竹房あつ子

Platforms of hosting services are expected to provide a virtual private computing infrastructure with a guaranteed level of performance according to each reservation request sent from a client. To expand the performance of the computing infrastructure for reservation requests, the platforms are required to reserve, coordinate, and control globally distributed computing and network resources across multiple domains. This paper proposes Grid Network Service - Web Services Interface version 2 (GNS-WSI2). GNS-WSI2 is a resource-reservation messaging protocol that establishes a client-server relationship. A server allocates available network resources over its own domain according to each reservation request from a client. GNS-WSI2 has the capability to reserve network resources rapidly and reliably over multiple network domains. This paper also presents demonstration results of the feasibility of GNS-WSI2 in terms of the scalable reservation of network resources over multiple network domains in a transpacific testbed. In the demonstration, two computing infrastructures over multiple network domains are dynamically provided for scientific computing and remotevisualization applications, respectively. On the provided infrastructures, these applications are executed. The feasibility is successfully shown through the demonstration.

利用者の要求する計算機性能やネットワーク帯域を保証した分散実行環境を構築して提供する場合，利用者や資源管理者の資源の割当て方針を反映させた計算機とネットワークのコアロケーションが重要な課題となる．本稿では，分散する資源が事前予約で複数の組織から提供されることを前提とし，計算機とネットワークを同時に確保するためのオンラインコアロケーション手法を提案する．提案手法では，資源のコアロケーションを整数計画問題にモデル化することにより，ユーザや資源管理者の資源の割当て方針を反映することができる．シミュレーションによる実験により，提案手法の機能性，実用性に関する評価を行う．評価から，提案手法により計算機とネットワークのコアロケーションが可能であり，資源管理者の観点で資源割当て方針が反映できること，オンライン処理として実用的であることを示す．

グリッドでは資源やジョブに関する情報の提供は重要な機能のひとつであり，クラスタ監視ツールのGangliaやGlobus Toolkit 4のMDS4などの情報サービスが実現されている．しかしながら，複数の仮想組織に属するユーザが資源を共有する場合，全情報をすべてのユーザに開示することは好ましくない．本研究では，認可モデルとポリシ記述言語の標準として提案されているXACMLを用い，サイト毎に情報開示ポリシを定義して，各ユーザからの細粒度の情報アクセス制御を可能にする，WSRFに基づく情報サービスシステムを提案する．本研究で開発したプロトタイプでの予備実験から，(1)情報収集に関するオーバヘッドはWSRF/GSIによるもので占められ，認可決定の時間は無視できる，(2)複数サイトから情報収集する場合も，手続きを並行して行うとその所要時間は許容できる，(3)XACMLのポリシ数が多い場合も，判定に要する時間は全体の処理時間に対して十分小さいことが確認できた．

グリッドで並列高性能計算の性能を向上させるには，コアロケーションシステムが既存資源スケジューラと連携して多様な資源を事前同時予約できることが重要 である．本稿ではWSRFに基づく事前予約インタフェースを提供するコアロケーションフレームワークGridARSを提案する．GridARSでは分散ト ランザクションによる同時予約手続きを行うため，汎用的な2相コミット事前予約プロトコルを設計し，実装した．GridARSの有効性を示すため，複数資 源マネージャに対する同時予約手続きの基礎性能を評価した．また，応用事例として複数資源スケジューラで管理される日米間にまたがるネットワーク，計算資 源を同時確保する実証実験について報告する．これにより，1) GridARSの2相コミットによる予約手続きが有効であり，2) GridARSのコアロケーションシステムが，多様な資源のスケジューラと連携し，安定して分散資源を同時確保できることを示す．

グリッド上で複数の資源の同時確保を実現する方法のひとつとして事前予約を行う方法がある．これを実現するためには、同時確保の実現に求められる協調プロトコルを実装した事前予約機構を，グリッド上の各資源が持つことが必要となる。われわれは，同時確保のプロトコルとして分散トランザクションで一般に用いられる2相コミットプロトコルを採用し，これを実装した計算資源予約管理機構 PluS を開発した。PluSは、既存のローカルキューイングシステムであるTORQUEもしくはGrid Engine と協調動作し、事前予約機能を提供する．既存ローカルキューイングシステムに事前予約機能を追加する手法としては，1）ローカルキューイングシステムのスケジューリングモジュールを完全に置き換える方法，2）予約をキューとして実現し，外部からキューを操作することで予約を実現する方法，の2つがある．われわれは，この両者に関して予約機能を設計，実装し評価した．その結果，前者はオーバヘッドが少なくポリシ実現の自由度が高いこと，後者は既存スケジューリングモジュール機能の再実装が必要ないため実装コストが小さいことがわかった．

At iGrid2005, we conducted a live demonstration where our Grid scheduling system co-allocated computing and network resources with advance reservation through Web services interfaces using the Grid Resource Scheduler (GRS), the Network Resource Management System (NRM), which is capable of GMPLS network resource management, and a GMPLS-based network test-bed, for the first time. The goal of the G-lambda project is to define a standard Web services interface (GNS-WSI) between GRS and NRM that is acceptable for both application service providers and commercial network operators, and which can be used as a tool for realizing new and emerging commercial services.

グリッド技術を基盤にした大容量データに対する遍在するアクセスを可能にする技術をデータグリッドと呼び，複数のシステムの設計・実装が行われている．しかしながら，それらは実験段階にあり，データグリッドアーキテクチャの設計方針の妥当性や性能に関する議論は不十分である．本稿では，Bricksグリッドシミュレータにデータグリッドシステムに対する拡張を行い，Grid Datafarmアーキテクチャに基づくデータグリッドモデルにおける高エネルギー物理アプリケーションジョブの性能について比較・調査した．データグリッドモデルでは，CentralモデルとTierモデルを比較し，Tierモデルでは様々なスケジューリングと複製手法を適用し，2007年に開始されるCERNの高エネルギー物理実験を想定してその性能を評価した．評価では，Centralで効率よく処理できること，Tierではバックグラウンドに複製を作る手法を用いると効率よく処理でき，1サイトの性能がCentralより低い構成でもCentralよりよい性能を示すことが分かった．

広域ネットワークに接続された計算資源を共通の目的を持つコミュニティで効率的に活用するグリッドが注目されている．グリッドシステムとして，ネットワーク上で計算資源とともにサービスの提供を可能にするNetwork-enabled Server（NES）が複数提案されている．NESは一般的にクライアント・サーバ型アーキテクチャであり，分散したグリッド計算資源上にサーバを用意する．一方，複数サーバ，複数のクライアントを想定したグリッドのスケジューリングに関する議論が十分に行われていない．また，将来のNESシステム運用での課金に伴い，ユーザはジョブ実行時間を最短にすることから最小コストの資源群を利用して規定時間内に処理を終了させることを要求するようになる．本稿ではデッドラインスケジューリングに着目し，その性能特性をグリッドの評価用シミュレータBricksで調査した．まず，複数サーバ，複数クライアントを想定した，デッドラインスケジューリングアルゴリズムを紹介するとともに，その性能を高めるメカニズム，Load CorrectionとFallbackを提案する．次に，Bricksを用いた評価より，グリッド上でのNESシステムのデッドラインスケジューリングの有効性を示す．

グローバルコンピューティングシステムが複数提案される一方，グローバルコンピューティングシステムのスケジューリング手法に対する考察が不十分である．これは大規模かつ再現性のある評価実験が困難であることに起因する．本稿ではグローバルコンピューティングシステムのスケジューリングアルゴリズムとそのフレームワークのための評価基盤を提供するBricksシステムを提案する．Bricksでは様々な性能評価環境やスケジュールアルゴリズムおよびスケジューリングに関するモジュールを設定可能である．また，これらのモジュールを既存グローバルコンピューティングシステムモジュールに置き換えることで，Bricks上での既存システムの機能試験を実施することができる．他システムのBricksへの組み込み例としてリソース情報の予測システムであるNWSを用いて本システムの評価実験を行ったところ，Bricksが実環境と同等の挙動を示すことを確認した．さらに，NWSがBricks上で正常に動作したことから，Bricksが既存の外部モジュールに対して機能試験環境を提供できることを示した．

Striking progress of network technology is enabling high-performance global computing, in which computational and data resources in a wide area network (WAN) are transparently employed to solve large-scale problems. Several high-performance global computing systems, such as Ninf, NetSolve, RCS, Legion and Globus have already been proposed. Each of these systems proposes to effectively achieve high-performance with some efficient scheduling scheme, whereby a scheduler selects a set of appropriate computing resources that solve the client's computational problem. This paper proposes a performance evaluation model for effective scheduling in global computing systems. The proposed model represents a global computing system by a queueing network, in which servers and networks are represented by queueing systems. Verification of the proposed model and evaluation of scheduling schemes on the model showed that the model could simulate behavior of an actual global computing system and scheduling on the system effectively.

グローバルコンピューティングを実現する試みが行われる一方，グローバルコンピューティングのスケジューリングに関する明確な知見は得られていない．これは，広域ネットワークでは再現性のある大規模性能評価が非常に困難で，性能要素に関する調査が十分なされていないためである．本稿では，グローバルコンピューティングシステムにおけるスケジューリングの公正な性能評価を行うシミュレータの設計および実装と，本シミュレータを用いた性能評価実験を行った．本シミュレータではネットワークとサーバを待ち行列で表し，その組合せにより多様なグローバルコンピューティングシステムが表現可能である．本シミュレータで実際のグローバルコンピューティングシステムをシミュレーションした結果，実測とほぼ同様の結果が得られた．また，本シミュレータを用いたスケジューリング手法の性能評価では，資源状況を適切に考慮したスケジューリングが有効であることが分かった．

広域ネットワークの整備につれ，高性能広域分散計算を実現する試みが我々のNinfを含めていくつか行われている．しかしこのような広域計算システムの，特にWANにおいて複数のクライアントが複数のサイトに分散している状況下での性能特性に関する議論は十分になされていない．本稿では，Ninfおよび類似のシステムの実現可能性を調査するため，LAN/WAN環境でLinpack/EPベンチマークを実施し，次のような結果を得た．1）十分なバンド幅があれば，Ninfを用いた方がLocal実行するより高速になる．2）既存の高性能計算機は性能や耐久性の点で広域計算システムの運用に十分なプラットフォームである．3）ベクトル並列計算機（Cray J90）では，高性能並列ライブラリが有効利用できる，すなわち既存の高性能ライブラリの再利用性がある．4）計算主体の計算（EP）では現状の広域計算システムで十分に運用できる．5）通信主体の計算（Linpack）では，LAN環境ではサーバの稼働率が性能を支配し，WAN環境では通信性能と設置条件によって性能に与える影響に一定の傾向がある．

Co-allocation of performance-guaranteed computing and network re- sources provided by several administrative domains is one of the key issues for constructing a QoS-guaranteed Grid. We propose an advance reservation-based co-allocation algorithm for both computing and network resources on a QoS- guaranteed Grid, modeled as an integer programming (IP) problem. The goal of our algorithm is to create reservation plans satisfying user resource requirements as an on-line service. Also the algorithm takes co-allocation options for user and resource administrator issues into consideration. We evaluate the proposed al- gorithm with extensive simulation, in terms of both functionality and practicality. The results show: The algorithm enables efficient co-allocation of both computing and network resources provided by multiple domains, and can reflect reservation options for resource administrators issues as a first step. The calculation times needed for selecting resources using an IP solver are acceptable for an on-line service.

複数のサイトにまたがって計算資源，ネットワーク資源を動的に確保し，アプリケーションを実行することは以下の理由により困難である．1) ネットワークの非対称性、2) サイト間の非均質性，3) 必要情報の実行時確定，4) アプリケーションのマルチホームネットワーク非対応．このため，現在のグリッド環境では既存のアプリケーションをそのまま実行することは難しい．我々は，予約ベースで計算資源とネットワーク資源を確保し，その上にごく一般的なクラスタ内の環境と類似した環境を構築するグリッドミドルウェアの構築を行っている．このグリッドミドルウェアを用いると，既存のアプリケーションを修正すること無く実行することが可能となる．本稿ではこのグリッドミドルウェアのアプリケーション実行フレームワークの設計とプロトタイプ実装について述べる．プロトタイプにより，フレームワークの設計の妥当性を確認した．また，OS仮想化を用いることで高速に実行環境をセットアップできることを確認した．

利用者の要求する計算機性能やネットワーク帯域を保証した分散実行環境を構築して提供する場合，それらの資源の同時割り当て（コアロケーション）が重要な課題となる．本稿では，分散する資源が事前予約で複数の組織から提供されることを前提として，オンラインコアロケーション手法を提案する．提案手法では，我々の開発する資源管理フレームワークから利用可能な資源情報を取得し，最適化問題にモデル化したコアロケーションアルゴリズムを用いて複数の予約プランを作成する．また，提案手法では，ユーザや資源管理者の資源の割り当て方針を反映することができる．シミュレーションによる実験を行い，提案するオンラインコアロケーション手法の機能性，実用性に関する評価を行う．機能性の評価では，提案手法の予約成功率の高さと，資源管理者の観点で資源割り当て方針が反映できることを示す．実用性の評価では，最適化問題の求解時間を制約条件とソルバの違いにより比較するとともに，実用化に向けて議論する．

Grid and Network provisioning technology has enabled the construction of high-quality virtual computing infrastructures spanning several administrative organizations. However, it is still difficult for users to monitor the usage of distributed and various resources managed by multiple domains. We propose an authorization-based hierarchical distributed resource monitoring system called DMS that gathers information based on resource reservation, and filters information with the policies specified by the administrators using XACML, which is a standard authorization model and a policy description language. DMS co-works with the GridARS co-allocation framework to retrieve resource reservation information and adopts web services technologies and an extension of a standard data representation set. To confirm feasibility of the DMS system, we describe monitoring strategies for reserved computing and network resources in Collectors and we have developed a WSRF-based DMS prototype, which enables authorization by XACML. The experiments using the prototype system show: (1) Even when DMS employs a large number of policies, the overhead of the XACML authorization decision process is negligible, since that of WSRF/GSI is more dominant in the total processing time, and (2) the benefits of parallel information aggregation from multiple domains make the retrieval latency acceptable.

For high performance parallel computing on actual Grids, one of the important issues is to co-allocate the distributed resources that are managed by various local schedulers with advance reservation. To address the issue, we proposed and developed the GridARS resource co-allocation framework, and a general advance reservation protocol that uses WSRF/GSI and a two-phased commit (2PC) protocol to enable a generic and secure advance reservation process based on distributed transactions, and provides the interface module for various existing resource schedulers. To confirm the effectiveness of GridARS, we describe the performance of a simultaneous reservation process and a case study of GridARS grid co-allocation over transpacific computing and network resources. Our experiments showed that: 1) the GridARS simultaneous 2PC reservation process is scalable and practical and 2) GridARS can co-allocate distributed resources managed by various local schedulers stably.

グリッドでは資源やジョブに関する情報の提供は重要な機能のひとつであり、クラスタ監視ツールの Ganglia や Globus Toolkit 4 の MDS4 などの情報サービスが実現されている。しかしながら、複数の仮想組織に属するユーザが資源を共有する場合、全情報をすべてのユーザに開示することは好ましくない。本研究では、認可モデルとポリシ記述言語の標準として提案されている XACML を用い、サイト毎に情報開示ポリシを定義して、各ユーザからの細粒度の情報アクセス制御を可能にする、WSRF に基づく情報サービスシステムを提案する。本研究で開発したプロトタイプでの予備実験から、(1) 情報収集に関するオーバヘッドは WSRF/GSI によるもので占められ、認可決定の時間は無視できる、(2) 複数サイトから情報収集する場合も、手続きを並行して行うとその所要時間は許容できる、(3) XACML のポリシ数が多い場合も、判定に要する時間は全体の処理時間に対して十分小さいことが確認できた。

This paper describes innovative architectures and techniques for reserving and coordinating highly distributed resources, a capability required for many large scale applications. In the fall of 2006, Japan's G-lambda research team and the United States' EnLIGHTened Computing research team used these innovations to achieve the world's first inter-domain coordination of resource managers for in-advance reservation of network bandwidth and compute resources between and among both the US and Japan. The compute and network resource managers had different interfaces and were independently developed. Automated interoperability among the resources in both countries was enabled through various Grid middleware components. In this paper, we describe the middleware components, testbeds, results, and lessons learned.

Advance Reservation is one possible way to enable resource co-allocation on the Grid. This method requires all the resources to have advance reservation capability as well as coordination protocol support. We employed 2-phased commit protocol as a coordination protocol, which is common in the distributed transaction area, and implemented an Advance Reservation Manager called {\bf PluS}. PluS works with existing local queuing managers, such as TORQUE or Grid Engine, and provides users advance reservation capability. To provide the capability, there are two implementation methods; 1) completely replaces the scheduling module of the queuing manger, 2) represents reservation as a queue and controls the queues using external interface. We designed and implemented a reservation manager with both way, and evaluated them. We found that the former has smaller overhead and allows arbitrary scheduling policy, while the latter is much easier to implement withacceptable response time.

グリッド上で複数の資源の同時確保を実現する方法のひとつとして事前予約を行う方法がある．これを実現するためには、同時確保の実現に求められる協調プロトコルを実装した事前予約機構を，グリッド上の各資源が持つことが必要となる。われわれは，同時確保のプロトコルとして分散トランザクションで一般に用いられる2相コミットプロトコルを採用し，これを実装した計算資源予約管理機構 PluS を開発した。PluSは、既存のローカルキューイングシステムであるTORQUEもしくはGrid Engine と協調動作し、事前予約機能を提供する．既存ローカルキューイングシステムに事前予約機能を追加する手法としては，1）ローカルキューイングシステムのスケジューリングモジュールを完全に置き換える方法，2）予約をキューとして実現し，外部からキューを操作することで予約を実現する方法，の2つがある．われわれは，この両者に関して予約機能を設計，実装し評価した．その結果，前者はオーバヘッドが少なくポリシ実現の自由度が高いこと，後者は既存スケジューリングモジュール機能の再実装が必要ないため実装コストが小さいことがわかった．

グリッドで並列高性能計算を行うには，資源のコアロケーションシステムが異種の複数スケジューラで管理される資源を安全に事前同時予約できることが重要である．本稿ではWSRFに基づくインタフェースを提供するコアロケーションシステムGridarsを改良し， 2相コミットでの事前同時予約手続きを実現した．また，Gridarsの有効性を示すために，計算資源と通信資源のコアロケーションを必要とする実アプリケーションプログラムのためのポータルを Gridarsを用いて構築し，複数の異種スケジューラで管理される日米間に跨るネットワーク，計算資源を用いて実験を行った．この結果，1)Gridarsを用いることで，異種スケジューラで管理される資源群をトランザクションにより安全に確保できること，2)Gridarsを用いたポータルにより，容易にグリッド上での高性能計算環境をユーザに提供できること，を確認した．

While advance reservation is an essential capability for co-allocating several resources on Grid environments, it is not obvious how it can co-exist with priority-based First Come First Served scheduling, that is widely used as local scheduling policy today. To investigate this problem, we 1) developed a scheduling API in Java for TORQUE, a variant of OpenPBS, that enables users to implement their own schedulers and replace the original scheduling module with them, 2) implemented a prototype scheduler module that has advance reservation capability with the API. We also provide an external interface for the reservation capability based on WSRF to enable co-allocation of resources over the Grid. Using this interface with the job submission module from Globus toolkit 4, users can make reservation for resources and submit jobs over the Grid.

グリッドで異なる組織に管理される分散した計算資源を用いた高性能大規模計算を実行するには，分散した計算資源とその間の高品質なネットワークを同時に確保することが重要である．本研究では，事前予約により計算資源と高品質ネットワーク資源を同時に確保し，その上でユーザジョブの自動実行を可能にするグリッドスケジューリングシステムを提案・開発した．提案システムはグリッド資源スケジューラ(GRS) と計算資源マネージャ(CRM) からなり，GRS が複数CRM とネットワークキャリアの提供するネットワーク資源管理システムと連携して計算・ネットワーク資源のコアロケーションを実現する．

Data Grid is a Grid environment for ubiquitous access and analysis of large-scale data. Because Data Grid is in the early stages of development, the performance of its petabyte-scale models in a realistic data processing setting has not been well investigated. By enhancing our Bricks Grid simulator to accomodated Data Grid scenarios, we investigate and compare the performance of different Data Grid models. These are categorized mainly as either central or tier models; they employ various scheduling and replication strategies under realistic assumptions of job processing for CERN LHC experiments on the Grid Datafarm system. Our results show that the central model is efficient but that the tier model, with its greater resources and its speculative class of background replication policies, are quite effective and achieve higher performance, while each tier is smaller than the central model.

グリッド技術を基盤にした大容量データに対する遍在するアクセスを可能にする技術をデータグリッドと呼び，複数のシステムの設計・実装が行われている．しかしながら，それらは実験段階にあり，データグリッドアーキテクチャの設計方針の妥当性や性能に関する議論は不十分である．本稿では，Bricksグリッドシミュレータにデータグリッドシステムに対する拡張を行い，Grid Datafarmアーキテクチャに基づくデータグリッドモデルにおける高エネルギー物理アプリケーションジョブの性能について比較・調査した．データグリッドモデルでは，CentralモデルとTierモデルを比較し，Tierモデルでは様々なスケジューリングと複製手法を適用し，2007年に開始されるCERNの高エネルギー物理実験を想定してその性能を評価した．評価では，Centralで効率よく処理できること，Tierではバックグラウンドに複製を作る手法を用いると効率よく処理でき，1サイトの性能がCentralより低い構成でもCentralよりよい性能を示すことが分かった．

The Computational Grid is a promising platform for the deployment of various high-performance computing applications. A number of projects have addressed the idea of software as a service on the network. These systems usually implement client-server architectures with many servers running on distributed Grid resources and have commonly been referred to as Network-enabled servers (NES). An important question is that of scheduling in this multi-client multi-server scenario. Note that in this context most requests are computationally intensive as they are generated by high-performance computing applications. The Bricks simulation framework has been developed and extensively used to evaluate scheduling strategies for NES systems. In this paper we first present recent developments and extensions to the Bricks simulation models. We discuss a deadline scheduling strategy that is appropriate for the multi-client multi-server case, and augment it with ``Load Correction'' and ``Fallback'' mechanisms which could improve the performance of the algorithm. We then give Bricks simulation results. The results show that future NES systems should use deadline-scheduling with multiple fallbacks and it is possible to allow users to make a trade-off between failure-rate and cost by adjusting the level of conservatism of deadline-scheduling algorithms.

広域ネットワークに接続された計算資源を1つの計算基盤として提供するGridシステムが将来の高性能計算アプリケーションの計算基盤として注目されている．Gridシステムとして，ネットワーク上で計算資源とともにサービスの提供を可能にするNetwork-enabled Server（NES）が複数提案されている．NESは一般的にクライアント・サーバ型アーキテクチャとなっており，分散したGrid計算資源上にサーバを用意する．しかしながら，複数サーバ，複数のクライアントを想定したGridのスケジューリングに関する議論が十分に行われていない．また，将来のNESシステム運用での課金に伴い，Gridユーザはジョブ実行時間を最短にすることから最小コストの資源群を利用して規定時間内に処理を終了させることを要求するようになる．本稿ではデッドラインスケジューリングに着目し，その性能特性をGrid のスケジューリング手法の評価システムBricksを拡張して調査した．まず，複数サーバ，複数クライアントを想定した，デッドラインスケジューリングアルゴリズムを紹介するとともに，そのアルゴリズムの性能を高めるメカニズム，Load CorrectionとFallbackを提案する．次に，Bricksシステムを用いたシミュレーションによる評価より，Grid上でのNESシステムのデッドラインスケジューリングの有効性を示す．

While there have been several proposals of high performance global computing systems, scheduling schemes for the systems have not been well investigated. The reason is difficulties of evaluation by large-scale benchmarks with reproducible results. Our Bricks performance evaluation system would allow analysis and comparison of various scheduling schemes on a typical high-performance global computing setting. Bricks can simulate various behaviors of global computing systems, especially the behavior of networks and resource scheduling algorithms. Moreover, Bricks is componentalized such that not only its constituents could be replaced to simulate various different system algorithms, but also allows incorporation of existing global computing components via its foreign interface. To test the validity of the latter characteristics, we incorporated the NWS system, which monitors and forecasts global computing systems behavior. Experiments were conducted by running NWS under a real environment versus the simulated environment given the observed parameters of the real environment. We observed that Bricks behaved in the same manner as the real environment, and NWS also behaved similarly, making quite comparative forecasts under both environments.

高性能広域計算を実現する試みが行われる一方，高性能広域計算のスケジューリングに関する明確な知見は得られていない．これは広域ネットワークで再現性のある大規模性能評価は非常に困難で性能要素に関する調査が不十分なためである．本稿では，高性能広域計算システムにおけるジョブスケジューリングの性能評価を行うシミュレータの設計及び実装と，本シミュレータを用いた性能評価について述べる．本シミュレータでは，待ち行列モデルを用い多様な広域計算システムをシミュレーションすることが可能である．本シミュレータにより実際の広域計算システムをシミュレーションした結果，実測とほぼ同様の結果が得られ，その有効性を確認した．本稿ではまた，本シミュレータを用いたジョブスケジューリング手法の性能評価結果についても述べる．

Rapid increase in speed and availability of network of supercomputers is making high-performance global computing possible, including our Ninf system. However, critical issues regarding system performance characteristics in global computing have been little investigated, especially under multi-client, multi-site WAN settings. In order to investigate the feasibility of Ninf and similar systems, we conducted benchmarks under various LAN and WAN environments, and observed the following results: 1) Given sufficient communication bandwidth, Ninf performance quickly overtakes client local performance, 2) current supercomputers are sufficient platforms for supporting Ninf and similar systems in terms of performance and OS fault resiliency, 3) for a vector-parallel machine (Cray J90), employing optimized data-parallel library is a better choice compared to conventional task-parallel execution employed for non-numerical data servers, 4) computationally intensive tasks such as EP can readily be supported under the current Ninf infrastructure, and 5) for communication-intensive applications such as Linpack, server CPU utilization dominates LAN performance, while communication bandwidth dominates WAN performance, and furthermore, aggregate bandwidth could be sustained for multiple clients located at different Internet sites; as a result, distribution of multiple tasks to computing servers on different networks would be essential for achieving higher client-observed performance. Our results are not necessarily restricted to the Ninf system, but rather, would be applicable to other similar global computing systems.

ネットワーク数値情報システムNinfは，広域ネットワークに分散した計算資源や情報資源を利用して高速・高性能・高品質な科学技術計算を実現するための基盤システムである．本稿ではNinfの全体構成について述べるとともに，LANおよびWANにおいてLinpack benchmarkを用いて，シングル/マルチクライアント環境での本システムの性能評価を実施した．この結果，現実的な広域分散利用条件でのNinfシステムの実用性，堅牢性を確認した．また，既存のベクトルパラレルマシンをはじめとする並列計算機がNinfによってネットワーク計算資源として有効に活用されることを示した．

データセンターでの消費電力削減手法の一つとして、仮想計算機（VM）を適宜 マイグレーションして使用していない物理計算機を低消費電力状態でスタンバ イさせる方法が考えられる．これを実現するには，マイグレーション時の通信 衝突を考慮しつつ負荷に応じてVMの配置を決定（仮想計算機パッキング）する 手法が必要である． 本研究では，通信衝突を考慮したVMパッキングアルゴリズムとして， 0-1整数計画法を応用した手法（IP）とグリーディな手法（Greedy）を提案する． 評価では，総消費電力量，ユーザ体験の劣化，スケジューリングに要する時間 を比較し，シミュレーションから以下が示された． 1) GreedyとIPにより消費電力の大幅な削減が可能である． 2) ユーザ体験の劣化は消費電力削減効果に反比例するが，再配置により解消できる． 3) Greedyは高速かつリーズナブルな再配置が可能であり，IPはリアルタ イム性を確保しつつより消費電力削減効果の高い再配置が可能である．

分散環境におけるデータインテンシブ計算の重要性が多分野において高まっているが，データインテンシブ計算で安定した実効性能を得るには，ネットワーク，計算機，ストレージを含めた資源とそれらの属性情報を考慮したコアロケーション手法が必要となる． 本研究では，多種資源とその属性情報を考慮したオンラインコアロケーション手法を提案する．提案手法では，既発表手法を拡張して整数計画モデルに新たな制約を加えることで，多種資源のコアロケーションを可能にする． また，整数計画法のソルバに対するJavaインタフェースを提供するJavaILPを用いて提案手法に対して複数整数計画ソルバを適用できるように実装するとともに，シミュレーションによりその基本性能を調査した．その結果，資源の一部をユーザが指定する場合は31.7msecと高速に処理できることと，属性指定がある場合は通常と同程度で処理することが分かり，提案手法の実用性が示された．

マルチドメインクラウドの資源管理フレームワークとして，資源管 理システム，アプリケーション実行管理システム，分散モニタリングシステムからなるGridARSを開発している．本研究では，既存システムを拡張し，相互運用性，機能性の高いGridARSシステムを開発し，大規模環境でその有用性を評価した．また，GLIF2010およびSC10において実証実験を行い，GridARSを用い てマルチドメインクラウド上に自動的にユーザの要求を満たす仮想インフラを構築し，そのモニタリングを行うことに成功した．

スーパーコンピュータの性能向上は目覚ましく,近い将 来数百 TFlops から数十 PFlops 規模のスパコンが HPC インフラとして大学,研究所やデータセンターなど複数 組織に次々と導入されていく事が予想される.多組織の スパコンを有効活用して科学技術や産業の発展を促進す るためには,ネットワークを介してこれらのスパコンを 容易に利用する環境の構築が必要である.グリッドコン ピューティング [1] はそのための要素技術を提供するが, アプリケーション配備の際に組織毎に異なる計算環境へ の対応に手間がかかるといった問題がある.

クラウドは，大規模データインテンシブ科学技術計算の計算基盤としても注目されているが，分散する複数組織から提供される資源を統合して計算基盤を構築する技術は成熟していない．我々は，マルチドメインクラウド環境で仮想計算基盤を提供する資源管理フレームワークGridARSを提案している．GridARSは，資源管理サービス，プロビジョニングサービス，モニタリングサービスを提供し，予約ベースでマルチドメインクラウド上の資源の選択と確保，仮想計算基盤の構築とユーザアプリケーションの実行，モニタリング情報の提供を自動的に行う．デモンストレーションでは，クラスタ上に構築した仮想マルチドメインクラウド環境を用いて，本フレームワークが実際に動作する様子を示す．

クラウドコンピューティングの更なる普及や新世代ネットワークに向けた新たなインフラの実現に向けて，計算機やネットワークなどのICT資源を大規模に管理制御して，ユーザの用途に適したICT環境を柔軟に作る技術への期待が高まっている．そこで，複数のネットワークからなる規模のICT資源の存在を把握し，用途に応じて適した資源を割り当てる資源提供プラットフォームを開発した．また，データを適応的に圧縮するなどの機能を持つ高機能中継ノードを開発し，資源提供プラットフォームを通じて用途に応じて割り当てることで，ネットワーク内での輻輳下でも通信品質を維持することに成功した．

実行ホストの切り替えを可能とするポストコピー型ライブマイグレーション技術を, 仮想マシン集約システムに対して適用することを新たに提案する.約一秒程度で仮想 マシンの実行ホストを切り替えられるため,迅速に配置状態を最適化できる.突発的 な負荷上昇が発生しても,仮想マシンの性能低下を短時間にとどめられる.評価実験 を通して,提案機構のプロトタイプシステムが正しく動作することを確認した.ポス トコピー型マイグレーションを利用したシステムは,プレコピー型を利用したシステ ムよりも,過負荷状態を迅速に解消し性能低下を軽減できた.

G-lambdaプロジェクトでは、グリッド・クラウドミドルウェアがネットワークパス、計算機、ストレージといった分散資源を動的に確保、予約するためのインタフェースを確立することを目指している。GLIF（Global Lambda IntegratedFacility）によって開発が進められているFeniusは、動的ネットワークパスプロビジョニングシステム間での相互運用性を実現するために、共通インタフェースを備えたユニバーサルプロキシである。本稿ではFeniusの概要、およびG-lambdaシステムにおけるネットワーク資源マネージャとFeniusを連携した動的ネットワークパスプロビジョニングについて述べる。また、GLIFワークショップ2009および国際会議SC2009においてFeniusを用いた相互運用性実験を行ったので報告する。

我々は，予約ベースで計算資源とネットワーク資源を確保し，その上に一般的なクラスタ内の環境と類似した環境を構築するグリッドミドルウェアの構築を行っている．構築された環境内では，一般的なクラスタ向けに記述された並列アプリケーションをそのまま実行することができる．本稿では，ミドルウェアのうち，アプリケーション実行環境の構築部分に焦点を当てて詳述する．われわれのミドルウェアは，Linuxの仮想OS機能LXC(Linux Containers)とスタッカブルファイルシステムを利用することで，通常のユーザ環境をベースとしたサンドボックスを高速に作成することができる．

クラウド環境でQoSを保証した環境を提供するには，計算資源と計算資源間のネットワークの両方を同時に確保・提供する必要がある．また，これらの資源群は広域に分散し，複数ドメインから提供されるため，その資源のモニタリング情報の収集も課題となる．我々は，資源管理フレームワークGridARSを開発しており，GridARS RMSにより複数ドメインから提供される資源を選択・確保し，GridARS DMSでそのモニタリングを行う．本研究では，多様な資源のために規定された予約インタフェースGNS-WSI3を採用したRMSおよびDMSを，Globus Toolkit 4.2およびApache CXFを用いて開発した．システムの有効性を示すため，エミュレーション環境を構築してRMSおよびDMSの基本性能を調査し，各システムが非常に高速に処理できることを示す．また，RMSとDMSの連携実験をSC09国際会議で行ったので報告する．

けて，計算機やネットワークなどのICT資源を大規模に管理制御して，ユーザの用途に適したICT環境を柔軟に作る技術への期待が高まっている．そこで，複数のネットワークからなる規模のICT資源の存在を把握し，用途に応じて適した資源を割り当てる資源提供プラットフォームを開発した．また，データを適応的に圧縮するなどの機能を持つ高機能中継ノードを開発し，資源提供プラットフォームを通じて用途に応じて割り当てることで，ネットワーク内での輻輳下でも通信品質を維持することに成功した．

利用者の要求する性能を保証しつつ計算機・ネットワークなどの資源を組合わせて提供する場合，それらの資源のスケジューリングが重要な課題となる．我々は既発表研究において，このようなスケジューリングを最適化問題としてモデル化し，必要な計算・ネットワーク資源を同時に確保するためのオンラインコアロケーション手法を提案した．一方，最適化問題として解くと，変数の数に依存して指数的に求解時間が長くなるため，実用化に向けた課題が残る．本研究では， (1) 制約条件を追加することにより既発表研究の手法を改良し，求解時間の短縮を図るとともに，(2) 制約条件とソルバの違いによるに求解時間を比較し，実用化に向けて議論する．また，既発表研究に対して追加の実験を行い，(3) 重み付けすることにより管理者の要求を反映した資源の割り当てが可能であり，我々の手法が機能面でも有効であることを示す．

複数のサイトにまたがって計算資源，ネットワーク資源を動的に確保し，アプリケーションを実行することは以下の理由により困難である．1) ネットワークの非対称性、2) サイト間の非均質性，3) 必要情報の実行時確定，4) アプリケーションのマルチホームネットワーク非対応．このため，現在のグリッド環境では既存のアプリケーションをそのまま実行することは難しい．我々は，予約ベースで計算資源とネットワーク資源を確保し，その上にごく一般的なクラスタ内の環境と類似した環境を構築するグリッドミドルウェアの構築を行っている．このグリッドミドルウェアを用いると，既存のアプリケーションを修正すること無く実行することが可能となる．本稿ではこのグリッドミドルウェアのアプリケーション実行フレームワークの設計とプロトタイプ実装について述べる．プロトタイプを用いた実行の結果，フレームワークの設計の妥当性を確認した．

高品質分散実行環境の構築に際し，ユーザの要求を満たす高品質資源群を適切に確保し，かつ，グリッド上の資源群を有効活用するためには，グローバルスケジューリングが重要な課題となる．本稿では，高品質分散実行環境の構築を目的とした計算・ネットワーク資源のグローバルスケジューリング手法を提案し，シミュレーションでの評価により，その有効性を示す．提案するグローバルスケジューリング手法は，ユーザの計算機及びネットワークに関する資源要求に対して，複数資源マネージャから利用可能な資源情報を入手し，組合せ最適化問題に帰着して事前予約プランを作成する．シミュレーションによる評価により，提案手法が有効であることを示す．

グリッドとネットワークプロビジョニング技術を用いることで，複数管理組織を跨る高品質の仮想計算基盤を動的に構築・提供することが可能になった．しかしながら，分散する多様な資源で構成される仮想計算基盤の利用者が，確保した資源群の状況を把握するのは困難である．本研究では，資源予約により複数管理組織を跨る資源群を利用するユーザに対し，利用資源のモニタリング情報を収集し，各管理者の開示ポリシに基づき資源情報を提供する，階層型分散資源モニタリングシステムを提案する．提案システムでは，GridARSコアロケーションフレームワークを用いて資源予約との連携を実現する．本稿では，提案システムの設計について述べるとともに，本システムによる計算機およびネットワーク資源のモニタリング情報の収集・提供方針を述べる．

複数資源の同時確保には，各資源が事前予約機構を備えていなければならない．我々は既存のローカルスケジューラに対して事前予約機構を付加するPluS事前予約機構を開発している．PluS事前予約機構は，2つの動作モードを持つが，そのうちの1つであるキュー制御 動作モードは，ローカルスケジューラが特定の機能を持つことを前提に， モジュール構成を改変すること無く予約機構を付加することができる． このキュー制御動作モードは，特定のローカルスケジューラに依存しないよう 注意深く設計されているが，これまでの実際の適用例は，Sun Grid Engineのみで キュー制御動作モードの汎用性は立証されていなかった．本稿では，キュー制御動作モードの汎用性を立証するべく，Sun Grid Engineとは全く異なる基本設計に基づくローカルスケジューラ Condorに対してPluSの適用を行った．その結果，わずかなコード量でCondorへの適応が可能なことを確認した.

グリッド上のサービスを記述するための枠組として、Web サービス規格の一つである Web Services Resource Framework (ＷSRF) がある。Globus Toolkit 4 は、ＷSRF を用いてサービスを記述するためのツールの一つで、多くのプロジェクトで用いられているが、記述は煩雑で十分に容易であるとは言いがたい。我々は、 Globus Toolkit 4 による WSRＦ 記述を補助するツールを作成した。この補助ツールを用いると、ユーザは通常のオブジェクト記述にアノテーションを適切に付加するだけで、煩雑な Web Services Description Language (WSDL) によるインターフェイス記述をすることなく、WSRF に基づくサービスを記述することができる。さらに、通信対象となるデータのスキーマが独立に規定されている場合にも、対処することができる。簡単なサービ スをこの補助ツールを用いて記述した結果、大幅に記述量を削減できることを確認した。

グリッドでは資源やジョブに関する情報の提供は重要な機能のひとつであり、クラスタ監視ツールの Ganglia や Globus Toolkit 4 の MDS4 などの情報サービスが実現されている。しかしながら、複数の仮想組織に属するユーザが資源を共有する場合、全情報をすべてのユーザに開示することは好ましくない。本研究では、認可モデルとポリシ記述言語の標準として提案されている XACML を用い、サイト毎に情報開示ポリシを定義して、各ユーザからの細粒度の情報アクセス制御を可能にする、WSRF に基づく情報サービスシステムを提案する。本研究で開発したプロトタイプでの予備実験から、(1) 情報収集に関するオーバヘッドは WSRF/GSI によるもので占められ、認可決定の時間は無視できる、(2) 複数サイトから情報収集する場合も、手続きを並行して行うとその所要時間は許容できる、(3) XACML のポリシ数が多い場合も、判定に要する時間は全体の処理時間に対して十分小さいことが確認できた。

同一宛先との通信に複数の経路がある IP ネットワークでは、実際に通信に使用する経路を選択する仕組みが必要である。例えば、遠隔の計算機間の帯域を動的に確保して並列処理を行う場合や、 VLAN を用いてレイヤ 2 ネットワーク上に複数の経路を実現する VLAN ルーティング法では、ユーザごとに経路を切替えることが有効であると考えられる。そこで本稿では、これを実現する手法として、Linux の netfilter と iproute2 を用いる方法と、ロードバランサ装置である BIG-IP を用いる方法を比較検討する。また、これらの切替手法が並列計算アプリケーションの性能面に与える影響を調べるため、NPB3.2 による性能評価を行う。

グリッド上の複数サイトにまたがるジョブの実行を実現する方法として，事前予約による同時確保がある．事前予約を実現するローカルスケジューラは，いくつか提案されているものの，事前予約ジョブと通常のジョブを共存させるための適切なポリシは明らかになっていない．われわれは，事前予約ジョブと通常ジョブ間のポリシは，各サイトのローカルスケジューラに内蔵されるべきではなく，管理者が設定するべき事項であると考え，実装中の{\plus}事前予約機構に，管理者によるポリシ記述機能を組み込んだ．ポリシ記述には，Condor プロジェクトで用いられているClassAdを用いた．我々は，1)ClassAd による記述力は管理ポリシを記述するのに十分であること，2)PluSの提供する情報により有効な管理ポリシが記述できること，3)ClassAd によるポリシ解釈のオーバヘッドは十分小さいことを確認した．

グリッドでは，計算資源に関する管理・利用技術は成熟しつつあるものの，ネットワークの帯域を資源として管理する技術は実験段階にあり，特に異なるネットワークドメインに属する拠点間の帯域を自動的に提供するのは非常に困難である．また，グリッドコアロケーションシステムは複数開発されているが，異なるシステム間で連携し，それぞれの管理ドメインの計算・ネットワーク資源を横断的に利用する試みはこれまでない．我々は，ネットワークの帯域を予約するためのインタフェースGNS-WSI を規定することを目的としたG-lambda プロジェクトを推進しており，複数ドメインに跨るネットワーク資源を確保することを考慮し，新たにGNS-WSI2を規定した．G-lambda が前提とするアーキテクチャでは，グリッド資源スケジューラが複数のネットワークドメインおよび計算資源の資源管理マネージャと連携することにより，ドメインを超えた資源のコアロケーションが可能になる．また，本報告では，米国の Enlightened Computing プロジェクトと共同で行った，ネットワークと計算機資源の同時事前予約実験について述べる．本実験では，日米の複数ドメインに跨る計算資源およびネットワーク資源をミドルウェア連携により事前予約で確保し，動的に構築したグリッド環境上でアプリケーションを実行することに成功した．

グリッド上で資源の同時確保を実現する方法のひとつとして事前予約を行う方法がある．複数資源の同時予約操作は本質的に分散トランザクションであり，操作失敗時の挙動を保障するためには，スケジューラとローカル資源管理機構の間で適切なプロトコルを用いる必要があり，ローカル資源管理機構がそのプロトコルに対応していなければならない．また，ローカル資源管理機構内部の予約管理機構もプロトコルに対応する必要がある．われわれは，プロトコルとして分散トランザクションで一般に用いられる2相コミットプロトコルを採用し，これを可能にするべく，計算資源上のローカル資源管理機構の予約インターフェイスを設計・実装した．予約インターフェイスはWSRF(Web Services Resource Framework)を基盤プロトコルとし，Globus Toolkit 4 を用いて実装されている．さらにローカル資源管理機構内部で使用する予約管理機構として，TORQUE および GridEngineと協調動作することのできるPluS予約管理機構を改良し，2相コミットの機構を組み込んだ．

産業技術総合研究所，KDDI 研究所，日本電信電話は共同で，ネットワーク資源の事前予約を行うための標準ウェブサービスインタフェースを定めるG-lambda プロジェクトを推進している．このインタフェースの有効性を確認するために，計算資源と光パスネットワーク資源を事前予約によりコアロケーションする実験を，情報通信研究機構の協力を得て行った．本稿では，前提とするコアロケーションシステムモデル，G-lambda プロジェクトにおけるグリッドでのネットワークサービスインタフェースの規定，産総研が開発した計算・ネットワーク資源を同時予約するスケジューラの概要，KDDI 研が開発したGMPLS で制御される光パスネットワークの提供機構の概要と，これらにより実現されたコアロケーションシステムプロトタイプのiGrid2005 での実証実験について報告する．

グリッド上で複数の資源を同時に確保(コアロケーション) するには，各サイトにおける事前予約が不可欠である．現在計算資源の多くでは，プライオリティとFirst Come First Served を組み合わせたスケジューリングポリシが用いられているが，このスケジューリングポリシと事前予約をどのように組み合わせるべきかに関しては，明らかになっていない．われわれは，この問題を検討する研究環境を整備することを目的とし，1) OpenPBS の亜種であるTORQUE のスケジューラモジュールを記述するためのAPI を整備し，2) これを用いて事前予約機能を持つスケジューラモジュールを実装した．さらにWSRF を用いた外部インターフェイスを実装し，Globus Toolkit Ver.4 のGRAMと連動したグリッド環境での予約と実行を実現した．

グリッド環境において効果的な負荷分散を実現するために、従来からスーパースケジューラの利用が提案されてきた。しかし、グリッド環境にスーパースケジューラが複数存在する場合の挙動は充分な検討がされていない。本稿では、スーパースケジューラの連携手法とその効果について、グリッドシミュレータを用いて検討した。その結果、複数のスーパースケジューラが単独で機能するよりも、階層構造や分散ネットワークを構成して協調することで、アプリケーションの実行待ち時間を短縮し、グリッド計算資源の利用効率を高めることを確認した。さらに、スーパースケジューラが階層構造を構成する場合と分散ネットワークを構成する場合について、利点と欠点を確認した。

グリッド技術を基盤にした大容量データに対する遍在するアクセスを可能にする技術をデータグリッドと呼び，複数のシステムの設計・実装が行われている．しかしながら，それらは実験段階にあり，データグリッドアーキテクチャの設計方針の妥当性や性能に関する議論は不十分である．本稿では，Bricksグリッドシミュレータにデータグリッドシステムに対する拡張を行い，Grid Datafarmアーキテクチャに基づくデータグリッドモデルとその性能について比較・調査した．データグリッドモデルでは，CentralモデルとTierモデルを比較し，Tierモデルでは様々なスケジューリングと複製アルゴリズムを適用し，2006年に行われるCERNの高エネルギー物理実験を想定し，その性能を評価した．

Recent developments of global computing systems such as Ninf, NetSolve, and Globus have opened up the opportunites for providing high-performance computing services over wide-area networks. However, most research focused on the individual architectural aspects of the system, or application deployment examples, instead of critical issues regarding system performance characteristics in global computing. Further, no step-by-step analysis or impartial comparison of various scheduling schemes has been conducted, though the performance and feasibility of a global computing system, which employs a large number of computational resources, highly depends on its scheduling scheme. Evaluation is made difficult by large-scale benchmarks and the need for reproducible results. Our comparative study performs deployment of example applications of network-based libraries using Ninf, NetSolve, and CORBA systems. There, we discover that dedicated systems for global computing such as Ninf and NetSolve have in some cases performance advantages over more generic distributed computing capabilities provided by CORBA. Also, we proposed the Bricks performance evaluation system, which would allow analysis and comparison of various scheduling schemes on a typical high-performance global computing setting. Bricks can simulate various behaviors of global computing systems, especially the behavior of networks and resource scheduling algorithms. Moreover, Bricks is componentalized such that not only its constituents could be replaced to simulate various different system algorithms, but also allows incorporation of existing global computing components via its foreign interface. To test the validity of the latter characteristics, we incorporated the NWS system, which monitors and forecasts global computing systems behavior.

グローバルコンピューティングシステムが複数提案される一方，グローバルコンピューティングシステムのスケジューリング手法に対する考察が不十分である．これは大規模かつ再現性のある評価実験が困難であることに起因する．本稿ではグローバルコンピューティングシステムのスケジューリングアルゴリズムとそのフレームワークのための評価基盤を提供するシミュレータBricksを提案する．Bricksでは様々なシミュレーション環境やスケジュールアルゴリズムおよびスケジューリングに関するモジュールを設定可能である．また，これらのモジュールを既存グローバルコンピューティングシステムモジュールに置き換えることで，Bricks上での既存システムの機能試験を実施することができる．他システムのBricksへの組み込み例としてリソース情報の予測システムであるNWSを用いて本システムの評価実験を行ったところ，Bricksが実環境と同等の挙動を示すことを確認した．さらに，NWSがBricks上で正常に動作したことから，Bricksが既存の外部モジュールに対して機能試験環境を提供できることを示した．

ネットワーク技術の発展により，グローバルコンピューティングシステムが複数提案されているが，その計算リソースを有効に利用するための議論が十分になされていない．特に，広域ネットワーク経由の計算固有の変動や不安定さを考慮して，計算リソースを適切に割り当てるスケジューリング手法が必要である．本稿では，グローバルコンピューティングにおいてアプリケーションスケジューリングとジョブスケジューリングを統合するための階層化されたスケジューリングフレームワークを提案するとともに，それに準拠したNinfシステムのメタサーバスケジューリングフレームワークの実装について述べる．さらに，実環境と性能評価モデルを用いてスケジューリング手法の評価を行い，グローバルスケジューリングにおける課題を明らかにした．

Rapid increase in speed and availability of global-network is opening up the possibilities of globally-distributed supercomputing, including our Ninf system. However, performance characteristics of these systems have been little investigated, especially under multi-clients, multi-sites situations. In order to establish methodology to schedule multiple job requests to multiple computational servers effectively and guarantee performance per each client, we conducted benchmarks under various WAN environments. There, we observed that communication bandwidth dominated performance for communication-intensive applications such as Linpack, and aggregate bandwidth could be sustained for multi-clients located at different internet sites. Based on these observations, we propose the need for a simulation model based on queuing theory. And we also performed preliminary benchmarks using our scheduling server, called the Ninf Metaserver. We also report on our collaborative efforts in bridging Ninf with NetSolve, a similar system being developed at Univ. of Tennessee/ORNL.

ネットワーク数値情報システムNinfは，広域ネットワークに分散した計算資源や情報資源を利用して高速・高性能・高品質な科学技術計算を実現するための基盤システムである．本稿ではNinfの全体構成について述べるとともに，Linpack benchmarkを用いて，シングル/マルチクライアント環境での本システムの性能評価を実施した．この結果，現実的な広域分散利用条件でのNinfシステムの実用性，堅牢性を確認した．また，既存のベクトルパラレルマシンを始めとする並列計算機がNinfによってネットワーク計算資源として有効に活用されることを示した．