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わたしの研究開発紹介 - 技術者から研究者へ - / Introduction to my research
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Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
April 10, 2019
Research
1
600
わたしの研究開発紹介 - 技術者から研究者へ - / Introduction to my research
1. なぜ技術者から研究者へ転向したのか
2. 事業での実践を研究へ昇華した事例 (前職)
3. 今後の研究開発の構想 (さくらインターネット)
Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
April 10, 2019
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Transcript
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9 ݚڀ։ൃ࣮1 1.௶༎थ, ࣗવͷ͝ͱ͘ෳࡶԽͨ͠ΣϒγεςϜͷࣗతӡ༻ʹ͚ͯ, ਓೳֶձ ߹ಉݚڀձ ୈ3ճΣϒ αΠΤϯεݚڀձ(টߨԋ), 201711݄24 2.௶༎थ,
ߴʹൃୡͨ͠γεςϜͷҟৗਆͷౖΓͱݟ͚͕͔ͭͳ͍, IPSJ-ONE 2017, 201703݄18 3.௶༎थ, αʔόϞχλϦϯά͚࣌ܥྻσʔλϕʔεͷ୳ڀ, ୈ9ճΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜ (IOTS2016)(টߨԋ), 201612݄01 ɾࠪಡ͖จ(ࠃ) ɾߨԋ(ࠃ) 1.௶༎थ, ࡔேਓ, ᖛా݈, দխ, Ѩ෦ത, দຊ྄հ, “HeteroTSDB: ҟछࠞ߹ΩʔόϦϡʔετΞΛ༻͍ͨࣗಈ ֊ԽͷͨΊͷ࣌ܥྻσʔλϕʔεΞʔΩςΫνϟ”, Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδϜจू, 2018, 7-15 (2018-11-29), 201812݄. ɾࠃࡍձٞจ 1.Yuuki Tsubouchi, Asato Wakisaka, Ken Hamada, Masayuki Matsuki, Hiroshi Abe, Ryosuke Matsumoto, “HeteroTSDB: An Extensible Time Series Database for Automatically Tiering on Heterogeneous Key-Value Stores”, Proceedings of The 43rd Annual International Computers, Software & Applications Conference (COMPSAC), July 2019. (to apper)
10 ݚڀ։ൃ࣮2 ɾॻ੶ɾࡶࢽ 1.Ҫ্େี,പ୩େี,ਿࢁ௨,ాத৻࢘,௶༎थ,দխ, Mackerel αʔόࢹʦ࣮ફʧೖ, ٕज़ධࣾ, 20178 ݄26 2.௶༎थ,
MackerelͰ͡ΊΔαʔόཧ ୈ17ճ ϩʔϧฤͷߟ͑ํ, Software Design 20167݄߸, ٕज़ධࣾ, 20166݄18 3.௶༎थ, MackerelͰ͡ΊΔαʔόཧ ୈ13ճ MackerelͱServerspecΛΈ߹ΘͤͨΠϯϑϥςετ, Software Design 20163݄߸, ٕज़ධࣾ, 20162݄18 4.௶༎थ, MackerelͰ͡ΊΔαʔόཧ ୈ9ճ MackerelͷΞʔΩςΫνϟΛΔ, Software Design 201511݄߸, ٕज़ධࣾ, 201510݄17 5.௶༎थ, Perl Hackers Hub ୈ34ճ DockerʹΑΔPerlͷWebΞϓϦέʔγϣϯ։ൃ, WEB+DB PRESS Vol.88, ٕज़ ධࣾ, 20158݄24 6.௶༎थ, MackerelͰ͡ΊΔαʔόཧ ୈ6ճ Mackerelपลͷӡ༻πʔϧͱAWS࿈ܞϊϋ, Software Design 20158݄߸, ٕज़ධࣾ, 20157݄18 7.௶༎थ, MackerelͰ͡ΊΔαʔόཧ ୈ3ճ ӡ༻͠ͳ͕ΒҭͯΔαʔόࢹͷϧʔϧ, Software Design 20155 ݄߸, ٕज़ධࣾ, 20154݄18
11 ത࢜՝ఔͷؔ৺ ɾτοϓΧϯϑΝϨϯε(COMPSAC)ʹࠪಡΛ௨ͤͨ͜ͱ͋Γɺ දతϓϩμΫτΛ࡞Εͨ͜ͱΛ٬؍తʹࣔ͢͜ͱ͕Ͱ͖ͭͭ͋Δ ɾ͔͠͠ɺ࣍ͷண͔ΒදతϓϩμΫτΛ࡞Εͨͱͯ͠ɺҰͭͷε τʔϦʔʹ݁߹͢ΔʹɺͦΕ·ͰͱҟͳΔೳྗ͕ඞཁʹࢥ͑Δ ɾෳͷݚڀΛ౷߹͠ɺҰͭʹ·ͱΊΔͱ͍͏ത࢜จͷϑϨʔϜ ϫʔΫΛҎͬͯɺετʔϦʔʹ·ͱΊΔೳྗΛʹண͚ΒΕͳ͍͔ ͱ͍͏ظΛ͍ͬͯΔ
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࠾ ɾIEEE COMPSAC 2019 ϝΠϯγϯϙδϜ (short paper) ࠾
HeteroTSDB: An Extensible Time Series Database for Automatically Tiering on
Heterogeneous Key-Value Storesa HeteroTSDB: ҟछࠞ߹ΩʔόϦϡʔετΞ Λ༻͍ͨࣗಈ֊ԽͷͨΊͷ ࣌ܥྻσʔλϕʔεΞʔΩςΫνϟ
15 ຊݚڀͷഎܠͷ֓؍ ࣾձͷഎܠ ΠϯλʔωοταʔϏεͷ৴པੑΛৗʹܭଌ͢Δͷ͕ͨΓલʹ ࣾձͷ ཁٻᶃ ࣌ܥྻσʔλΛߴղ૾ʹऔಘ͠ ظอଘ͍ͨ͠ ࣾձͷ ཁٻᶄ
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ఏҊγεςϜͷॲཧϑϩʔ 19 Message Broker (1) write Client Metric Writer Metric
Reader In-Memory DBMS On—Disk DBMS (2) subscribe and write (3) migration (i) query (ii) read from each dbms (iii) merge datapoints (ii)
20 0 1 2 3 4 5 0 20 40
60 80 100 120 datapoint writes / min (mega) minutes In-Memory KVS On-Disk KVS ΠϯϝϞϦKVSͷؒॻ͖ࠐΈճ 4MͰҰఆ ΦϯσΟεΫKVSؒॻ͖ࠐΈճ 70k͔Β170kͷؒΛਪҠ ΦϯσΟεΫKVSͷ ؒॻ͖ࠐΈճΛ 1/20ʹݮͨ͜͠ͱ͕Θ͔Δ ॻ͖ࠐΈεϧʔϓοτͷ࣌ؒมԽ
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90 100 0 20 40 60 80 100 120 0 2 4 6 8 10 12 14 16 CPU usage (%) Free memory size (GB) minutes master CPU usage (%) slave1 CPU usage (%) slave2 CPU usage (%) Free memory size (GB) 50Λ͑ͨͱ͜ΖͰ ۭ͖ϝϞϦ༻ྔ͕10.5GBͰҰఆʹͳͬ ͍ͯΔͨΊσʔλҠಈͰ͖͍ͯΔͱ͍͑Δ CPUར༻ͱϝϞϦ༻ྔ
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Mackerelͷ࣮ڥͷద༻ • ނোʹ͍ͭͯɺ͍ͣΕΠϯϝϞϦKVSͷϊʔυ͕ఀࢭ͠ɺ ֘ϊʔυ͕Ϋϥελ͔Β֎ΕΔ·ͰͷؒʹΤϥʔ͕ൃੜͨ͠ • Lambda࣮ؔߦͷࣗಈ࠶ࢼߦʹΑΓࣗಈͰσʔλ෮چ • Ұ෦ͷϝτϦοΫͷॻ͖ࠐΈ͕Ԇ͢ΔʹͱͲ·ͬͨ 23
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Small Datacenter DBCache Proxy App Web Read/Write Read/Write App Web Ωϟογϡڞ༗
Ұ࣌తͳԠͷ Լڐ༰ DBCache Proxy 33 దԠతΫϥελ੍ޚΞʔΩςΫνϟ DB Cloud DBCache Proxy
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