FIT2013（第 12 回情報科学技術フォーラム）C-025
データベースの動作情報を用いた仮想化環境における HDD のアクセス低減に関する一考察
Increasing HDD Access Interval Considering Database Runtime Behavior
若色 匠† 山口 実靖‡
Wakairo Takumi Yamaguchi Saneyasu
1. はじめに
近年，情報技術が普及しデータセンター等において多数のサーバ計算機が稼動するようになった．これに伴い，サーバ計算機の消費電力の増加が問題となっている．この問題に対する解決策の一つとして，アプリケーションの動作情報を用いてディスク上のデータレイアウトを変更し，HDD の消費電力を削減する手法[1]がある．
本研究では，計算機システムの Xen によって提供される仮想化環境において HDD へのアクセスについて調査を行う．そして，アプリケーションの動作情報を用いたデータレイアウト変更手法の仮想化環境への適用について考察す
る．

分かる．HDD2 へのアクセス間隔が短縮されてしまっているが，このような短いアクセス間隔では HDD の停止による省電力の実現ができないため省電力の側面からは弊害がないと考えられる．

2.3 不均等メモリ割当
平均 HDD アクセス間隔の長い HDD1 上の VM2 台に多くのメモリを割り当てることにより，これら VM におけるキャッシュヒット率の向上を図り，HDD1 の平均アクセス間隔のさらなる拡大を図った．メモリ割り当て量を HDD1 上の両 VM に対して 1024MB，他の VM に対して 256MB として測定を行った．
測定結果を図 1 の "メモリ割当 "に示す．前節同様に
HDD1 のアクセス間隔の拡大が実現されたことが分かる．

2. Web サーバへのランダムアクセス

2.4 両手法

2.1 基本調査

2.2 節，2.3 節の両方を適用して測定した結果を図 1 の"両方"に示す．両手法の適用により，HDD1 のアクセス間隔のさらなる拡大が実現され，これによりさらなる省電力が可能になると考えられる．
また，基本調査，ブロック移動，不均等メモリ割当，両手法における Web アクセスの応答時間を図 2 に示す．
HDD2 はブロック移動においてアクセスの発生するブロッ
クを移動され負荷が増加しているが，HDD2 に大きな応答時間の劣化はなく，ブロック移動の性能への影響も小さいと考えられる．不均等メモリ割当により，応答時間の劣化が確認できるが，その程度は小さいと考えられる．
500

HDD1HDD2HDD3450400
平均HDDアクセス間隔[s]WEB サーバが稼働している VM を 6 台を 1 台の物理計算機上で起動し，他の物理計算機からランダムなアクセス間隔でランダム選択のファイルへの Web アクセスを発行
し，HDD へのアクセス間隔と HDD 上のアドレス(ブロックアドレス)を調査した．HDD は 3 台(HDD1，HDD2，HDD3)使用し，各 HDD 上に VM を 2 台ずつ配置した．
Web アクセス間隔は HDD1 上の VM から順に，平均が 256秒，128 秒，64 秒，32 秒，16 秒，8 秒の指数分布とした．
ファイルサイズは 1MB であり，ファイルは 8192 ある．ファイル選択は平均 1500 の指数分布により行った．ホスト計算機には 1GB のメモリを割り当て，各 VM には 512MBのメモリを割り当てた．CPU は Intel Celeron CPU G1101
2.27GHz，ゲストとホストの OS は Linux 2.6.32.57，HDD
は WD5000AZRX-0，500GB を用いた．
測定結果を図 1 の"基本調査"に示す．アクセスの少ない
HDD1 のアクセス間隔が最も長く，約 4 分であることが分
かる．HDD1 においては HDD の停止による省電力が可能であると考えられる．

350

300
250200150
100500
初期状態

前節の結果より HDD1 へのアクセスの間隔が長いことが分かった．そこで，HDD1 上のアクセスの多い(1 時間で 5回以上)ブロックを HDD2 に移動し，HDD1 のアクセス間隔のさらなる拡大を図った．
測定結果を図 1 の"ブロック移動"に示す．ブロック移動
により HDD1 へのアクセス間隔の拡大が達成できたことが†工学院大学大学院工学研究科電気･電子工学専攻
Electrical Engineering and Electronics, Kogakuin
University Graduate School‡工学院大学工学部情報通信工学科
Department of information and Communications
Engineering, Kogakuin University

ブロック移動不均等メモリ割当両方

図 1 ブロック移動およびメモリ不均等割当による平均
HDD アクセス間隔
0.12

vm01
vm02
vm03
vm04
vm05
vm06

0.1

平均応答時間[s]2.2 ブロック移動

0.08
0.06
0.04
0.02
0
初期状態

ブロック移動不均等メモリ割当両方

図 2 ブロック移動およびメモリ不均等割当による平均応答時間

391
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FIT2013（第 12 回情報科学技術フォーラム）3. データベース環境への適用

600

平均HDDアクセス間隔[s]0.010.008
HDD10.006

HDD2HDD30.0040.0020816スレッド数

図 2 tpcc-mysql 実行時の平均アクセス間隔
0.40.35

最大HDDアクセス間隔[s]400300
HDD32001000110100100010000

1000001000000

被アクセスブロック[ブロック]

図 5 16 スレッドにおけるブロックのアクセス頻度分布0.012

0.30.25

HDD1HDD20.2

次 に ， TPC-C 実 行 時 の 各 ファ イ ル シ ス テ ムブ ロ ッ ク(4KB)のアクセス頻度を図 4，図 5 に示す．図 4 がスレッド数 8 における頻度分布，図 5 がスレッド数 16 における頻度分布である．HDD は 3 個搭載されているが，最もアクセスの少ない HDD の頻度を求めた．図の横軸は，アクセスがあったブロックをアクセス頻度順に並び替えたときのブロックの通し番号である．縦軸は，アクセス頻度である．
図より，ブロックごとのアクセス頻度に極端な偏りがあり，アクセス頻度の高いブロックを重点的に移動することにより，特定の VM や特定の HDD へのアクセス頻度を極端に削減することが可能であると考えられる．たとえば図 4 においては，アクセスの多い上位 0.08%のブロックを移動すれば，全アクセスの 50%を移動することが可能となっている．
また，TPC-C では，テーブル毎にアクセス頻度が明確に異なるとが分かっており[1]，これを考慮することにより効果的にブロックの移動が可能になると考えられる．

HDD3

0.15

4. まとめ

0.1

本稿では，アプリケーションの動作情報を用いてディスク上のデータレイアウトを変更し，HDD の消費電力を削減する手法の仮想化環境への適用に着目し，Web サーバにおける適用結果を示し，その効果を示した．そして，データベース管理システムが動作する仮想化環境への適用について考察を行った．今後は，データ管理システムが動作する環境に当該手法を適用し，その効果の検証を行っていく予定である．

0.05
0816

スレッド数

図 3 tpcc-mysql 実行時の最大アクセス間隔
500
450
400
アクセス頻度[回]500

アクセス頻度[回]

本章では，前章の手法のデータベース管理システムが稼働する環境への適用について考察する．
前章と同一の物理計算機上に VM を 3 台稼働させ(各HHD 上に 1VM)，各 VM 上で MySQL を用いて TPC-C ベン
チ マ ー ク (tpcc-mysql) を 実 行 し た ． TPC-C に お け る
warehouse 数は 160 とし，データベースサイズは約 16GB である．物理計算機や仮想計算機の仕様は前章と同一である．
TPC-C 実行時の各 HDD への平均アクセス間隔を図 2 に，最大アクセス間隔を図 3 に示す．図より，TPC-C では各HDD のアクセス間隔は非常に短く，この状態では HDD の停止時間を得ることが困難であることが分かる．

350

謝辞

300
250
200

HDD3

本研究は JSPS 科研費 22700039, 24300034 の助成を受けたものである

150

参考文献

100

[1] Norifumi
Nishikawa,
MiyukiNakanoandMasaru
Kitsuregawa,“Energy Efficient Storage Management Cooperated withLarge Data Intensive Applications,” 28th IEEE International
Conference on Data Engineering (IEEE ICDE 2012),
.

50
0
1

10

100

1000

10000

100000 1000000

被アクセスブロック[ブロック]

図 4 8 スレッドにおけるブロックのアクセス頻度分布392
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