グリッド環境における並列計算実行基盤の最適化に関する研究

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本年度は、昨年度の成果であるクラウド上での動的な性能の揺らぎに対して自律的かつ協調的に全ノードのマルチキャストスループットを最適化する手法と、一昨年度のグリッド上の高帯域なWANをマルチレーンで転送することで有効に活用可能な高性能マルチキャスト手法で得られた知見をもとに、複数クラウド間での高速なデータ転送手法に関する研究を行った。テラバイト級の大規模データをクラウド型の並列計算環境で処理を行う場合、実験施設や既存のストレージからクラウド上へのデータ転送に要するコストが非常に大きく、効率的かつ高速にデータを転送する手法を開発することは、クラウドの本格的利用に向けて解決すべき重要な課題となっている。Windows AzureとAmazon S3間において、単純に転送を行う場合、高々4,5MB/sec程度でしか転送出来なかったが、提案する手法では、転送データを複数のチャンクに分割して複数のノードが協調的にマルチレーンで転送を行うことで高速な転送を行うことが可能となり、最大で100MB/secでデータを転送することが出来た。これらの成果を博士論文としてまとめ、また、クラウドストレージ間の高速なデータ転送に関する研究成果は、The 1st Data Intensive Science Workshopにて発表、ならびに情報処理学会研究報告:HPC vol.2011-HPC-129に掲載された。