成果報告書詳細
管理番号20100000002147
タイトル*平成21年度中間年報 「グリーンネットワーク・システム技術研究開発プロジェクト(グリーンIT プロジェクト)/エネルギー利用最適化データセンタ基盤技術の研究開発/サーバの最適構成とクラウド・コンピューティング環境における進化するアーキテクチャーの開発/クラウド・コンピューティング技術の開発」 平成21年度-平成24年度
公開日2010/11/10
報告書年度2009 - 2009
委託先名日本電気株式会社 独立行政法人産業技術総合研究所 株式会社IIJ イノベーションインスティテュート
プロジェクト番号P08017
部署名省エネルギー技術開発部
和文要約和文要約等以下本編抜粋:1. 研究開発の内容及び成果等
(1)新しい管理空間によるデータ管理技術の研究開発(統合情報空間管理)
(日本電気株式会社)
ア) 運用管理に関連する要素技術調査、および運用管理に関わる電力消費量調査
データの運用管理における消費電力動向を確認するため消費電力調査を実施し、長期的視点では、データの蓄積により定常的にかかる電力消費量の削減、短期的視点では、データのI/O 処理効率を高めることによるリソース占有時間の短縮が、省電力効果を得るためのアプローチであることを確認した。また、上記を踏まえた要素技術の観点では、データ蓄積コストの削減処理のアプローチとデータ 処理の効率化のアプローチはトレードオフの関係となりうることを確認した。
イ) データ特性に基づく重複排除型データ格納手法の理論モデルの検討と設計実運用されている業務ファイルサーバに格納されているデータ種別調査結果から、容量比率の大きい文書コンテンツ系のデータの重複排除の可能性を検討した。上記を踏まえて、データの重複検出精度を高めるべく、コンテンツ内に埋め込まれている画像オブジェクトに着目した重複検出手法を考案し、重複検出精度の検証を行った。本検証結果を元に、前記重複検出手法の適用を含め、サービスレベルに応じたデータ格納手法のモデル化を完了した。
ウ) データ配置・構造最適化技術を実現する制御モデル検証プログラムの検討と設計
データ配置・構造最適化を検証する手法の検討、および設計を行った。まず、現在のクラウド環境のモデル化を行い、クラウド環境を3つのモデル(ミドルウェア、ハードウェア、ワークロード)で表現することとした。これら3つのモデル表現を組み込み、ワークロードに対する性能と消費電力量についてシミュレーションを行うことが出来る制御モデル検証プログラムの概要設計を完了した。
英文要約Title: Research and Development Projects for Green Network Systems /Research and Development for Data Center Platform Technologies to Optimize Power Consumptions /Development for Optimizations of Server Constructions and Evolving Architectures on Cloud Computing /Development for Cloud Computing Technologies (FY2009-FY2012) FY2009 Annual Report
1. Integrated Information Management Systems: We proposed methods of detecting duplications of image objects in content data and modeled data storage management system. And we modeled cloud computing environments with three components of middleware, hardware, and workloads and made outline designs of evaluation program for simulating system performance and power consumption on system control models. 2. Data Affinity Processing Platforms: We designed and prototyped a MapReduce system by Python and Java to obtain findings on designing high-speed data affinity processing systems. As the results of evaluations of the MapReduce system, it turned out that a process of writing temporary data to distributed storage would be a system bottleneck, and a requirement for distributed storage of the data affinity processing platform was clarified. 3. Data Centric Control Systems for Distributed Computing Platforms: We designed and prototyped a test platform of distributed computing system. The test platform consists of an object storage platform, a distributed remote processing platform and an operational management platform. The object storage platform has functions to scale-out to 100’s of nodes. The distributed remote processing platform has functions to run java object methods and script programs by remote procedure calls. The operational management platform has a function to monitor status of the distributed system and a function to control for installing and uninstalling nodes. 4. Integrated Network Control Systems: We constructed and evaluated storage systems that connected to SSD by PCI-Express over Ethernet. As a result of the evaluation, it turned out that the storage systems would make the best use of I/O performance of SSD. In addition, we examined shared storage systems by common Ethernet networks, and it was turned out that the shared storage systems would be achieved by adding a network gateway unit and a function to communicate between servers. 5. Distributed Cache Systems: We developed autonomous distributed cache systems with a collaborative caching mechanism to share cache status by a distributed hash table. And we confirmed that the collaborative caching mechanism using the simplest algorithm operated normally. In addition, we made both a common web access workload model and a flash crowd web access workload model for evaluating the distributed cache systems, and constructed an evaluation system that could reproduce workloads of 18,000 web connections by the SPECweb2009 benchmark. 6. Overall Evaluations: We constructed a distributed system consisting of about 130 servers. The distributed system has a function to deploy OS, middleware and application software to each node and a function to measure power consumption of each node.
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