$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
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 C...
Search
Yuuki Tsubouchi (yuuk1)
February 06, 2020
Research
1
380
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)
SREはサイバネティクスの夢をみるか? / Do SREs Dream of Cybernetics?
yuukit
2
160
SREのためのテレメトリー技術の探究 / Telemetry for SRE
yuukit
13
2.5k
AIスパコン「さくらONE」の オブザーバビリティ / Observability for AI Supercomputer SAKURAONE
yuukit
2
1k
AIスパコン「さくらONE」のLLM学習ベンチマークによる性能評価 / SAKURAONE LLM Training Benchmarking
yuukit
2
900
とあるSREの博士「過程」 / A Certain SRE’s Ph.D. Journey
yuukit
11
5.1k
eBPFを用いたAIネットワーク監視システム論文の実装 / eBPF Japan Meetup #4
yuukit
3
1.6k
クラウドのテレメトリーシステム研究動向2025年
yuukit
4
1.1k
博士論文公聴会: Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications: Techniques for Instrumentation, Storage, and Mining / PhD Defence
yuukit
1
370
博士学位論文予備審査 / Scaling Telemetry Workloads in Cloud Applications: Techniques for Instrumentation, Storage, and Mining
yuukit
1
2.2k
Other Decks in Research
See All in Research
VectorLLM: Human-like Extraction of Structured Building Contours via Multimodal LLMs
satai
4
500
Multi-Agent Large Language Models for Code Intelligence: Opportunities, Challenges, and Research Directions
fatemeh_fard
0
110
Unsupervised Domain Adaptation Architecture Search with Self-Training for Land Cover Mapping
satai
3
380
Language Models Are Implicitly Continuous
eumesy
PRO
0
350
MetaEarth: A Generative Foundation Model for Global-Scale Remote Sensing Image Generation
satai
4
490
CoRL2025速報
rpc
2
3.5k
教師あり学習と強化学習で作る 最強の数学特化LLM
analokmaus
2
730
CVPR2025論文紹介:Unboxed
murakawatakuya
0
220
"主観で終わらせない"定性データ活用 ― プロダクトディスカバリーを加速させるインサイトマネジメント / Utilizing qualitative data that "doesn't end with subjectivity" - Insight management that accelerates product discovery
kaminashi
15
15k
若手研究者が国際会議(例えばIROS)でワークショップを企画するメリットと成功法!
tanichu
0
120
Sat2City:3D City Generation from A Single Satellite Image with Cascaded Latent Diffusion
satai
4
330
論文読み会 SNLP2025 Learning Dynamics of LLM Finetuning. In: ICLR 2025
s_mizuki_nlp
0
350
Featured
See All Featured
Code Review Best Practice
trishagee
74
19k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.5k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.3k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Navigating Team Friction
lara
191
16k
The Language of Interfaces
destraynor
162
25k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.9k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.6k
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
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