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mori b

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  1. 1. 複雑系工学講座 調和系工学研究室 4年 森 康真 卒業論文発表 社会性昆虫の反応閾値強化モデルを用いた 適応的ネットワーク資源割当に関する研究
  2. 2. 背景 ネットワークによって結ばれた複数の計算機資源から構成される 分散型システム 複数のタスク(webサーバー、アプリケーションサーバー、 データベースサーバー) タスクの要求量と優先度が状況に応じて動的に変化 補強やメンテナンスのために計算機資源構成が動的に変化 資源割り当て • どの計算機資源がどのタスクを処理するかを決めること 状況に応じて各タスクに対する適切な計算機資源の割り当て
  3. 3. 目的 管理者が設定した優先度に従ってタスクを実行するように割 り当てることが可能 環境変動への追従性 資源割り当ての事前設定に多くのパラメータの調整が不要 社会性昆虫の反応閾値強化モデルを用いることで,動的に資源割当 を行なうシステムの提案とシミュレーションによる検証 社会性昆虫の反応閾値強化モデル[Theraulaz et al. 98] 多数の個体が複数のタスクを分散的に実行 Stigmergyと呼ばれる環境を介在したコミュニケーションを利用 多数の個体が分散的に行動し、環境変動に対応しながら群れ全 体の目的を達成するために柔軟に労働力を配分するメカニズム 望ましい資源割り当て
  4. 4. アクセス要求 モデル化 ジョブの流れ  ,2,1,0|t離散時間  処理待ちジョブを並ばせるキュー 先頭ジョブが処理を受ける   移行可次のサーバプロセスへ を満たせばlp STEPtjtt  : : WebServer :AppServer :DataBase2 :DataBase1 サーバプロセス サイクル数処理完了に必要な でジョブのサーバプロセス CPU lSTEPl : }1|{ MlsS l  ・サーバを稼動させる処理 バッチプロセス }1|{ LkMbB k  ・バッチ処理を実行する で扱うプロセス時刻 能次のプロセスへ移行可          キューの先頭処理待ちジョブの状況 サイクル数資源に実行された ttp tst CPUtjtt p p p :)( }, ,{:)( :)( ジョブ }1|{ npjJ p  ・サーバプロセスに対する外部のアクセス からの要求を返すための処理 処理結果 セス集合の要素で資源が実行するプロ時刻 サイクル数残量単位時間当り実行可能 ーのジョブを並べるキュサーバプロセス サイクル数単位時間当り実行可能 ttSERVICE CPUtremainCPU lque CPUCPU i i il i :)( :)( : : 資源 }1|{ NirR i  ・各サーバプロセス,バッチプロセスのう ち一つを起動し処理を行なう pj プロセス }1|{ LjprPR j  CPUサイクル:処理の最小単位 :バッチ処理6b 1s 2s 3s 4s 5s
  5. 5. 資源割当行列 プロセス 資 源 各資源は時刻tにおいて一つ のプロセスのみを実行 0:非実行 1:実行 この行列の値を決定する→資源割当 モデル化 環境の変動に応じて資源割当行列を更新する:動的資源割当 … 0 0 … 1 1 0 … 0 … … … … … 0 1 … 0 jpr ir 1r 2r Nr 1pr 2pr Lpr
  6. 6. 社会性昆虫の反応閾値強化モデルの適用 に対する優先度のプロセス資源 ji )()( )( )( 22 2 tts ts tP ijj j ij   ・・・ サ ー バ プ ロ セ ス 1 資源1 ・・・ ・・・ ・・・ が実行された場合 でプロセス資源 ji 学習係数  :)()1(   tt ijij 忘却係数  :)()1(   tt ijij合が実行されなかった場でプロセス資源 ji WebServer AppServer DataBase1 DataBase2 バッチ処理 サーバプロセス1 キューに並ぶジョブ数:刺激強度 )(tsl バ ッ チ プ ロ セ ス 5 )(11 t )(15 t )(21 t )(25 t )(51 t )(55 t に対する反応閾値のプロセス資源  jitij :)( 刺激強度 )(tPij シグモイド関数 資源2 資源N サーバプロセス2 サーバプロセス3 サーバプロセス4 バッチプロセス5 バ ッ チ プ ロ セ ス 5 バ ッ チ プ ロ セ ス 5 サ ー バ プ ロ セ ス 1 サ ー バ プ ロ セ ス 1 jprが最も高くなる に対して資源割当行列の値を 1に,それ以外を0にする プロセス 資 源 … 0 0 … 1 1 0 … 0 … … … … … 0 1 … 0 ir 1r 2r Nr 1pr 2pr Lpr jpr
  7. 7. s1:Webサーバ【行き】 50 50 150 s2:Webサーバ【帰り】 100 100 100 s3:Appサーバ 400 400 400 s4:DataBaseサーバ1 200 300 100 s5:DataBaseサーバ2 500 500 500 ステップ毎に閾値更新時刻 忘却係数  学習係数 )着率ポアソン分布(平均到 アクセス要求 10 5.1 0.1 1,1000 0.2 : minmax         実験1設定  サーバプロセスの環境変動への 追従性の検証 99990~t 2種類の資源割当て方法を比較 A) 資源の割当てを事前に固定 B) 反応閾値強化モデルを用いて動的に割当て 必要CPUサイクル数を変更 処理待ちジョブ数の推移から動的割当ての効果を検証 ~10000 lSTEP必要CPUサイクル数 19999 ~20000 }151|{  irR i資源          1511:300 106:200 51:100 i i i CPUi 単位時間当り実行可能CPUサイクル数 バッチプロセス の刺激強度:50 サーバプロセス の lSTEP 6b
  8. 8. 実験1結果 反応閾値強化モデルを用いた動的割当て 動的割当無し を増加させることでそのサーバプロ セスへの資源割当が多くなり,減少させる ことで資源割当が少なくなる →環境変化に追従 lSTEP 時刻2000までは処理待ちジョブ数が増加, 後に減少 →閾値更新が進む間は資源割当変更が 多発しているため 平均CPUサイクル数割当推移 CPUサイクル数割当
  9. 9. 実験2設定 4.20.2   • において平均到着率 を変更10000t  • において資源を追加15000t s1:Webサーバ【行き】 50 s2:Webサーバ【帰り】 100 s3:Appサーバ 400 s4:DataBaseサーバ1 200 s5:DataBaseサーバ2 500 lSTEP必要CPUサイクル数 ステップ毎に閾値更新時刻 忘却係数  学習係数 10 5.1 0.1 1,1000 minmax       }151|{  irR i資源          1511:300 106:200 51:100 i i i CPUi 単位時間当り処理力 }191|{  irR i             1916:250 1511:300 106:200 51:100 i i i i CPUi  環境変動への追従性の検証 ジョブの平均到着率 資源数 バッチプロセス の刺激強度:506b
  10. 10. 平均到着率増加と共にバッチプロセス からサーバプロセスへ資源割当変更 資源追加後はバッチプロセスへの資源 割当が回復 →環境変動に追従 4.20.2   資源を追加 各サーバプロセスの処理待ちジョブ数が50以 下で推移している →バッチ処理の刺激強度を50に設定してい るため →過負荷でないならば,他のタスクの処理 待ちジョブ数をバッチ処理の刺激強度の値未 満で推移させる可能性 実験2結果 平均CPUサイクル数割当推移 CPUサイクル数割当
  11. 11. 結論 環境の変化に対して動的にネットワーク資源を割り当てるシステ ムを提案した 社会性昆虫の反応閾値強化モデルを用いた シミュレーションを行い以下の環境変動に対する追従性を検証した サーバプロセスの必要CPUサイクル数の増減 アクセスの平均到着率の増加 資源の追加 現実に即したモデルの拡張 Market-basedアルゴリズムとの比較 実際のマシンを用いた実証実験 今後の課題

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