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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-01 14:20 仮想マシンのCPU使用率の負荷予測に対する安定度を用いた動的マージン設定手法 ○坂本 竜（早大）・高橋竜一（茨城大）・深澤良彰（早大）  KBSE2017-47 |
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| 抄録 | （和） | 昨今利用が増加しているクラウドサービスのデータセンターなどでは仮想環境が用いられている。 仮想環境では物理マシンに対してリソースの最大値を超える仮想リソースを割り当てるオーバーコミットを行う ことで効率化が行われている。しかし、オーバーコミットは過度に行なってしまうと一部仮想マシンの過負荷が 他の仮想マシンにまで影響を及ぼしてしまうことがある。この問題に対しては負荷の予測等を行うことで適切に 仮想マシンを配置する手法がある。各仮想マシンの負荷を主に CPU 使用率を用いて予測するが、CPU 使用率 は変動が大きいものである。そのため、予測値にはある程度のマージンを持たせることが一般的であり、マージ ンは固定値が現在の主流である。しかし、想定されているより大きな変動がある仮想マシンがあると過負荷状態 になる可能性がある。本論文では今まで固定値にされることが多かったこのマージンを各仮想マシンの特徴に合 わせて動的に変更することで大きな変動をするマシンに対してはより大きなマージンを与える手法を提案する。 この手法により CPU 使用率の変動が大きい場合に対してより適切な予測を行えることが期待できる。また、変 動の小さい安定した仮想マシンには逆に小さなマージンを設定することでリソース利用効率が上がる可能性もあ る。行われた実験では静的なマージン設定よりも本手法は良い結果を示しており、ライブマイグレーションに用 いた時に SLA 違反の減少とリソース利用効率の改善が見込まれる。 |
| （英） | A virtual environment is used in cloud service data centers and the like which are increasingly used recently. In the virtual environment, efficiency is improved by overcommitting allocating virtual resources exceeding the maximum value of resources to the physical machine. However, when overcommitting is done excessively, some virtual machine overloads may affect other virtual machines. For this problem, there is a method of appropriately placing virtual machines by predicting load etc. The load of each virtual machine is mainly predicted by using the CPU usage rate, but the CPU utilization rate fluctuates greatly. For this reason, it is common to have a certain margin for the predicted value, and the fixed value of the margin is the current main stream. However, if there are virtual machines with greater variations than expected, there is a possibility of overloading. In this paper, we propose a method that gives a larger margin to virtual machines that make large fluctuations by dynamically changing this margin, which has been often set to a fixed value up to now, according to the characteristics of each virtual machine . By this method, it can be expected that more appropriate prediction can be performed for the case where the fluctuation of the CPU usage rate is large. Also, for stable virtual machines with small variations, resource utilization efficiency may be increased by setting a small margin. In the experiments conducted, this method shows better results than the static margin setting, and it is expected to reduce SLA violation and improve resource utilization efficiency when used for live migration. | |
| キーワード | （和） | 負荷予測 / 仮想環境 / クラウド / / / / / |
| （英） | load prediction / virtualization / cloud / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 465, KBSE2017-47, pp. 49-54, 2018年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2017-47 | |
| 発行日 | 2018-02-22 (KBSE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2017-47 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2018-03-01 - 2018-03-02 |
| 開催地（和） | 石垣市民会館 中ホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2018-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 仮想マシンのCPU使用率の負荷予測に対する安定度を用いた動的マージン設定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic Margin Calculation Using Stability of CPU Utilization in Virtual Machine Load Prediction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 負荷予測 / load prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 仮想環境 / virtualization |
| キーワード(3)（和/英） | クラウド / cloud |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂本 竜 / Ryu Sakamoto / サカモト リュウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 竜一 / Ryuichi Takahashi / タカハシ リュウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 深澤 良彰 / Yoshiaki Fukazawa / フカザワ ヨシアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-03-01 14:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2017-47 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.465 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-22 (KBSE) |
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