1. 複雑系工学講座
調和系工学研究室
4年 森 康真
卒業論文発表
社会性昆虫の反応閾値強化モデルを用いた
適応的ネットワーク資源割当に関する研究

2. 背景
ネットワークによって結ばれた複数の計算機資源から構成される
分散型システム
複数のタスク（webサーバー、アプリケーションサーバー、
データベースサーバー）
タスクの要求量と優先度が状況に応じて動的に変化
補強やメンテナンスのために計算機資源構成が動的に変化
資源割り当て
• どの計算機資源がどのタスクを処理するかを決めること
状況に応じて各タスクに対する適切な計算機資源の割り当て

3. 目的
管理者が設定した優先度に従ってタスクを実行するように割
り当てることが可能
環境変動への追従性
資源割り当ての事前設定に多くのパラメータの調整が不要
社会性昆虫の反応閾値強化モデルを用いることで，動的に資源割当
を行なうシステムの提案とシミュレーションによる検証
社会性昆虫の反応閾値強化モデル[Theraulaz et al. 98]
多数の個体が複数のタスクを分散的に実行
Stigmergyと呼ばれる環境を介在したコミュニケーションを利用
多数の個体が分散的に行動し、環境変動に対応しながら群れ全
体の目的を達成するために柔軟に労働力を配分するメカニズム
望ましい資源割り当て

4. アクセス要求
モデル化
ジョブの流れ
 ,2,1,0|t離散時間
処理待ちジョブを並ばせるキュー
先頭ジョブが処理を受ける
 
移行可次のサーバプロセスへ
を満たせばlp STEPtjtt 
: :
WebServer :AppServer
:DataBase2
:DataBase1
サーバプロセス
サイクル数処理完了に必要な
でジョブのサーバプロセス
CPU
lSTEPl :
}1|{ MlsS l 
・サーバを稼動させる処理
バッチプロセス }1|{ LkMbB k 
・バッチ処理を実行する
で扱うプロセス時刻
能次のプロセスへ移行可
キューの先頭処理待ちジョブの状況
サイクル数資源に実行された
ttp
tst
CPUtjtt
p
p
p
:)(
},
,{:)(
:)(
ジョブ }1|{ npjJ p 
・サーバプロセスに対する外部のアクセス
からの要求を返すための処理
処理結果
セス集合の要素で資源が実行するプロ時刻
サイクル数残量単位時間当り実行可能
ーのジョブを並べるキュサーバプロセス
サイクル数単位時間当り実行可能
ttSERVICE
CPUtremainCPU
lque
CPUCPU
i
i
il
i
:)(
:)(
:
:
資源 }1|{ NirR i 
・各サーバプロセス，バッチプロセスのう
ち一つを起動し処理を行なう
pj
プロセス }1|{ LjprPR j 
CPUサイクル：処理の最小単位
：バッチ処理6b
1s 2s
3s
4s
5s

5. 資源割当行列
プロセス
資
源
各資源は時刻tにおいて一つ
のプロセスのみを実行
0：非実行
1:実行
この行列の値を決定する→資源割当
モデル化
環境の変動に応じて資源割当行列を更新する：動的資源割当
…
0 0 … 1
1 0 … 0
… … … … …
0 1 … 0
jpr
ir
1r
2r
Nr
1pr 2pr Lpr

6. 社会性昆虫の反応閾値強化モデルの適用
に対する優先度のプロセス資源 ji
)()(
)(
)( 22
2
tts
ts
tP
ijj
j
ij


・・・
サ
ー
バ
プ
ロ
セ
ス
1
資源1
・・・ ・・・ ・・・
が実行された場合 でプロセス資源 ji 学習係数 :)()1(   tt ijij
忘却係数 :)()1(   tt ijij合が実行されなかった場でプロセス資源 ji
WebServer
AppServer
DataBase1
DataBase2
バッチ処理
サーバプロセス1
キューに並ぶジョブ数：刺激強度 )(tsl
バ
ッ
チ
プ
ロ
セ
ス
5
)(11 t )(15 t )(21 t )(25 t )(51 t )(55 t
に対する反応閾値のプロセス資源 jitij :)(
刺激強度
)(tPij
シグモイド関数
資源2 資源N
サーバプロセス2
サーバプロセス3
サーバプロセス4
バッチプロセス5
バ
ッ
チ
プ
ロ
セ
ス
5
バ
ッ
チ
プ
ロ
セ
ス
5
サ
ー
バ
プ
ロ
セ
ス
1
サ
ー
バ
プ
ロ
セ
ス
1
jprが最も高くなる
に対して資源割当行列の値を
1に，それ以外を0にする
プロセス
資
源
…
0 0 … 1
1 0 … 0
… … … … …
0 1 … 0
ir
1r
2r
Nr
1pr 2pr Lpr
jpr

7. s1:Webサーバ【行き】 50 50 150
s2:Webサーバ【帰り】 100 100 100
s3:Appサーバ 400 400 400
s4:DataBaseサーバ1 200 300 100
s5:DataBaseサーバ2 500 500 500
ステップ毎に閾値更新時刻
忘却係数
学習係数
）着率ポアソン分布（平均到
アクセス要求
10
5.1
0.1
1,1000
0.2
:
minmax








実験１設定  サーバプロセスの環境変動への
追従性の検証
99990～t
2種類の資源割当て方法を比較
A) 資源の割当てを事前に固定
B) 反応閾値強化モデルを用いて動的に割当て
必要CPUサイクル数を変更
処理待ちジョブ数の推移から動的割当ての効果を検証
～10000
lSTEP必要CPUサイクル数
19999
～20000
}151|{  irR i資源









1511:300
106:200
51:100
i
i
i
CPUi
単位時間当り実行可能CPUサイクル数
バッチプロセス の刺激強度：50
サーバプロセス
の lSTEP
6b

8. 実験１結果
反応閾値強化モデルを用いた動的割当て
動的割当無し
を増加させることでそのサーバプロ
セスへの資源割当が多くなり，減少させる
ことで資源割当が少なくなる
→環境変化に追従
lSTEP
時刻2000までは処理待ちジョブ数が増加，
後に減少
→閾値更新が進む間は資源割当変更が
多発しているため
平均CPUサイクル数割当推移
CPUサイクル数割当

9. 実験2設定
4.20.2  
• において平均到着率 を変更10000t 
• において資源を追加15000t
s1:Webサーバ【行き】 50
s2:Webサーバ【帰り】 100
s3:Appサーバ 400
s4:DataBaseサーバ1 200
s5:DataBaseサーバ2 500
lSTEP必要CPUサイクル数
ステップ毎に閾値更新時刻
忘却係数
学習係数
10
5.1
0.1
1,1000 minmax






}151|{  irR i資源









1511:300
106:200
51:100
i
i
i
CPUi
単位時間当り処理力
}191|{  irR i












1916:250
1511:300
106:200
51:100
i
i
i
i
CPUi
 環境変動への追従性の検証
ジョブの平均到着率
資源数
バッチプロセス の刺激強度：506b

10. 平均到着率増加と共にバッチプロセス
からサーバプロセスへ資源割当変更
資源追加後はバッチプロセスへの資源
割当が回復
→環境変動に追従
4.20.2  
資源を追加
各サーバプロセスの処理待ちジョブ数が50以
下で推移している
→バッチ処理の刺激強度を50に設定してい
るため
→過負荷でないならば，他のタスクの処理
待ちジョブ数をバッチ処理の刺激強度の値未
満で推移させる可能性
実験2結果
平均CPUサイクル数割当推移
CPUサイクル数割当

11. 結論
環境の変化に対して動的にネットワーク資源を割り当てるシステ
ムを提案した
社会性昆虫の反応閾値強化モデルを用いた
シミュレーションを行い以下の環境変動に対する追従性を検証した
サーバプロセスの必要CPUサイクル数の増減
アクセスの平均到着率の増加
資源の追加
現実に即したモデルの拡張
Market-basedアルゴリズムとの比較
実際のマシンを用いた実証実験
今後の課題