クラウド環境における大規模データブロードキャストの動的最適化
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概要
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クラウド環境において大規模データセットを用いた並列アプリケーションを実行する場合,巨大なデータを各ノードに効率良く配布する必要がある.従来のクラスタ・マルチクラスタ型並列計算実行環境におけるブロードキャスト通信の最適化手法では,ネットワークトポロジやバンド幅などのモニタリング情報をもとに効率的に転送可能なスパニングツリーを構築してブロードキャストを実現する手法など様々な手法が研究されているが,クラウドのような動的にネットワーク性能が変化するような環境においては,ボトルネックリンクの発生やトポロジが変化した場合,ツリーの再構築を行わなければならず,つねに最適な性能を維持し続けることは難しい.本研究では,クラウド環境として Amazon EC2/S3 を対象とし,S3 に保存された大規模なデータセットを EC2 ノードに高速にブロードキャストする手法を提案する.提案するアルゴリズムは,トポロジ情報を必要とせず,また,各ノードがダウンロードボトルネックリンクに対するロードバランスを行うことで,動的に各ノードのスループットを最大化することを可能とする.本稿では,まず Amazon EC2/S3 の性能を測定して問題点を明らかにし,提案アルゴリズムの実装を行い,EC2/S3 での性能評価を行った.その結果,単純な手法に比べてスケーラブルでかつ高い性能が得られることを確認した.
- 2010-06-21
著者
-
松岡 聡
国立情報学研究所
-
松岡 聡
東京工業大学
-
松岡 聡
東京工業大学:国立情報学研究所
-
千葉 立寛
東京工業大学大学院
-
ティロキールマン
アムステルダム自由大学
-
マタイスデンバーガー
アムステルダム自由大学
-
千葉 立寛
東京工業大学|日本学術振興会特別研究員dc
-
松岡 聡
東京工業大学|国立情報学研究所
-
松岡 聡
東京工業大学情報理工学研究科数理・計算科学専攻
-
松岡 聡
東工大:国情研
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