ビッグデータと周辺計算機資源を密結合する光仮想ネットワークシステムにおける環境変化に対する動的適応制御

摘要

近年，有益なビジネス戦略としてビッグデータの活用が注目されている．今後，ビッグデータはそのサイズの増大に加えて個数的の増大も顕著になることが予想される．筆者らはこれまでに，大規模なデータセンタによる従来の一極集中型のデータ解析とは異なる，エッジコンピューティングを包含する “細粒度クラウドコンピューティング”を指向したビッグデータの分散並列システムを提唱している．また，その実現に向けたアプローチとして，計算機資源の割当とノード間を接続する光ネットワークの構成を同時に導出する遺伝的アルゴリズムに基づくシステム設計法を提案している．この提唱環境においては，解析対象であるビッグデータを所有する多数のユーザが動的にネットワークに参加して計算機資源を要求し，解析を終えた後に離脱することが想定される．本稿では，このように現実的な動的環境を想定した対象システムの運用方針を明らかにし，計算機シミュレーションにより，その有効性を示す．