動的なレプリカ数調節によるデータスパイク平準化
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概要
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Twitter や YouTube,Yahoo! Video などの大量データを扱うデータインテンシブな大規模サイトで人気データにユーザーのアクセスが集中すること (データスパイク) によるレスポンス性能の低下が問題になっている.本稿では時間軸に沿って重み付けされた人気度を省メモリで推定することによってデータスパイクの検出を高速に行い,データスパイク時のアクセス頻度の高さによって動的にレプリカ数を調節することでデータスパイクによるレスポンス性能の低下問題を解決する ARD (Adaptive Replication Degree) 機構を提案する.ARD 機構の評価を Michael Jackson の突然死に伴って Wikipedia で発生したデータスパイクを模したワークロードで行ったところ,データスパイクが発生した 5 秒後にはそのスパイクを検出でき,データスパイク時の平均レスポンス時間を 70% 削減できることを確認した.
- 2012-07-25
著者
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