速 で あ る ． 今 ， 前 epoch で HDD に 配 置 さ れ て い た ２ つ の extent が あ り ， 前 epoch に お け る ア ク セ ス 数 が 同 一 で あ っ た と す る ． か つ ， 一 方 は ラ ン ダ ム ・ ア ク セ ス ， も う 一 方 は シ ー ケ ン シ ャ ル ・ ア ク セ ス が 支 配 的 だ っ た と す る ． 前 epoch で 各 extent に 対 し て 行 わ れ た 全 ア ク セ ス の 合 計 レ イ テ ン シ を 考 え る と ， 前 者 の 方 が 後 者 よ り も ず っ と 大 き か っ た は ず で あ る ． し た が っ て ， ア ク セ ス ・ パ タ ー ン が 前 epoch と 次 epoch で 変 化 し な い と 仮 定 す る な ら ， 前 者 の extent を SSD に 移 動 す る 方 が 性 能 改 善 効 果 は 大 き い ． し か し ， 従 来 の ア ク セ ス 数 に 基 づ く 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム で は ， こ の よ う な 判 断 を す る こ と が で き な い ． 同 様 に ，SSD に つ い て は ，一 般 に 書 き 込 み ア ク セ ス （ 特 に 上 書 き ア ク セ ス ） よ り 読 み 出 し ア ク セ ス が 高 速 で あ る こ と が 知 ら れ て い る ．今 ，前 epoch で HDD に 配 置 さ れ て い た ２ つ の extent が あ り ， 前 epoch に お け る ア ク セ ス 数 が 同 一 で あ っ た と す る ． か つ ， 一 方 は 書 き 込 み ア ク セ ス ， も う 一 方 は 読 み 出 し ア ク セ ス が 支 配 的 だ っ た と す る ． 仮 に 前 epoch に お い て ， 各 extent に 対 す る 全 ア ク セ ス の 合 計 レ イ テ ン シ が 同 一 だ っ た と し て も ，（ ア ク セ ス・パ タ ー ン が 前 epoch と 次 epoch で 変 化 し な い と 仮 定 す る な ら ）後 者 の extent を SSD に 移 動 す る 方 が 性 能 改 善 効 果 は 大 き い ． 従 来 の ア ク セ ス 数 に 基 づ く 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム で は ， 同 様 に こ の よ う な 判 断 も す る こ と が で き な い ． 上 記 は 極 端 な 例 で あ り ， 実 際 に は ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス を 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム に 組 み 込 む こ と で ， あ る 程 度 デ バ イ ス 特 性 を 考 慮 し た 階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ・シ ス テ ム も 提 案 さ れ て い る ．例 え ば Guerra ら [1]は HDD へ の シ ー ケ ン シ ャ ル ・ ア ク セ ス を 検 出 す る ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス を 組 み 込 ん だ ． た だ し ， ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス に よ る デ バ イ ス 特 性 の 考 慮 に も 次 の 問 題 が あ る ． 一 口 に HDD と 言 っ て も ， プ ラ ッ タ の 数 や キ ャ ッ シ ュ メ モ リ サ イ ズ 等 の 内 部 機 構 や ， RAID 等 の 利 用 方 法 に よ り ， そ の 性 能 特 性 は 大 き く 変 わ る ．SSD に つ い て も 同 様 で ，性 能 特 性 は 素 子 の 種 類 や FTL(=Flash Translation Layer)の 作 り に 大 き く 依 存 す る ． し た が っ て ， ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス に よ り デ バ イ ス の 性 能 を 引 き 出 す た め に は ， デ バ イ ス を 購 入 す る 都 度 ， 人 手 に よ る 性 能 特 性 の 理 解 と チ ュ ー ニ ン グ が 必 要 と な る ． デ ー タ 分 析 の 速 度 が 企 業 の 競 争 力 を 左 右 す る 昨 今 の ビ ジ ネ ス 環 境 に お い て は ， 新 た な デ バ イ ス を い ち 早 く 導 入 し ，そ の 恩 恵 を 受 け る こ と が 重 要 と な る ． 人 手 に よ る 性 能 特 性 の 理 解 と チ ュ ー ニ ン グ の 工 程 は ， 新 デ バ イ ス を 導 入 す る 上 で の ボ ト ル ネ ッ ク と な る ．

3. 提 案 手 法

3.1. 概 要

本 研 究 で は ， ワ ー ク ロ ー ド の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン か ら ， 当 該 ワ ー ク ロ ー ド を 各 デ バ イ ス で 実 行 し た 場 合 の 性 能 を 予 測 す る こ と で ， 平 均 レ イ テ ン シ を 最 小 化 す る デ ー タ 配 置 を 選 択 す る 手 法 を 提 案 す る ． 再 配 置 後 の 性 能 を 正 確 に 予 測 す る こ と で ， 従 来 の ヒ ュ ー リ ス テ ィ ク ス に よ る 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム に 比 べ ， よ り 性 能 向 上 効 果 の 大 き い extent を 選 択 可 能 に な る こ と が 期 待 さ れ る ． 本 研 究 の 狙 い に 最 も 近 い 先 行 研 究 と し て ，Park ら [9] の 研 究 が あ る ． Park ら は ， 複 数 の 仮 想 デ ィ ス ク と 複 数 の ス ト レ ー ジ ・ デ バ イ ス が 存 在 す る 仮 想 化 環 境 に お け る ， 負 荷 分 散 ア ル ゴ リ ズ ム を 提 案 し た ． デ バ イ ス 間 で 負 荷 の 偏 り を 検 知 す る と ， 仮 想 デ ィ ス ク の マ イ グ レ ー シ ョ ン を 行 い ， 偏 り を 解 消 す る と い う も の で あ る ． 各 デ バ イ ス の 性 能 モ デ ル に 基 づ い た 予 測 を 行 う こ と で ， 従 来 手 法 に 比 べ ， よ り 最 適 に 近 い 仮 想 デ ィ ス ク の 配 置 を 選 択 で き る こ と を 示 し た ． た だ し ， Park ら の 性 能 モ デ ル を 階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム に 適 用 す る た め に は ， 以 下 の 変 更 が 必 要 と な る ． Park ら は デ バ イ ス 全 体 の モ デ ル 化 を 行 い ，当 該 デ バ イ ス に 配 置 す る 仮 想 デ ィ ス ク の 組 み 合 わ せ の そ れ ぞ れ に 対 し て ， 性 能 の 予 測 を 行 っ た ． 一 つ の デ バ イ ス に 配 置 さ れ る 仮 想 デ ィ ス ク の 数 が 高 々 数 個 な の に 対 し ， extent は 数 百 ～ 数 千 個 配 置 さ れ る こ と に な る た め ， 同 一 デ バ イ ス に 配 置 さ れ う る extent の 組 み 合 わ せ は 膨 大 な 数 に 上 る ． そ こ で 本 研 究 で は ， デ バ イ ス 全 体 で は な く extent の モ デ ル 化 を 行 う ．こ の モ デ ル は 入 力 と し て ，あ る epoch で あ る extent に 対 し て 行 わ れ る 全 ア ク セ ス の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン を 表 現 す る 特 徴 量 を 受 け 取 り ， そ れ ら の ア ク セ ス を 実 行 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ の 予 測 値 を 出 力 す る ． こ の モ デ ル は 各 extent の 性 能 予 測 を extent 毎 に 独 立 し て 行 う こ と が で き る た め ， 最 適 な extent 配 置 を 選 択 す る た め の 探 索 空 間 を 大 幅 に 削 減 す る こ と が で き る ． 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム の 詳 細 は 後 述 す る ． 表 2 に 提 案 手 法 で 使 用 す る 用 語 を 定 義 す る ． 表 2 用 語 集 用 語 意 味 特 徴 量 あ る epoch で ， あ る extent に 対 し て 行 わ れ た 全 ア ク セ ス の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン を 表 現 す る 複 数 の 統 計 情 報 の 組 ． 性 能 モ デ ル あ る epoch， あ る extent の 特 徴 量 を 入 力 と し て 受 け 取 り ， そ の ワ ー ク ロ ー ド を 実 行 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ の 予 測 値 を 出 力 す る モ デ ル ． な お ， あ る デ バ イ ス に 属 す る 全 extent の 性 能 特 性 が 同 一 で あ る と い う 仮 定 の 元 ， 作 成 す る 性 能 モ デ ル の 数 は １ デ バ イ ス に つ き １ つ と し た ．

3.2. 特 徴 量

[2][3][9] の 先 行 研 究 に 倣 い ， 本 研 究 で は 特 徴 量 と し て 表 3 の 統 計 情 報 を 採 用 し た ． 表 3 特 徴 量 特 徴 量 意 味 ア ク セ ス 数 あ る epoch で こ の extent に 対 し て 行 わ れ た 合 計 ア ク セ ス 数 読 み 出 し 比 率 こ の extent に 対 す る 合 計 ア ク セ ス 数 に お け る 読 み 出 し ア ク セ ス 数 の 割 合 ． 平 均 ア ク セ ス サ イ ズ 一 回 の ア ク セ ス で 転 送 さ れ た デ ー タ 量 の 平 均 ． 平 均 ア ク セ ス 間 距 離 連 続 す る ア ク セ ス 間 の ア ク セ ス 開 始 ア ド レ ス の 差 分 の 平 均 ． 大 き い ほ ど ア ク セ ス の ラ ン ダ ム 性 が 強 い こ と を 意 味 す る ． 平 均 未 完 了 I/O 数 こ の extent に 対 し て 発 行 さ れ た ア ク セ ス の う ち 未 完 了 の ア ク セ ス 数 の 平 均 ．extent 毎 に 存 在 す る 仮 想 的 な コ マ ン ド キ ュ ー の 平 均 キ ュ ー 長 を 意 味 す る ．

3.3. 性 能 モ デ ル

本 研 究 に お い て は ， 評 価 の 都 合 上 ， SSD の モ デ ル 化 は 行 わ ず ， HDD の モ デ ル 化 の み を 行 う ． 性 能 モ デ ル は ， あ る epoch で あ る extent に 対 し て 行 わ れ た 全 ア ク セ ス か ら 算 出 さ れ た 特 徴 量 の う ち 「 ア ク セ ス 数 」 以 外 を 入 力 し て 受 け 取 り ， 平 均 レ イ テ ン シ を 予 測 値 と し て 出 力 す る ． こ の 予 測 値 と 「 ア ク セ ス 数 」 の 積 を ， 次 の epoch で 当 該 extent に 対 し て 行 わ れ る で あ ろ う 全 ア ク セ ス の 合 計 レ イ テ ン シ と 見 做 す ． HDD の 性 能 モ デ ル に つ い て は ，解 析 的 な 手 法 を 用 い た モ デ ル か ら 統 計 的 な 手 法 を 用 い た モ デ ル ま で ， 様 々 な も の が 先 行 研 究 に よ り 提 案 さ れ て い る [11][14][2][3][9]． 本 研 究 で は ， 平 均 レ イ テ ン シ を 予 測 す る モ デ ル と し て 回 帰 木 を 採 用 し た ． 回 帰 木 は 実 数 値 を 取 る 関 数 の 近 似 に 用 い ら れ る ． 学 習 時 に は ， 特 徴 空 間 を 再 帰 的 に 分 割 し ， 分 割 さ れ た 各 矩 形 領 域 に 出 力 値 （ ＝ 提 案 手 法 の 場 合 は 平 均 レ イ テ ン シ ）を 割 り 当 て る ． 予 測 時 に は ， 与 え ら れ た 特 徴 量 が 属 す る 矩 形 領 域 を 選 択 し ， 当 該 領 域 に 割 り 当 て ら れ た 出 力 値 を 予 測 値 と し て 出 力 す る ． 回 帰 木 は 学 習 ・ 予 測 に 要 す る 計 算 量 が 少 な く ， 予 測 精 度 が 高 い た め ，Wang ら [14]を 始 め 複 数 の 先 行 研 究 に お い て HDD の 性 能 モ デ ル と し て 採 用 さ れ て い る ．

3.4. 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム

次 の ア ル ゴ リ ズ ム に よ り ，extent の 配 置 を 選 択 す る ． ① epoch 切 り 替 え 時 ，全 extent に つ い て ，前 epoch の

特 徴 量 を SSD/HDD 双 方 の 性 能 モ デ ル に 入 力 し ，当 該 extent を 双 方 の デ バ イ ス に 配 置 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ を 予 測 す る ． こ こ で は ， 前 epoch の 特 徴 量 が 次 epoch で も 持 続 す る こ と を 前 提 と し て い る ． な お ， extent が 現 在 配 置 さ れ て い る 方 の デ バ イ ス に つ い て は ， 予 測 値 と し て 前 epoch で 実 測 さ れ た 合 計 レ イ テ ン シ を そ の ま ま 使 用 す る 最 適 化 が 可 能 で あ る ． ② 合 計 レ イ テ ン シ の 予 測 値 か ら 当 該 extent の 性 能 向 上 度（ ＝ HDD に 配 置 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ ― SSD に 配 置 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ ）を 求 め る ． ③ SSD が 一 杯 に な る ま で ，性 能 向 上 度 が 大 き い extent か ら 順 に SSD に 配 置 す る ． 残 り の extent は HDD に 配 置 す る ． 以 下 に 具 体 例 を 示 す ． SSD/HDD 合 計 で 6 個 の extent が 存 在 す る 場 合 を 考 え る ．前 epoch で は extent=1, 2 が SSD に ，extent=3, 4, 5, 6 が HDD に 配 置 さ れ て い た と す る ．各 extent に お い て 次 epoch で 予 測 さ れ る 合 計 レ イ テ ン シ が 表 4 の よ う に な っ た と す る ． 表 4 合 計 レ イ テ ン シ の 予 測 値 の 例 SSD に 配 置 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ HDD に 配 置 し た 場 合 の 合 計 レ イ テ ン シ 1 500[ms] 3000[ms] 2 3500[ms] 4000[ms] 3 500[ms] 4000[ms] 4 2000[ms] 3500[ms] 5 500[ms] 1000[ms] 6 2000[ms] 1500[ms] 次 に ， extent 毎 に 性 能 向 上 度 を 求 め る と ， 図 1 の よ う に な る ． 図 1 extent 毎 の 性 能 向 上 度 の 例 extent3 と extent1 の 性 能 向 上 度 が 最 大 な の で ， 提 案 手 法 で は こ の ２ つ の extent を SSD に 配 置 す る ．実 際 に は ，既 に extent1 は SSD に 配 置 さ れ て い る の で ，extent3 を SSD に ， extent2 を HDD に 移 動 す る ．

4. 評 価

4.1. 評 価 方 法

複 数 の ト レ ー ス を 対 象 と し て シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る 評 価 を 行 う ． 提 案 手 法 に よ り extent 配 置 を 選 択 し た 場 合 の 平 均 レ イ テ ン シ と ， 従 来 手 法 に よ り extent 配 置 を 選 択 し た 場 合 の 平 均 レ イ テ ン シ を 比 較 し ， 提 案 手 法 に よ る 性 能 向 上 効 果 を 検 証 す る ．

4.2. ワ ー ク ロ ー ド

MSR Cambridge ト レ ー ス

MSR Cambridge ト レ ー ス は ， Microsoft Research Cambridge の Narayanan ら に よ っ て 採 取 さ れ ， 一 般 公 開 さ れ て い る フ ァ イ ル 群 で あ る [7]．Microsoft Research Cambridge の デ ー タ セ ン タ に 設 置 さ れ て い る 13 台 の サ ー バ か ら ， 各 サ ー バ に 接 続 さ れ て い る ボ リ ュ ー ム へ の ア ク セ ス が ， ブ ロ ッ ク 層 で 記 録 さ れ て い る ． ト レ ー ス の 採 取 期 間 は 全 ボ リ ュ ー ム 共 に 2007/2/22 か ら 2007/3/1 ま で の 約 一 週 間 で あ る ． ト レ ー ス に は 表 5 の 情 報 が 含 ま れ る ． 表 5 利 用 し た ト レ ー ス の 形 式 表 6 に 13 台 の サ ー バ の 用 途 を 示 す ．

フィールド

意味

Timestamp

タイムスタンプ

Hostname

サーバ名

DiskNumber

ボリューム番号

Type

Read/Writeの種別

Offset

アクセスされたアドレス

Size

アクセスされたサイズ

ResponseTime

レスポンス時間

表 6 ワ ー ク ロ ー ド の 種 類 各 サ ー バ は １ 台 の シ ス テ ム ・ ボ リ ュ ー ム と ， 複 数 台 の デ ー タ ・ ボ リ ュ ー ム を 持 つ ． シ ス テ ム ・ ボ リ ュ ー ム は 内 蔵 HDD を RAID 1 で グ ル ー プ 化 し た ボ リ ュ ー ム で ， デ ー タ ・ ボ リ ュ ー ム は 共 用 の 外 付 け ス ト レ ー ジ ・ ア レ イ か ら RAID 5 で グ ル ー プ 化 さ れ た ボ リ ュ ー ム を 切 り 出 し た も の で あ る ． 本 研 究 で は ， 各 サ ー バ の シ ス テ ム ・ ボ リ ュ ー ム を 対 象 と し て 分 析 を 行 っ た ． 対 象 は hm_0, mds_0, prn_0, proj_0, prxy_0, rsrch_0, src1 _2, src2_0, stg_0, ts_0, usr_0, wdev_0, web_0 の 全 13 フ ァ イ ル で あ る ．

VDI ト レ ー ス

VDI ト レ ー ス は 筆 者 ら が 実 運 用 環 境 で 採 取 し た ト レ ー ス で あ る ．あ る IT 企 業 で 約 300 人 の ユ ー ザ に よ っ て 使 用 さ れ て い る 仮 想 デ ス ク ト ッ プ ・ イ ン フ ラ ス ト ラ ク チ ャ (VDI)に お い て ， 2015/9/1 か ら 2015/9/6 ま で の 6 日 間 に わ た り 採 取 さ れ た ． こ の 環 境 に は ６ 台 の サ ー バ と １ 台 の ス ト レ ー ジ が 存 在 す る ． ス ト レ ー ジ 上 に は ６ 個 の ボ リ ュ ー ム が 構 成 さ れ ， そ れ ぞ れ が 各 サ ー バ に 接 続 さ れ て い る ． ユ ー ザ は ボ リ ュ ー ム 上 に 配 置 さ れ た 仮 想 デ ィ ス ク へ ア ク セ ス を 行 う ． 本 研 究 で は ， ６ 個 の ボ リ ュ ー ム の う ち の １ 個 を 対 象 と し て 分 析 を 行 っ た ．

4.3. 分 析 方 法

分 析 に 使 用 し た 性 能 モ デ ル と 特 徴 量 は ３ 章 で 述 べ た 通 り で あ る ． 同 じ く MSR Cambridge ト レ ー ス を 評 価 に 使 用 し た Guerra ら [1]に 倣 い ， extent の サ イ ズ を 64MiB， epoch の 長 さ を 30 分 と し た ．Guerra ら に よ れ ば ，extent の サ イ ズ は ， メ タ デ ー タ （ ＝ 各 extent の 統 計 情 報 ） の オ ー バ ヘ ッ ド を 考 慮 し つ つ ， な る べ く 小 さ い サ イ ズ が 選 択 さ れ た ．同 様 に ，epoch の 長 さ は ，extent 移 動 に 必 要 な 帯 域 が ，利 用 可 能 な 帯 域 の 10%程 度 に な る よ う に 選 択 さ れ た ． MSR Cambridge ト レ ー ス に つ い て は ， 前 半 の 2007/2/22 か ら 2007/2/25 を 訓 練 用 デ ー タ ， 後 半 の 2007/2/26 か ら 2007/3/1 を テ ス ト 用 デ ー タ と し て 使 用 し た ． VDI ト レ ー ス に つ い て は ， 2015/9/2 か ら 2015/9/3 を 訓 練 用 デ ー タ ， 2015/9/4 か ら 2015/9/5 を テ ス ト 用 デ ー タ と し て 使 用 し た ． SSD の 容 量 は ，訓 練 用 デ ー タ の ワ ー キ ン グ・セ ッ ト・ サ イ ズ に 基 づ き 設 定 し た ． こ こ で ， ワ ー キ ン グ ・ セ ッ ト ・ サ イ ズ と は ， 各 epoch で ア ク セ ス さ れ た extent 数 を 意 味 し て い る ． SSD の 容 量 は ， 訓 練 用 デ ー タ の 平 均 ワ ー キ ン グ ・ セ ッ ト ・ サ イ ズ の 10%に 設 定 し た ． な お ， シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る 評 価 を 行 う 都 合 上 ， 以 下 の 仮 定 を 置 い た ． ト レ ー ス が 採 取 さ れ た デ バ イ ス を 低 速 デ バ イ ス （ ＝ HDD） と 見 做 し ， extent の 移 動 先 と し て 架 空 の 高 速 デ バ イ ス （ ＝ SDD） を 仮 定 す る ． こ の デ バ イ ス は 無 限 の ア ク セ ス 性 能 を 持 つ ， つ ま り ， ア ク セ ス ・ パ タ ー ン に よ ら ず 任 意 の ア ク セ ス の レ イ テ ン シ が 0 [ms]で あ る も の と す る ． こ こ で ， 提 案 手 法 の 効 果 は 次 の 二 種 類 の 要 因 の 影 響 を 受 け る こ と に 注 意 す る 必 要 が あ る ． ① 予 測 モ デ ル の 精 度 特 徴 量 か ら ど れ く ら い 正 確 に 性 能 を 予 測 す る こ と が で き る か ． 精 度 が 高 い ほ ど ， 合 計 レ イ テ ン シ の 大 き い extent を 正 確 に 予 測 す る こ と が で き る の で ， 再 配 置 に よ る 平 均 レ イ テ ン シ の 向 上 が 期 待 で き る ． ② 特 徴 量 の 時 間 変 化 前 epoch の 特 徴 量 に 対 応 す る 性 能 を 完 全 に 予 測 で き た と し て も ， 次 epoch で 特 徴 量 が 変 化 し た と す れ ば ， 性 能 の 予 測 値 と 次 epoch に お け る 性 能 の 実 測 値 に は 誤 差 が 生 じ る ． 特 徴 量 の 時 間 変 化 が 小 さ い ほ ど ， 再 配 置 後 の 次 epoch の 性 能 を 正 確 に 予 測 で き る の で ， よ り 最 適 な extent 配 置 の 選 択 が 可 能 と な る ． 提 案 手 法 の 効 果 に 対 す る こ れ ら の 要 因 の 影 響 を 区 別 す る た め ， 評 価 は 次 の 二 段 階 に 分 け て 行 っ た ．

連 続 す る epoch で 特徴 量が 変 化 しな い 場 合

以 下 の 手 順 で 評 価 を 行 う ． ① あ る epoch に お け る 特 徴 量 か ら 各 extent の 合 計 レ イ シ を 予 測 す る ． ② 予 測 値 の 大 き い extent を SSD（ ＝ 架 空 の 高 速 デ バ イ ス ） に 移 動 し た も の と 見 做 す ． ③ ② で HDD に 残 し た extent に つ い て ， ① と 同 一 の epoch で 実 測 さ れ た レ イ テ ン シ と ア ク セ ス 数 か ら 平 均 レ イ テ ン シ を 算 出 す る ． こ れ は ， 前 epoch と 全 く 同 じ ア ク セ ス ・ パ タ ー ン が

サ ーバ 名

用 途

u s r

ユーザ の ホ ーム ディ レ ク ト リ

pro j

プロ ジェク ト の ディ レ ク ト リ

prn

プリン ト ・ サ ーバ

hm

ハードウェア監視

rsrch

研究プロジェクト

prxy

ファイア・ウォール／Webプロキシ

src1

ソースコード管理

src2

ソースコード管理

stg

Webステージング

ts

端末サーバ

web

Web／SQLサーバ

mds

メディア・サーバ

wdev

テスト用Webサーバ

次 epoch で も 繰 り 返 さ れ る と 仮 定 し た 場 合 に ， 再 配 置 に よ り 平 均 レ イ テ ン シ が ど れ く ら い 向 上 す る か 評 価 し て い る こ と に 相 当 す る ． 特 徴 量 の 時 間 変 化 の 影 響 を 排 除 す る こ と が 本 評 価 の 目 的 で あ る ．

連 続 す る epoch で 特徴 量が 変 化 する 場 合

以 下 の 手 順 で 評 価 を 行 う ． ① あ る epoch に お け る 特 徴 量 か ら 各 extent の 合 計 レ イ シ を 予 測 す る ． ② 予 測 値 の 大 き い extent を SSD（ ＝ 架 空 の 高 速 デ バ イ ス ） に 移 動 し た も の と 見 做 す ． ③ ② で HDD に 残 し た extent に つ い て ，① の 次 の epoch で 実 測 さ れ た レ イ テ ン シ と ア ク セ ス 数 か ら 平 均 レ イ テ ン シ を 算 出 す る ． こ れ は ， 連 続 す る epoch で ア ク セ ス ・ パ タ ー ン が 変 化 す る 現 実 的 な シ ナ リ オ に つ い て 評 価 し て い る こ と に 相 当 す る ．

4.4. 結 果

連 続 す る epoch で 特徴 量が 変 化 しな い 場 合

提 案 手 法 と 従 来 手 法 を 適 用 し た 場 合 の 平 均 レ イ テ ン シ [ms], お よ び 従 来 手 法 に 対 す る 提 案 手 法 の 平 均 レ イ テ ン シ の 削 減 率 [%]を 表 7 に 示 す ． 表 7 平 均 レ イ テ ン シ の 比 較 （ 特 徴 量 が 変 化 し な い 場 合 ） 14 ワ ー ク ロ ー ド 中 ， 13 ワ ー ク ロ ー ド で 平 均 レ イ テ ン シ の 向 上 が 見 ら れ た ． 削 減 率 の 平 均 は 2.0%で あ り ， 従 来 技 術 に 比 べ て 改 善 し た ．

連 続 す る epoch で 特徴 量が 変 化 する 場 合

提 案 手 法 と 従 来 手 法 を 適 用 し た 場 合 の 平 均 レ イ テ ン シ [ms], お よ び 従 来 手 法 に 対 す る 提 案 手 法 の 平 均 レ イ テ ン シ の 削 減 率 [%]を 表 8 に 示 す ． 表 8 平 均 レ イ テ ン シ の 比 較 （ 特 徴 量 が 変 化 す る 場 合 ） 14 ワ ー ク ロ ー ド 中 ， 5 ワ ー ク ロ ー ド で 平 均 レ イ テ ン シ の 向 上 が 見 ら れ た ．削 減 率 の 平 均 は -2.7%で あ り ，従 来 技 術 に 比 べ て 悪 化 し た ．

5. 考 察

評 価 の 結 果 ， 提 案 手 法 に よ る 性 能 改 善 効 果 は 軽 微 な も の に 留 ま っ た ． 本 章 で は ， そ の 原 因 を ３ つ の 観 点 か ら 考 察 す る ．

5.1. ワ ー ク ロ ー ド の 特 性

ア ク セ ス 数 の み に よ っ て ， extent の 合 計 レ イ テ ン シ を 十 分 な 精 度 で 予 測 で き る よ う な ワ ー ク ロ ー ド に つ い て は ， 提 案 手 法 に よ る 性 能 改 善 の 余 地 が 少 な い ． こ の 仮 説 を 検 証 す る た め ， 連 続 す る epoch で 特 徴 量 が 変 化 し な い と 仮 定 し た 場 合 に つ い て ， 次 の 追 加 評 価 を 行 っ た ． 従 来 技 術 を 適 用 し た 場 合 の 平 均 レ イ テ ン シ と ， 理 論 上 最 適 な 再 配 置 ア ル ゴ リ ズ ム を 適 用 し た 場 合 の 平 均 レ イ テ ン シ を 比 較 し た ． こ こ で ， 理 論 上 最 適 な 再 配 置 ア ル ゴ リ ズ ム と は ， 合 計 レ イ テ ン シ の 実 測 値 が 多 い 上 位 extent を SSD に 移 動 す る ア ル ゴ リ ズ ム で あ る ．こ れ は ま た ，100%の 精 度 で 性 能 予 測 が 可 能 な 場 合 の 提 案 手 法 と 同 一 の ア ル ゴ リ ズ ム で も あ る ． 結 果 を 表 9 に 示 す ． ワークロード 提案手法[ms] 従来手法[ms] 削減率[%] hm_0 1.12 1.17 3.98 mds_0 2.42 2.51 3.39 prn_0 0.325 0.374 13.1 proj_0 15.9 16.1 0.985 prxy_0 0.0761 0.0561 -35.6 rsrch_0 0.0968 0.108 10 src1_2 1.25 1.35 7.2 src2_0 0.375 0.388 3.23 stg_0 0.172 0.185 6.92 ts_0 2.85 2.87 0.871 usr_0 1.76 1.87 5.93 wdev_0 0.147 0.156 6.19 web_0 1.45 1.47 1.65 VDI 1.11 1.12 0.849 ワークロード 提案手法[ms] 従来手法[ms] 削減率[%] hm_0 1.35 1.39 3.04 mds_0 2.48 2.56 3.1 prn_0 0.617 0.629 1.87 proj_0 19 19.2 1.23 prxy_0 0.0817 0.0596 -37 rsrch_0 0.193 0.188 -2.64 src1_2 1.74 1.73 -0.436 src2_0 0.417 0.41 -1.79 stg_0 0.199 0.198 -0.203 ts_0 3 3.02 0.535 usr_0 2.07 2.05 -0.884 wdev_0 0.257 0.252 -1.88 web_0 1.81 1.8 -0.324 VDI 3.03 2.96 -2.27

表 9 従 来 技 術 と 理 論 上 最 適 な ア ル ゴ リ ズ ム の 比 較 削 減 率 の 平 均 は 14.7%だ っ た ． 提 案 手 法 に よ る 削 減 率 の 平 均 は 2.0%だ っ た の で 性 能 改 善 の 余 地 は あ る も の の ， こ れ ら の ワ ー ク ロ ー ド で は 劇 的 な 性 能 改 善 は 見 込 め な い こ と に な る ． こ の 理 由 と し て ， 次 の 二 点 が 考 え ら れ る ． ① 評 価 に 使 用 し た ト レ ー ス が ， 合 計 ア ク セ ス 数 の み で 合 計 レ イ テ ン シ が 決 ま る デ バ イ ス で 採 取 さ れ た ． ② 評 価 に 使 用 し た ト レ ー ス で は ， 合 計 ア ク セ ス 以 外 の 特 徴 量 が extent 間 で ほ と ん ど 差 が な か っ た ． 今 後 は 評 価 結 果 の 分 析 を 進 め ， 上 記 を 明 ら か に す る 予 定 で あ る ．

5.2. モ デ ル 化 の 粒 度

モ デ ル を デ バ イ ス 全 体 で は な く extent に 対 し て 作 成 す る こ と で ， 予 測 精 度 が 下 が る こ と が 予 想 さ れ る ． こ れ は 以 下 の 理 由 に よ る ． ① extent を 跨 ぐ ア ク セ ス が 「 平 均 ア ク セ ス 間 距 離 」 に 反 映 さ れ な く な る ． ② 本 来 は デ バ イ ス 全 体 で 一 つ 存 在 す る コ マ ン ド キ ュ ー が ， extent 毎 に 存 在 す る も の と 見 做 さ れ る ． モ デ ル 化 の 粒 度 に よ る 影 響 を 調 べ る た め ， デ バ イ ス 全 体 を モ デ ル 化 し た 場 合 と extent を モ デ ル 化 し た 場 合 の 予 測 精 度 を 比 較 す る ． デ バ イ ス 全 体 を モ デ ル 化 し た 場 合 は ， 各 epoch で 予 測 し た デ バ イ ス 全 体 の 合 計 レ イ テ ン シ の 絶 対 誤 差 を 算 出 し た ． extent を モ デ ル 化 し た 場 合 は ， 各 epoch で 予 測 し た 各 extent の 合 計 レ イ テ ン シ の 絶 対 誤 差 を 算 出 し た ． 比 較 結 果 を 表 10 に 示 す ．数 値 は 全 絶 対 誤 差 [%]の 中 央 値 で あ る ． 表 10 モ デ ル 化 の 粒 度 と 予 測 誤 差 ワ ー ク ロ ー ド デ バ イ ス 全 体 [%] extent[%] hm_0 36.9 68 mds_0 3.36 38.8 prn_0 28.4 67.4 proj_0 28.2 68.2 prxy_0 5.37 126 rsrch_0 7.98 36.2 src1_2 74.1 167 src2_0 12.6 34.6 stg_0 30.5 31.6 ts_0 9.41 31.8 usr_0 10.6 74.5 wdev_0 13.6 52.6 web_0 5.04 38.4 VDI 13 103 デ バ イ ス 全 体 を モ デ ル 化 し た 場 合 は 平 均 20%，extent を モ デ ル 化 し た 場 合 は 平 均 67%と ，大 幅 な 予 測 誤 差 の 増 大 が 見 ら れ た ． 解 決 策 と し て ， デ バ イ ス 全 体 の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン を 表 現 す る 特 徴 量 の 導 入 等 が 考 え ら れ る ．

5.3. 特 徴 量 の 時 間 変 化

連 続 す る epoch で 特 徴 量 が 変 化 す る 場 合 ， 連 続 す る epoch で 特 徴 量 が 変 化 し な い と 仮 定 し た 場 合 に 比 べ ， 提 案 手 法 に よ る 性 能 改 善 効 果 の 悪 化 が 見 ら れ た ． こ れ は 先 述 の 通 り ， 連 続 す る epoch で 特 徴 量 が 変 化 し た こ と が 原 因 と 考 え ら れ る ． 解 決 策 と し て ， 提 案 手 法 と 特 徴 量 の 変 化 を 予 測 す る ア ル ゴ リ ズ ム を 組 み 合 わ せ る こ と が 考 え ら れ る ． 前 epoch の 特 徴 量 を そ の ま ま 性 能 モ デ ル へ の 入 力 と し て 使 用 す る の で は な く ， 過 去 の epoch の 特 徴 量 か ら 次 epoch の 特 徴 量 を 予 測 し ， 予 測 値 を 性 能 モ デ ル へ の 入 力 と し て 使 用 す る こ と で ， よ り 正 確 な 性 能 予 測 が 可 能 に な る と 思 わ れ る ．

6. 関 連 研 究

6.1. 階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ド ・ ス ト レ ー ジ ・

シ ス テ ム

階 層 型 ハ イ ブ リ ッ ト・ス ト レ ー ジ・シ ス テ ム は ，IBM [13]や EMC [6]等 ， 複 数 の ベ ン ダ ー か ら 商 品 化 さ れ て い る ．公 開 さ れ て い る ド キ ュ メ ン ト か ら 判 断 す る 限 り ， そ れ ら の 多 く は ア ク セ ス 数 に 基 づ く 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム を 採 用 し て い る ． Guerra ら [1]は ア ク セ ス 数 に 加 え ，ア ク セ ス の シ ー ケ ン シ ャ ル 性 も 考 慮 し た 配 置 選 択 ア ル ゴ リ ズ ム を 提 案 し た ． ア ク セ ス 数 の 予 測 精 度 向 上 を 目 的 と し た 研 究 と し て は ， Oe ら [8]に よ る 研 究 が あ る ． Oe ら は ア ク セ ス が 集 中 す る 領 域 を 予 測 し ， 当 該 領 域 の デ ー タ を 事 前 に ワークロード 最適法[ms] 従来手法[ms] 削減率[%] hm_0 0.975 1.17 16.6 mds_0 2.27 2.51 9.52 prn_0 0.285 0.374 23.8 proj_0 15.5 16.1 3.81 prxy_0 0.0418 0.0561 25.6 rsrch_0 0.0838 0.108 22.1 src1_2 1.04 1.35 23.1 src2_0 0.335 0.388 13.5 stg_0 0.164 0.185 11.4 ts_0 2.65 2.87 7.55 usr_0 1.68 1.87 10.5 wdev_0 0.134 0.156 14.1 web_0 1.37 1.47 7.3 VDI 0.91 1.12 18.1

SSD に 移 動 す る ア ル ゴ リ ズ ム を 提 案 し て い る ．

6.2. 性 能 予 測 に 基 づ く デ ー タ 再 配 置

ス ト レ ー ジ ・ シ ス テ ム の 性 能 向 上 を 目 的 と し て ， 性 能 予 測 に 基 づ い た デ ー タ 再 配 置 を 行 う 手 法 が 提 案 さ れ て い る ． Gulati ら [2][3]や Park ら [9]は 複 数 の 仮 想 デ ィ ス ク と 複 数 の ス ト レ ー ジ ・ デ バ イ ス が 存 在 す る 仮 想 化 環 境 に お い て ， 性 能 予 測 に 基 づ い た 負 荷 分 散 を 行 う 手 法 を 提 案 し た ．

7. お わ り に

本 研 究 で は ， ワ ー ク ロ ー ド の ア ク セ ス ・ パ タ ー ン か ら ， 当 該 ワ ー ク ロ ー ド を 各 デ バ イ ス で 実 行 し た 場 合 の 性 能 を 予 測 す る こ と で ， 性 能 を 最 大 化 す る デ ー タ 配 置 を 選 択 す る 手 法 を 提 案 し た ． 複 数 の ワ ー ク ロ ー ド に 対 し て シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ る 評 価 を 行 い ， 従 来 手 法 と 比 較 し た 結 果 を 示 し た ． 今 後 は ， 特 徴 量 の 追 加 や ， 特 徴 量 の 変 化 を 予 測 す る ア ル ゴ リ ズ ム と の 組 み 合 わ せ 等 に よ り ， 性 能 モ デ ル の 精 度 向 上 を 進 め る ．

参 考 文 献

[1] J. Guerra, H. Pucha, J. Glider, W. Belluomini, R.

Rangaswami. Cost Effective Storage using Extent Based Dynamic Tiering. In Proc. of FAST, 2011.

[2] A. Gulati, C. Kumar, I. Ahmad. BAS IL : Automated IO Load Balancing Across Storage Devices. In Proc. of FAST, 2010. [3] A. Gulati, G. Shanmuganathan, I. Ahmad, C. Waldspurger,

M. Uysal. Pesto: Online Storage Performance Managemen t in Virtualized Datacenters. In Proc. of SoCC, 2011.

[4] S. Hayashi, N. Komoda. Evaluation of SSD Tier Method and SSD Cache Method in Tiered Storage System. In Proc. of AC IS, 2013.

[5] H. Kim, I. Koltsidas, N. Ioannou, S. Seshadri, P. Muench, C. L. Dickey, L. Chiu. How could a flash cache degrade database performance rather than improve it? Lessons to be learnt from multi -tiered storage. In Proc. of INFLOW, 2014. [6] B. Laliberte. Automate and Optimize a Tiered Storage

Environment FAST! ESG White Paper, 2009.

[7] D. Narayanan, A. Donnelly, A. Rowstron. Write off -loading: Practical Power Management for Enterprise Storage. In Proc. of TOS, 2008.

[8] K. Oe, T. Nanri, K. Okamura. On -The-Fly Automated Storage Tiering with Proactive and Observational Migration. In Proc. of CAND AR, 2015.

[9] N. Park, I. Ahmad, D. J. Lilja. Romano: Autonomous Storage Management using Performance Prediction in Multi-Tenant Datacenters. In Proc. of SoCC, 2012.

[10]M. Peters. Netapp’s solid state hierarchy. ESG White Paper, 2009.

[11]C. Ruemmler, J. Wilkes. An introduction to disk drive modeling. IEEE Computer, 27(3), 1994.

[12]G. Soundararajan, V. Prabhakaran, M. Balakrishnan, and T. Wobber. Extending SSD lifetimes with disk -based write

caches. In Proc. of FAST, 2010.

[13]Taneja Group Technology Analysts. The State of the Core Engineering the Enterprise Storage Infrastructure with the IBM DS8000. White Paper, 2010.

[14]M. Wang, K. Au, A. Ailamaki, A. Brockwell, C. Faloutsos, G. R. Ganger. Storage Device Performance Prediction with CART Models. In Proc. of MASCOTS, 2004.