Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
これまでの研究経過と希望する研究 / Research Plan for Doctoral Course
Search
Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
February 06, 2020
Research
0
230
これまでの研究経過と希望する研究 / Research Plan for Doctoral Course
令和2年度4月期入学 京都大学大学院 情報学研究科
博士後期課程 第2次学力検査 口頭試問
Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
February 06, 2020
Tweet
Share
More Decks by Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
See All by Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
Cloudless Computingの論文紹介
yuukit
1
300
#SRE論文紹介 Detection is Better Than Cure: A Cloud Incidents Perspective V. Ganatra et. al., ESEC/FSE’23
yuukit
3
950
エンジニアのためのSRE論文への招待 / Introduction to SRE Papers for Engineers
yuukit
1
10k
博士課程での研究まとめ 2023年1月版 / Summary of my research in the PhD course
yuukit
1
200
AI時代に向けたクラウドにおける信頼性エンジニアリングの未来構想 / DICOMO2022 6A-1
yuukit
7
2.7k
AIOps研究録―SREのための システム障害の自動原因診断 / SRE NEXT 2022
yuukit
10
12k
Interactive AIOps
yuukit
0
1.9k
Meltria: マイクロサービスにおける 異常検知・原因分析のための データセットの動的生成システム / Meltria in IOTS2021
yuukit
1
1.6k
AIOpsの研究動向と AIOps向けデータセットの動的生成の研究 / Introducing AIOps and A Dynamic Datasets Generating System
yuukit
1
690
Other Decks in Research
See All in Research
The Future of AI: Beyond Completion Models to Systematic Innovation
sunghopark0
0
120
DiscordにおけるキャラクターIPを活用したUGCコンテンツ生成サービスの ラピッドプロトタイピング ~国際ハッカソンでの事例研究
o_ob
0
150
SSII2024 [OS1] 現場の課題を解決する ロボットラーニング
ssii
PRO
0
420
The past, present, and future of local-first
ept
0
390
Threat Intelligence and Beyond
rishikadesai_7
0
240
中高生にSFを読んでもらうには
ichiiida
1
830
方策の長期性能に対する効率的なオフライン評価・学習 (Long-term Off-Policy Evaluation and Learning)
usaito
PRO
2
410
SSII2024 [OS2] 大規模言語モデルとVision & Languageのこれから
ssii
PRO
5
1.3k
Introduction of NII S. Koyama's Lab (AY2024)
skoyamalab
0
330
[第55回 NLPコロキウム] コンピュータビジョン分野での評価設計と分析の研究について
otani_mayu
0
120
20240523 Japan Investment Conference 2024
cfajapan
0
730
高精度、高効率アナログCompute-in-Memory回路に向けて
kentaroy47
2
110
Featured
See All Featured
Creatively Recalculating Your Daily Design Routine
revolveconf
214
11k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
78
4.9k
Side Projects
sachag
451
42k
How to name files
jennybc
67
96k
Docker and Python
trallard
37
2.9k
The Mythical Team-Month
searls
217
43k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
58
3.3k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
189
16k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
121
18k
Building an army of robots
kneath
301
42k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
129
32k
Designing for Performance
lara
604
67k
Transcript
͜Ε·Ͱͷݚڀܦաͱر͢Δݚڀ ௶ ༎थ 20202݄6 ྩ24݄ظೖֶ ژେֶେֶӃ ใֶݚڀՊ ത࢜ޙظ՝ఔ ୈֶ̎࣍ྗݕࠪ ޱ಄ࢼ
2 1. ֶ࢜՝ఔɾम࢜՝ఔͰͷݚڀ 2. ر͢Δݚڀͷഎܠͱత 3. ر͢Δݚڀͷ՝ͱํ๏ 4. ظ͞ΕΔݚڀՌ ࣍
1. ֶ࢜՝ఔɾम࢜՝ఔͰͷݚڀ
4 ֶ࢜՝ఔ: SHA-1ܭࢉγεςϜͷߴεϧʔϓοτԽ ɾഎܠ: ετϨʔδ্ͷσʔλอଘྔ͕૿େ͍ͯ͠Δ ɾ: σʔλͷॏෳՕॴΛഉআ͢Δ͜ͱʹΑΓɼσʔλอଘྔΛ ݮՄೳ͕ͩɼॏෳ෦ͷൃݟॲཧ͕ϘτϧωοΫͱͳΔ ɾఏҊ: ෳͷҟͳΔνϟϯΫʹର͢ΔॏෳൃݟॲཧΛSIMDԋࢉثʹ
ΑΓฒྻॲཧ͠ɼߴԽ͢Δ ɾ࣮ݧ: ઌߦख๏ͱൺֱͯ͠ɼ2.0ഒͷεϧʔϓοτ্Λୡͨ͠ ௶༎थ, ҏจ, ஔాਅੜ, ࢁ૱, ദַ, ഡݪ݉Ұ, ॏෳഉআετϨʔδͷͨΊͷ SHA-1ܭࢉγεςϜͷSSE໋ྩʹ ΑΔߴεϧʔϓοτԽ, ిࢠใ௨৴ֶձจࢽ D, 96(10), 2101-2109 2013.
5 म࢜՝ఔ: TCP/IPνΣοΫαϜͷGPUʹΑΔੑೳ্ ɾഎܠ: ίϯϐϡʔλωοτϫʔΫ͕ଳҬԽ͍ͯ͠Δ ɾ: OS෦ͷ௨৴ॲཧͷͨΊͷCPUෛՙ͕ߴ·ͬͯ ͍Δ ɾఏҊ: ௨৴ॲཧͷ͏ͪ௨৴σʔλʹର͢ΔνΣοΫαϜܭࢉΛGPU
ʹҕৡ͢Δ͜ͱʹΑΓɼCPUෛՙΛݮͤ͞Δ ɾ࣮ݧ: CPUʹΑΔνΣοΫαϜΛߦ͏ͱൺֱ͠ɼσʔλసૹε ϧʔϓοτ͕࠷େͰ13%্ ௶༎थ, ୩߶, ୩ޱٛ໌, தതོ, দԬໜొ, TCP/IPελοΫʹ͓͚ΔνΣοΫαϜܭࢉͷ GPU Φϑ ϩʔυʹΑΔ ੑೳ্ख๏, ిࢠใ௨৴ֶձٕज़ݚڀใࠂ, NS, ωοτϫʔΫγεςϜ, 113(244), pp.67-72 2013 10݄.
ཧతʹࢄͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯͷ ߴ৴པԽͷͨΊͷΞʔΩςΫνϟʹؔ͢Δݚڀ ത࢜՝ఔͰر͢Δݚڀͷ
2. ر͢Δݚڀͷഎܠͱత
8 WebαʔϏεͷཁٻͷߴԽ ・サービスの信頼性の期待値向上 ・冗⻑性の確保,アクセス増に対するスケーラビリティの向上 ɾ୯ҰͷࣄۀऀʹΑΔෳͷαʔϏεల։ ɾڞ௨෦Λ֤αʔϏεͰڞ༗͢Δ͜ͱͰαʔϏεಉ͕࢜௨৴ ɾ10୯ҐͷظؒͷαʔϏεఏڙ ɾػೳͷՃɼιϑτΣΞͷߋ৽ɼγεςϜߏͷ৽ͳͲΛܧଓ ɾར༻ऀͷ͔ΒΫϥυͷωοτϫʔΫԆΛॖ ɾཧతʹࢄͨ͠ڥʹ͓͚ΔࢄΞϓϦέʔγϣϯઃܭ͕ࠓޙඞ
ཁͱͳΔ => ۭؒతӨڹൣғͷ૿େ => ࣌ؒతӨڹൣғͷ૿େ
9 ཧࢄԽʹؔ͢Δҙࣝ γεςϜͷ෦ঢ়ଶͷѲ ͕͘͠ͳΔ ωοτϫʔΫԆͷ૿Ճ ɾγεςϜʹมߋΛՃ͑Δલ ʹɼϦεΫͷൣғΛݟੵΕ ͳ͘ͳΔ ɾϦεΫ͕ݦࡏԽͨ͠ͱ͖ʹɼ ݪҼͷಛఆ͕͘ͳΔ
ɾ֤ڌʹࢄ͢Δσʔλͷ ಉظ͕ͪ࣌ؒେ͖͘ͳΔ ɾσʔλϕʔε(DBMS)ͷҰ؏ ੑͱੑೳΛཱ྆ͤͮ͞Β͍ ߏཁૉͷ૿Ճ
10 ઌߦݚڀͱ՝: Մ؍ଌੑ ࣌ؒ࣠ํͷՄ؍ଌੑ ۭؒ࣠ํͷՄ؍ଌੑ ɾ࣌ܥྻσʔλϕʔεʹ֤छ ܭଌΛอଘ͢Δ ɾੑೳΛॏࢹ࣮ͯ͠Λ࣌ܥ ྻσʔλʹ࠷దԽ͍ͯ͠Δ ɾطଘͷDBMSΛར༻ͨ͠ޓ
ੑ֦ுੑ͕ࣦΘΕΔ ɾαϒγεςϜؒͷґଘؔΛ ࣗಈͰ͢Δ ɾطଘͷΞϓϦέʔγϣϯίʔ υͷมߋΛͱͳ͏ɼ͋Δ͍ ΞϓϦέʔγϣϯʹ༩͑Δ ੑೳӨڹ͕େ͖͍
11 ઌߦݚڀͱ՝: ੑೳͱσʔλҰ؏ੑ ɾ֤ڌؒͰσʔλΛಉظߋ৽ ɾωοτϫʔΫԆͷେ͖͍ڌ ʹಉظ͕࣌ؒ͞ΕΔ ɾ֤ڌؒͷσʔλΛඇಉظߋ৽ ɾσʔλҰ؏ੑʹର͢ΔΞϓϦ έʔγϣϯ։ൃऀͷൣғ͕ େ͖͘ͳΔ
ऑ͍Ұ؏ੑ(݁Ռ߹ੑ) Ԇͷେ͖ͳڥͰͷੑೳͱσʔλҰ؏ੑͷཱ྆ ڧ͍Ұ؏ੑ
ݚڀͷత ɾత: ཧతʹࢄͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯͷ৴པੑ্ ɾ੍: طଘͷΞϓϦέʔγϣϯϛυϧΣΞͷίʔυΛมߋͤͣɼ ੑೳӨڹΛ͋ͨ͑ͳ͍ ɾ3ͭͷݚڀ՝ 1. ࣌ؒ࣠ͷՄ؍ଌੑ: ࣌ܥྻσʔλϕʔεͷੑೳͱޓੑͷཱ྆
2. ۭؒ࣠ͷՄ؍ଌੑ: ґଘؔΛෛՙ͔ͭཏతʹ 3. σʔλͷҰ؏ੑΛอূͭͭ͠ɼԠੑೳΛ࠷େԽ 12
3. ر͢Δݚڀͷ՝ͱํ๏
՝(1) ࣌ؒ࣠ํͷՄ؍ଌੑ ࣌ܥྻσʔλϕʔεʹ͓͚Δੑೳͱ֦ுੑͷཱ྆
15 ఏҊ(1): ՝ͱఏҊ ࣌ܥྻσʔλϕʔεͷ՝ ɾطଘͷDBMSΛར༻ͨ͠ޓ ੑ͕ࣦΘΕΔ ఏҊ ɾ୯ҰͷDBMSΛσʔλߏ୯ҐͰ ղ͠ɼૄ݁߹Խ ɾΠϯϝϞϦͱΦϯσΟεΫͷKVSΛ
֊Խͯ͠ॲཧͱอଘͷޮԽ ɾ֤σʔλߏʹରͯ͠طଘͷDBMS Λར༻Մೳ In-Memory KVS On—Disk KVS Tiering Single DBMS DBMS Index DBMS Log ఏҊΞʔΩςΫνϟ
՝(2) ۭؒ࣠ํʹ͓͚ΔՄ؍ଌੑ ґଘؔΛ͢Δ্Ͱ ཏੑͱΦʔόʔϔουΛཱ྆
17 ఏҊ(2): ιέοτࢹ ґଘؔͷ՝ ɾطଘͷΞϓϦέʔγϣϯ ίʔυͷมߋΛͱͳ͏ɼ ͋Δ͍ΞϓϦέʔγϣϯ ʹ༩͑ΔੑೳӨڹ͕େ͖͍ ఏҊ ɾશαʔό্ͰɼOSΧʔωϧͷTCP
ଓͷऴͰ͋ΔιέοτΛࢹ ɾιέοτࢹϓϩηεΛஔ͢Δͷ ΈͰՄೳ ɾιέοτࢹΞϓϦέʔγϣϯͷ ௨৴ʹׂΓ͜·ͣɼΦʔόϔου Kernel Process TCP Flows . . . User ιέοτࢹ Process
՝(3) ཧࢄڥʹ͓͚Δσʔλϕʔε ͷҰ؏ੑͱੑೳͷཱ྆
19 ఏҊ(3): σʔλͷಉظൣғΛదԠతʹܾఆ σʔλҰ؏ੑͱੑೳͷ՝ ɾ֤ڌؒͰσʔλΛಉظߋ৽ ɾωοτϫʔΫԆͷେ͖ͳڌ ʹಉظॲཧ͕͞ΕΔ ఏҊ ɾಡΈࠐΈॲཧͷΈͷॖʹண͠ɼ தԝͷڌʹॻ͖ࠐΈΛ͚Δ
ɾશڌͰಉظͤͣʹɼதԝͷڌ͔ ΒωοτϫʔΫԆ͕ҰఆΑΓখ ͍͞Ұ෦ͷڌͷΈಉظ ɾΞϓϦέʔγϣϯ୯ҐͷಡΈॻ͖ൺ ʹج͖ͮಉظൣғΛదԠతʹܾఆ Origin தԝͷڌ Replica Τοδͷڌ Replica ಉظൣғ
4. ظ͞ΕΔݚڀՌ
21 ݚڀશମͷظ͞ΕΔߩݙ ɾطଘͷΞϓϦέʔγϣϯίʔυDBMSΛมߋͤͣɼ͔ͭੑೳʹେ ͖ͳӨڹΛ༩͑ͳ͍ͱ͍͏੍ͷͱ 1. ཧࢄΞϓϦέʔγϣϯͷՄ؍ଌੑΛ্Մೳ 2. ؍ଌ݁ՌΛར༻͠ԠੑೳΛ࠷େԽ͢ΔΑ͏ʹదԠతʹ੍ޚՄೳ ɾγεςϜཧऀͷෛ୲Λ૿ͣ͞ʹWebαʔϏεͷ৴པੑΛ্͞ ͤɼਓʑ͕WebαʔϏεΛշద͔ͭ࣋ଓతʹར༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳΔ