○高田雅士・林　真人・朝　康博・加藤　猛（日立）

近年，ソーシャルネットワークや都市の交通流といった実社会から得られる大規模なデータをグラフとして表現し，そのグラフを高速に解析して有用な知見を逸早く得ることへの関心が高まっている．そこで，対象とするグラフ毎にサーバクラスタのネットワークトポロジを変更することでグラフ解析の高速化を図る適応ネットワーク技術を提案し，クラスタ間の通信パターンから通信時間を見積もり，トポロジを探索する手法を検討した．光スイッチを用いてネットワークトポロジの可変なサーバクラスタを構成し，適応ネットワークの効果を評価した結果から，大規模グラフの解析において，その通信時間の削減に有効な技術であるという結論を得た．