仮想計算機における性能プロファイリングシステムに関する研究

 計算機は，企業などの組織による業務用途から個人用途まで幅広く利用されている．このため，現代では，経済基盤や社会基盤として，また個人の日常生活にとっても，計算機が必要不可欠となっている．計算機の利用形態として，現在は，ネットワーク上に分散した計算機リソースを必要なときに必要な分だけ利用するクラウドコンピューティングまたはクラウドと呼ばれる集中処理が中心となっている．具体的には，パソコンやスマートフォン，タブレットなどの端末から，インターネットなどのネットワークを経由して，計算機のサービスやデータを利用する．クラウド利用者が利用する計算機は，クラウド上の仮想計算機（VM：Virtual Machine）となる．VMは，ソフトウェア上で物理計算機を模して構築される計算機である．これにより，物理的な1台の計算機上に複数の計算機環境を動作させることが可能となる．

 計算機サービスの保守性向上や円滑な運用を支えるためのシステムの1つとして，性能プロファイリングシステムがある．保守性とは，発生した障害の修復のしやすさで，障害発生から復旧するまでの平均時間（MTTR：Mean Time To Recovery）が指標値として用いられる．性能プロファイリングシステムは，計算機の性能低下異常を検出しその要因となっている処理を特定することにより，MTTRを短くし，保守性の向上を支える．具体的には，プログラムの動作情報のデータを収集しプログラムの関数単位などで頻度集計を行う．クラウドが普及してきた現在では，クラウドが利用しているVMに適した性能プロファイリングシステムが必要である．さらに，クラウドで性能異常を検出するには，VMを利用した性能プロファイリングシステムが行うデータ収集，データ格納，および解析の一連の処理を連続して継続的に実行する必要がある．しかし，VMにおける性能プロファイリングシステムの既存手法には，データ収集オーバヘッドが高い問題や測定精度が低い問題がある．さらに，VM環境における継続的な性能プロファイリングシステムの既存手法がない．

 本研究では，先ず，VMモニタと呼ばれる物理計算機を模してVMを構築し管理するソフトウェアのみでデータ収集を行う性能プロファイリングシステムを提案した．これにより，データ収集オーバヘッドを削減できるようになった．次に，物理／仮想CPU数の違いを考慮した測定精度の向上手法を提案した．さらに，継続的な性能プロファイリングを可能にするシステムの分散化とデータ収集停止時間を短縮する手法，および分散化した性能プロファイリングシステムの解析処理時間の短縮手法を提案した．これらにより，VMにおける継続的な性能プロファイリングシステムの実現手法を確立した．

 本研究で確立した性能プロファイリングシステムは，クラウドの円滑な運用を支えることを通し，現在の情報社会（Society 4.0）およびデータを活用して経済発展と社会的課題の解決を両立するこれからの社会（Society 5.0）における円滑な社会活動を支えるシステムとなることを期待できる．