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空間冗長度の時間畳み込みによるクラスタシステムの高信頼化

通过空间冗余的时间卷积提高集群系统的可靠性

基本信息

批准号：
16650008
负责人：
中村宏
金额：
$ 2.24万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、汎用の高性能な計算ノードを多数高速ネットワークで接続するクラスタシステムの高信頼化であり、クラスタシステムの状態を最低限の空間冗長度で保持し、それを時間軸上で畳み込むことでさらに高い冗長度を確保する新しい手法として、skewed checkpointingという新しいチェックポイント方式を提案した。本年度はまず、前年度開発したチェックポイント方式のシミュレータを開発した。これにより、CPU/network/disk等の実システムの性能、および故障率に応じて、アルゴリズムの最適化を実施した場合の効果を検証することが可能となる。その後、提案するチェックポイント方式を実際のクラスタ上にプロトタイプ実装し、状態保存に要する時間、状態復元に要する時間を測定した。提案手法の有効性は、シミュレーションを用いて示すべきだが、そもそも故障は確率的に発生するものなので、結果の精度を上げるためには膨大なシミュレーションをする必要がある。特に、多重故障などの発生確率の低い障害に対する効果を示すことはシミュレーションでは難しい。そこで、マルコフモデルを用いて、性能と信頼性の両方を含むperformabilityの理論解析も実施した。シミュレーション評価から、CPU/network/disk等の実システムの性能、および故障率に応じて最適化する提案チェックポイント方式の有効性が明らかになり、また、この結果が理論解析結果とほぼ一致したことからその検証も行えた。この結果を踏まえ、実行中に故障率が変動する場合に動的にチェックポイント方式を最適化する手法に関しても提案し、シミュレーション評価により、その有効性を示すことができた。故障率が変動する場合の理論解析はまだ不十分であるが、実行中に故障率が変動するという、実環境に即した仮定を考慮することができたのは意義深い成果である。

The purpose of this study is to propose a new method for ensuring high redundancy on the Timeline, while maintaining minimum spatial redundancy in the state of most high-speed computing applications. This year, compared with the previous year, the development of new technology and new technologies was launched. The performance, failure rate, and optimization of the system, CPU/network/disk, etc., can be verified. The time required for state preservation and state recovery is measured during the process of setting up the system and the method of setting up the system. The proposed method has the following characteristics: In particular, multiple failures are difficult to achieve due to low probability of failure. A theoretical analysis of the performance of the system. The performance, failure rate and optimization of CPU/network/disk implementation system are discussed. The results of theoretical analysis are consistent. The result is that when the failure rate changes, the method of optimization is proposed, the failure rate changes, and the performance changes. The theoretical analysis of the fault rate is not very good. The fault rate is very good. The environment is very stable. The fault rate is very important.