仮想サーバ環境において動的なセッション管理を可能とする強化学習モデルの提案(ライフログ活用技術,オフィス情報システム,情報通信マネジメント,一般)
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概要
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1台のサーバで複数サービスを提供する仮想サーバ環境では,CPUやメモリなどのマシンリソースを複数のサービスで共有することになる.このような環境では,各サービスのセッション数が増加してリソースが不足すると,スラッシングが発生してサーバの性能が著しく低下する.それゆえ,サーバ性能の低下を防ぐためには各サービスが利用しているリソース量を推定する必要があるが,動的に変化するリソース利用量を推定することは困難である.そこで本稿では,マシンリソースを有効利用しながらスラッシングの発生を防ぐために,強化学習を用いた動的セッション管理法を提案する.提案方式では,各サービスの応答時間から推定したリソースの利用状況と各サービスのセッション数から,エージェントがQ学習を用いて各状態に対する最適行動を決定する.サーバは決定した最適行動に従ってセッションの受け入れ可否を決定し,結果として各サービスにリソースを効率よく割り当てることができるようになる.本方式は,2つの異なる仮想化手法に対してそれぞれ容易に実装することができ,実環境での利用が期待される.本方式の性能をシミュレーションで評価し,提案方式の有効性を調査する.シミュレーション結果から,提案方式を用いることによって,マシンリソースを有効利用しながらスラッシングを防ぐことができ,さらにサービスの優先制御も実現できることを示す.
- 2010-01-14
著者
-
小柳 衣津美
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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橘 拓至
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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水谷 后宏
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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橘 拓至
奈良先端科学技術大学院大学
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小柳 衣津美
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科:情報通信研究機構新世代ネットワーク研究センター
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小柳 衣津美
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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橘 拓至
福井大学大学院工学研究科
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橘 拓至
奈良先端科学技術大学院大
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