AspectJを用いたFault-InjectionによるHadoop MapReduceの耐故障処理に関する性能評価
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概要
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近年,ネットワークサービスの利用形態の1つとして,クラウドコンピューティングが注目を集めている.そのクラウドの内部では,複数の要素によって構成される分散システムによって処理が行われており,主にMapReduceなどの分散処理フレームワークにより処理を複数のサーバに分散させている.大規模な分散システムでは,ネットワーク通信障害をはじめとした様々な障害が発生する可能性があるため,システムには高いフォールトトレランス(耐故障性)が要求され,十分な性能評価を行ったうえでシステムを提供する必要がある.しかし分散システムの耐故障処理の動作は複雑なものとなっているため,その性能を評価する効率的な手法として,ランタイムに評価を行う手法が有効であると考えられる.本研究では,Apache Hadoopを対象とし,AspectJを用いて,MapReduceの動作中に考えられる様々な障害を発生させ(Fault-Injection),同時にシステムの動作を監視するモニタを実装する手法を提案する.この手法を用いて,MapReduceの障害発生後の動作をランタイムに解析することにより,耐故障処理の効率的な性能評価を行うことが可能である.今回,障害発生下におけるMapReduceアプリケーションの実行や,モニタにより生成されたトレースにより,Hadoop MapReduceの耐故障性に関する評価実験を行った.
- 2014-03-25
著者
-
山根 智
金沢大学理工学域電子情報学系
-
櫻井 孝平
金沢大学理工研究域電子情報科学系
-
中川 洋介
金沢大学理工学域|現在,金沢大学大学院自然科学研究科
-
清水 裕亮
金沢大学理工学域|現在,金沢大学大学院自然科学研究科
-
櫻井 孝平
金沢大学理工研究域
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