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論題(和文)

複数ディスクからなるストレージシステムの省電力化手法における電力削減効果の比較および評価

Title(English)

An Evaluation and Comparison of Power Reduction for Multiple Disk
Drive Storage System

著者(和文)

引田諭之, Hieu Hanh Le, 横田治夫

Authors(English)

Satoshi Hikida, Hieu Hanh Le, Haruo Yokota

出典(和文)

DEIM Forum 2011 D10-1, , ,Citation(English)

DEIM Forum 2011 D10-1, , ,

発行日 / Pub. date2011, 3

Powered by T2R2 (Science Tokyo Research Repository)DEIM Forum 2011 D10-1

複数ディスクからなるストレージシステムの省電力化手法
における電力削減効果の比較および評価
引田 諭之†

LeHieu Hanh†

横田 治夫†† 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻 〒 152–8552 東京都目黒区大岡山 2–12–1
E-mail: †{hikida,hanhlh}@de.cs.titech.ac.jp, ††yokota@cs.titech.ac.jp
あらまし ストレージシステムの省電力化は重要な課題の一つである．我々はこれまでにプライマリ・バックアップ構成を有効活用した省電力化手法として RAPoSDA を提案し，概算式を用いてその省電力効果を確認してきたが，ワークロード下での効果は検証出来ていなかった．本研究では，新たに構築したシミュレータを用いてワークロードを与えた実験を行い RAPoSDA および関連手法の電力削減率と性能に関して比較評価を行う．
キーワード

ストレージ，省電力，シミュレーション

An Evaluation and Comparison of Power Reduction for Multiple Disk Drive
Storage System
Satoshi HIKIDA† , Le HIEU HANH† , and Haruo YOKOTA†† Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering,Tokyo Institute of Technology 2–12–1 Ookayama, Meguro-ku, Tokyo 152–8552, Japan
E-mail: †{hikida,hanhlh}@de.cs.titech.ac.jp, ††yokota@cs.titech.ac.jp
Abstract Nowadays, Reducing the power of storage system has been an important issue as data reliability. Thus we haveproposed RAPoSDA(Replica Assisted Power Saving Disk Array) that method reduce the power consumption of the storage
systems with keeping the reliability of data by utilizing the primary-backup configuration. But we have not verified its performance and eﬃciency of power reduction under workloads yet. In this paper, we evaluate and compare the performance andeﬃciency of power reduction of RAPoSDA and related method by the simulator we developed.
Key words Storage, Power Reduction, Simulation

1. は じ め に

PoSDA および関連手法である MAID [1] の電力削減率について
比較し，RAPoSDA がより省電力効果の高いことを示した．しストレージの省電力化は近年重要な課題として認識されていかし概算式では，アクセスが時間的に変化するワークロード下る．情報技術の発達によるデータ量の爆発的な増大によって，における消費電力量や性能に関しては検証できていなかった．

必要とされるストレージの容量も増加し，それに伴いストレー

ワークロードを用いた評価方法としては実機による実験とシジ装置も大規模化しており，データセンター等においては今後

ミュレーションプログラム（シミュレータ）によるシミュレー

ストレージが消費電力量の多くを占めるだろうと予想される．

ション実験という選択肢があるが，実機実験ではストレージの

我々はこれまでに，プライマリ・バックアップ構成を有効活構成変更や大規模環境の構築が容易ではないため，今回はシ用したストレージの省電力化手法である RAPoSDA(Replica As-

ミュレータによるシミュレーション実験をおこなうこととする．

sisted Power Saving Disk Array) を提案してきた [10]．RAPoSDA

シミュレーション実験に際し，我々は新規にストレージのシは，キャッシュメモリとディスクドライブの双方でプライマリ・

ミュレータを構築し，そのシミュレータを用いて検証をおこな

バックアップ構成をとることでストレージの信頼性を確保し，う．与えるワークロードは，Zipf 分布に基づくデータアクセス

個々のディスクの回転状況を考慮してディスクへ書き込むデーの偏りを持つ人工的なものを用い，読み出し比率が異なるいくタを決定し，不必要なディスクのスピンアップを回避すること

つかのワークロード下での RAPoSDA や関連手法における省電で消費電力を抑制する手法である．

力効果や性能について比較評価を行う．

文献 [10] では，消費電力量を見積もる概算式を用いて RA-

なお，本論文の構成は以下の通りである．2. 節では今回比較

表1

ディスクドライブの状態と消費電力

Table 1 A table of status and corresponding power consumption
状態

I/O 処理RPM

Active

処理中最高回転 ディスク上

大

Idle

処理なし 最高回転 ディスク上

中Standby 処理なし 0

ヘッド位置 消費電力

ディスク外 小評価を行う省電力化手法の説明を行い，3. 節でシミュレータの図 1 RAPoSDA の全体構成図

概要を述べ，4. 節でシミュレーションにおけるストレージの構

Fig. 1 Configuration of RAPoSDA

成や用いるワークロードの詳細を説明し，シミュレーション結果についても考察を行う．5. 節では関連研究ついて述べ，最後の 6. 節でまとめと今後の課題について述べる．

ンター等で実際に運用されるときは信頼性の確保が重要であるため，データは冗長化されて複数のディスクに保存されるこ

2. 評価対象の省電力化手法とが多い．RAPoSDA ではデータの信頼性を確保するために，

本節では，シミュレータを用いて評価を行う省電力化手法にキャッシュメモリとディスクドライブの双方でプライマリ・バッ

ついて説明する．まず最初にストレージの主要な構成要素であクアップ構成をとるようにし，データ配置方法やディスクへのるディスクドライブの消費電力について説明し，次に評価対象

書き込みのタイミングを工夫することで省電力化を実現してである RAPoSDA と MAID について概要を述べる．

いる．ディスクドライブにおけるデータの配置方法は Chained

2. 1 ディスクドライブの消費電力
ディスクドライブは，データを記録するプラッター（円盤）や，プラッターを回転させるスピンドル，データの読み取り/書き込みを行うヘッドとヘッドをディスク上で移動させるアーム
等の機械部品と，ディスクドライブの動作を制御する制御部品で構成されている．大部分の電力は機械部品であるスピンドル

Declustering [4] を用いている．
2. 2. 1 構成

RAPoSDA は主に次の要素により構成される（図 1）．
•

キャッシュメモリ•

キャッシュディスク•

データディスクやアームによって消費されるが，それら機械部品の動作状況にキャッシュメモリ：キャッシュメモリには揮発性の RAM を用応じて大きく３つの状態の状態遷移としてディスクドライブのいることを前提としており，信頼性を持たせるために異なる二消費電力はモデル化できる（表 1）．

つのキャッシュメモリにプライマリとバックアップのデータを

表 1 より，三つの状態中で一番消費電力が大きいのは Active

持たせる冗長構成をとる．そのため，あるキャッシュメモリは状態であり，一番小さいのは Standby 状態である．また，ディ二つの領域（プライマリ層およびバックアップ層）でデータを

スクの回転開始（Spin-up）時および回転停止（Spin-down）時保持することになる．それぞれのキャッシュメモリは個別の電にも一時的であるが大きな電力が消費され，特に回転開始時に源系統を持ち，UPS（無停電電源装置）等で断電対策が施されは Active 状態よりも大きくなることがある．このような性質かているものとする．1 つのキャッシュメモリは 1 つ以上のディら，ストレージの省電力化のためにはアクセスの無いディスク

スクドライブで共有される．

ドライブは出来るだけ長時間に渡って回転停止させて Standby

キャッシュディスク：データをキャッシュするためのディスク状態を長く保つことが重要であるが，無闇に回転を停止させるである．キャッシュメモリでは容量に限界があることと，多くだけではディスクアクセスが発生するたびに回転開始が必要にのワークロードでは読み出し要求が書き込み要求よりも多いとなり，消費電力は従来よりもかえって増大してしまうおそれもいう状況から，キャッシュメモリは書き込みデータのバッファある．

を主目的とし，キャッシュディスクは読み出し専用とする．読

そこで，ディスクのスピンダウンはどのような基準で行うべ

み出し要求に迅速に対応するキャッシュディスク数は後述する

きかを判断するためにブレイクイーブン時間（break-even time）

データディスク数よりも少ない構成とし，常時回転させておくというものが用いられる．ブレイクイーブン時間とは，アイドことでディスクのスピンアップに伴う応答遅延を回避する．

ル状態に対し，スタンバイ状態で節約できるエネルギーと，ス

データディスク：実際のデータを格納するディスクドライブ

ピンアップとスピンダウンとで消費されるエネルギーの合計がである．キャッシュメモリ上のバッファがあふれた場合や，読等しくなる時間のことをいう．もしスタンバイ状態の期間がこみ出し時にキャッシュミスした時などにディスクへのアクセスのブレイクイーブン時間よりも長い場合，その分だけ省電力効が発生する．ディスクアクセスがある閾値時間を超えて発生し果がある．

なかった場合はそのディスクドライブをスピンダウンさせてス

2. 2 RAPoSDA について

タンバイ状態に移行する．このスタンバイ状態期間がブレイク

RAPoSDA [10] は，多数のディスクドライブを組み合わせた

イーブン時間よりも長ければ長いほど省電力効果が得られる．

ストレージシステムの省電力化を対象としている．データセ

また，データディスクでも信頼性の確保のためにプライマリ・図 3 RAPoSDA 読み出し処理

Fig. 3 Read process of RAPoSDA
図 2 RAPoSDA 書き込み処理

Fig. 2 Write process of RAPoSDA

読み出す（図 3）．
バックアップ構成をとる．

2. 2. 2 動作

書き込みデータの書き込みは，はじめにキャッシュメモリに書き込む．
その際，データは電源系統の異なる別々のキャッシュメモリ上のプライマリ領域とバックアップ領域に書き込まれる．キャッシュメモリのバッファ容量の閾値を超える場合に，データディ
スクへバッファ中のキャッシュデータを書き込む（図 2）．
あるデータをキャッシュメモリに書き込んだ際にバッファ容量の閾値を超えた場合，そのデータに対応するデータディスクに対しディスクの回転状況を確認し，もし回転停止（スタンバイ状態）のときはそのディスクドライブをスピンアップさせる．
その後，バッファ容量の閾値を超えたキャッシュメモリ上の全データに対し，対応するデータディスクへ書き込みを試みる．
但し，実際にデータディスクへデータを書き込むのは該当デー
タディスクが回転中の場合のみに限定する．このとき，少なくとも一つのデータディスクは回転中であるので，バッファ上の全てのデータは書き込みきれなくともバッファ容量に空き領域を確保することは可能である．
あるデータディスクが回転中であり，バッファ上のデータを書き込む際に，その書き込みデータがプライマリ領域データだった場合，同一ディスクのバックアップ領域データに対応する別のキャッシュメモリ上のデータもこのタイミングで同時に書き込む．バックアップ領域データは別のキャッシュメモリ上に存在しているため，バッファ容量の閾値は超えていない可能性もあるが，このタイミングで書き込むことによってデータディ
スクをスピンアップさせる回数とディスクアクセス頻度の抑制を図っている．なお，書き込むデータがバックアップ領域デー
タだった場合も同様に，同一ディスクのプライマリ領域に対応するデータを同時に書き込むようにする．
データディスクに書き込まれたデータはキャッシュメモリ上から削除し，さらに今後の読み出し処理に対応するためにキャッシュディスクにデータをコピーしておく．
読み出し
読み出し処理は，キャッシュメモリ，キャッシュディスクの順
序でキャッシュデータを確認し，該当データが見つかった時点で応答を返す．キャッシュメモリやキャッシュディスクにもデータが見つからなかった場合，データディスクから該当データをキャッシュメモリはプライマリ層とバックアップ層に分かれているので，該当データがどちらかの層に存在していればデー
タはキャッシュメモリから読み出される．
キャッシュメモリ上に該当データが存在しなかった場合は，キャッシュディスクにデータが存在するかを確認する．もしキャッシュディスク上にデータが存在していれば，データはキャッシュディスクから読み出される．
キャッシュメモリおよびキャッシュディスクに該当データが存在しなかった場合，データディスクから読み出す必要がある
が，データディスクはプライマリ・バックアップ構成をとっているのでどちらのディスクから読み出すかを決定する必要があ
る．以下に対象データディスクを選択するパターンを示す．

•

片方のみ回転中 回転している方のディスクから読み出す•

両方回転中 バッファ容量の多い方のディスクから読み出す•

両方停止中 停止期間が長い方のディスクから読み出す

最後に，データディスクから読み出したデータは，今後の読み出し処理に備えてキャッシュディスクにコピーされる．

2. 3 MAID について
MAID [1] はキャッシュディスクを用いたストレージの省電力化手法である．データアクセスの局所性に着目し，頻繁にアクセスされるデータをキャッシュディスクと呼ばれる常時回転中
で小数のディスクドライブに集約し，その他の大多数のディスクドライブへのアクセスを抑制する．アクセスのないアイドル
時間がある閾値を超えたディスクドライブはスピンダウンさせてスタンバイ状態にする．
書き込み要求も読み出し要求も最初にキャッシュディスクで受け付けているため，キャッシュディスクの容量やデータ転送
能力が全体性能のボトルネックとなるおそれがある．
また，MAID で目標としているのが多少の性能劣化は許容してでも大幅な省電力化を実現することであるが，ストレージの重要な要素である信頼性については考慮されていない．

3. シミュレータ
本節では RAPoSDA および MAID を評価するために今回新規に構築したシミュレータについて説明する．
ストレージシステムの性能を評価するシミュレータは既にい
くつか存在しており，その中でも DiskSim [2] は様々な研究で利用されている．しかし DiskSim は消費電力の測定までは考慮されておらず，そのままでは今回の比較評価に用いることができない．Dempsey [9] は DiskSim を拡張し，ストレージの消費
電力もシミュレート出来るようにしているが，あらかじめ実際のディスクドライブの電力を測定しておく必要があり，シミュ
レーションに用いるハードディスクのモデルが制限されてしまうという問題がある．
そのため，我々は新規にストレージのシミュレータを構築し，そのシミュレータ上で RAPoSDA や関連手法である MAID を評価することとした．なお，新たに構築したシミュレータは一部のコンポーネントを差し替えるだけで柔軟にその構成を変更できるため，様々な手法間の比較評価が容易に行えるという特徴を持つ．

3. 1 概図 4 シミュレータの全体構成

要Fig. 4 Configuration of the simulator

シミュレータは，シミュレーション環境上に構築したストレー
ジサブシステムに対し時間的に変化するワークロードを与え，応答時間やスループット等の性能や各ディスクドライブで消費

表 2 シミュレーションで用いる HDD のパラメータ

Table 2 Prameters of hard disk drive using by the simulator

された電力をシミュレートする．ワークロードは人工的に生成

parameter

value

したものや外部で公開されているトレース等をベースにした実

容量（TB）

2

運用環境のワークロードを用いる．

プラッター数5

ディスク回転数（RPM）

7200

ディスクキャッシュサイズ（MB）

4

データ転送速度（MB/s）

134

Active 時消費電力（Watt）

11.1

Idle 時消費電力（Watt）

7.5

Standby 時消費電力（Watt）

0.8

3. 2 構成

シミュレータの全体構成を図 4 に示す．このシミュレータは五つのコンポーネントで構成されており，以下で各コンポーネントの概要を説明する．

Workload Generation：パラメータを基に人工的なワークロー
ドを生成する．人工的なワークロードは Zipf 分布に従うアク

Spin-down 時消費エネルギー（Joule） 35.0

セス分布とポワソン到着に従うアクセス到着率を持つワーク

Spin-up 時消費エネルギー（Joule）

450.0

ロードを発生させる．また，サーバー等のトレースをパラメー

Spin-down 時間（sec）

0.7

タとして与えた場合，そのトレースベースのワークロードを生Spin-up 時間（sec）

15.0

成する．

Data Layout Management：データ管理の中心的なコンポーネて各デバイスへのアクセスを指示する．各デバイスの動作状態ントであり，このコンポーネントによって RAPoSDA や MAID

に関する情報はログとして LogCollector に収集される．シミュ等の各種省電力化手法が実現される．

レータの実行完了後に Analyser によってログを解析する．

Storage Devices：各種デバイス（メモリおよびハードディス
クドライブ）の動作をシミュレートする．

4. 実

験

Log Collection：各デバイスにおける情報を収集し，ログとしシミュレーション実験は，3. 節で説明したシミュレータを用てテキストファイルに出力するコンポーネントである．ログといて RAPoSDA および MAID について電力削減率と性能に関して収集する情報は，各リクエストの応答時間や，各ディスク

して検証を行う．電力削減率については，省電力化手法を用いドライブの消費電力，キャッシュのヒット率，ディスクアクセ

ない同数のディスクドライブで構成されるストレージ（以下ス時のディスクが回転している割合等である．

Normal と記す）に対する消費電力量の比率で表すこととする．

Analysis：Log Collection で出力された各種ログファイルを解
析し，平均応答時間やスループット，消費電力等を算出する．

4. 1 シミュレーション構成
シ ミュレ ー ション で 用 い る ハ ー ド ディス ク ド ラ イ ブ の モ

3. 3 シミュレータの動作

デルは Hitachi Global Storage Technologies の Hitachi Deskstar

シミュレータの起動時には，ワークロード，シミュレータの7K2000 [7] に基づき，表 2 に示すパラメータを使用する．

設定値，各種デバイス（キャッシュメモリ，キャッシュディスク，

シミュレーションは 12 時間分の人工ワークロードを用いてデータディスク）のモデル情報をパラメータとして渡す．その行う．各ストレージ構成におけるデータディスクは 128 台とし，後シミュレーション内のクライアントがワークロードで指定さキャッシュディスクは RAPoSDA と MAID の両手法でそれぞれれた時刻でリクエストを生成し，StorageManager にリクエスト

1 台とする．人工ワークロードは読み出し比率を 70%，50%，を送信する．StorageManager は DataLayoutManager にリクエス

30%と変化させた場合についてシミュレーションを実施する．

ト情報を渡し，DataLayoutManager がデータの配置先を決定しシミュレーションを行うストレージの構成は表 3 の通りであ表 3 シミュレーションにおけるストレージ構成

Read:Write=7:3

Table 3 Configuration of storage system on this simulation# of disks

NormalCache Mem

128

MAID
-

Cache Mem

Cache Disks-

Data Disks

128

RAPoSDA-

Cache Mem

16GB

Cache Disks

1

Cache Disks

1

Data Disks

128

Data Disks128

表 4 人工的ワークロードの諸元

Table 4 Parameters of synthetic workload
workload parameter

value

時間

約 12 時間

read:write

7:3, 5:5, 3:7

格納ファイル数

1,000,000 (1MB/file)

Energy Consumption [ 106Joule ]40

アクセス分布Zipf 分布

アクセス到着分布

Poisson 到着

Zipf 係数 s

1.2

平均到着率

25 (request/sec)

る．表 3 において，ハイフンはそのストレージ構成では使用しないデバイスであり，Normal においてはキャッシュメモリおよ

20

10

4

6

8

10

12

10

12

10

12

Elapsed time [ hour ]Read:Write=5:540Energy Consumption [ 106Joule ]λ× 3600 × 1230

2格納ファイルサイズ 2TB (Primary × Backup)
リクエスト数

NormalMAID
RAPoSDA

NormalMAID
RAPoSDA

30

20

10

びキャッシュディスクは使用せず，MAID ではキャッシュメモリ
2を使用しないことを示している．

4

RAPoSDA におけるキャッシュメモリは，表 3 に示す容量のについてシミュレーションを行う．なおキャッシュメモリ上の4. 2 人工ワークロードによる検証
シミュレーションで用いる人工ワークロードの諸元を表 4 に示す．生成するワークロードは Zipf 分布に基づくアクセスの偏りと，ポアソン過程に基づく到着間隔を持つ．ワークロードは

read と write の比率をそれぞれ 7:3，5:5，3:7 の三つのパターン

40
Energy Consumption [ 106Joule ]タとバックアップデータを分散して保持する．

8

Read:Write=3:7

キャッシュメモリを全体の容量とし，電源系統が 2 系統の場合
データは異なる電源系統のキャッシュメモリ間でプライマリデー

6

Elapsed time [ hour ]NormalMAID
RAPoSDA

30

20

10

で生成し，各パターンについてシミュレーション実験を行う．

4. 2. 1 電力削減率の検証

24

シミュレーション実験における各ストレージ構成の消費電力

68Elapsed time [ hour ]量を図 5 に示す．グラフでは電力をエネルギーの単位（Joule）に変換して表しており，Normal の消費エネルギーはデータディ
スクの値，RAPoSDA および MAID の場合はデータディスクと

図5

消費エネルギー

Fig. 5 Energy Consumption

キャッシュディスクの合計値としている．RAPoSDA と MAIDの Normal に対する電力削減率は図 6 に示しており，両手法におけるデータディスクのスピンアップ回数は図 7 に示している．
図 5 の消費エネルギーをみると，RAPoSDA は読み出し比率に関係なく Normal に対して消費エネルギーを抑制している．

MAID でもほぼ同じ状況であるが，読み出し比率が 70%の場
合，経過時間が 2 時間前後では Normal よりも消費エネルギーが高くなっている．
図 6 より，読み出し比率が高い場合には RAPoSDA および

MAID の両手法とも Normal に対する電力削減率の割合が小さくなることが分かる．これは読み出し比率が高いとキャッシュ（キャッシュメモリ or キャッシュディスク）における読み出し
ヒットミス率が高まり，Normal と同様にデータディスクへアク
セスすることが多い為である．ただし運用時間が長くなるほどキャッシュの効果が得られて消費エネルギーは抑制されていく．

RAPoSDA と MAID の電力削減率を比較すると，読み出し比率が 50%以上においては，RAPoSDA の電力削減率は MAID よRead:Write=7:3

30
20
10
0
−10

50

MAID
RAPoSDA

40
Power Reduction [ % ]40Power Reduction [ % ]

50

MAID
RAPoSDA

Read:Write=3:740
Power Reduction [ % ]50Read:Write=5:5

30
20
10
0
−10

2

4

6

8

10

30
20
10
0
MAID
RAPoSDA

−10

12

2

4

Elapsed time [ hour ]

6

8

10

12

2

4

Elapsed time [ hour ]

6

8

10

12

10

12

Elapsed time [ hour ]図 6 RAPoSDA および MAID における電力削減率

Fig. 6 Power Reduction of RAPoSDA and MAID

Read:Write=7:3

60000

50000

Number of Spinup

Number of Spinup

60000

70000

MAID
RAPoSDA

40000
30000
20000
10000

Read:Write=3:7
70000

MAID
RAPoSDA

60000

50000

Number of Spinup

70000

Read:Write=5:5

40000
30000
20000
10000

0

50000
40000
30000
20000
10000

0
2

4

6

8

10

Elapsed time [ hour ]

12

MAID
RAPoSDA

0
2

4

6

8

10

12

Elapsed time [ hour ]

2

4

6

8

Elapsed time [ hour ]図 7 RAPoSDA および MAID におけるスピンアップ回数

Fig. 7 Number of Spinup in RAPoSDA and MAID

りも高く，より省電力効果得られている．しかし読み出し比率

囲を小さくすること等が考えられる．

が低下するほど両手法の電力削減率の差は小さくなり，30%の電力削減率の全体傾向としては，実験開始から 4 時間前後ま読み出し比率においては長時間運用すると MAID の方が若干だ

では削減率は上昇するが，それ以降では殆ど変化しなくなる．

が省電力効果が高くなっている．

また図 5 と図 7 をみると消費エネルギーとスピンアップ回数に

これは RAPoSDA では書き込み比率が高いとキャッシュメモ

は強い相関関係があることが確認できる．複数ディスクを用い

リのバッファ容量オーバーフローの発生頻度が多くなってしまるストレージにおいてはディスクをスタンバイ状態に移行させうことが原因だと考えられる．図 8 は RAPoSDA において時間つつ，それらのディスクのスピンアップ回数をいかに抑制する

経過に伴ってキャッシュメモリのバッファ容量オーバーフローがかが重要なポイントとなる．

発生した回数を表したグラフであるが，読み出し比率が 70%の今回のシミュレーション実験では RAPoSDA，MAID ともに時に比べ 30%では多くの時間帯でバッファ容量のオーバーフ

キャッシュヒット率は 90%以上であり，ディスクアクセスが発ローが発生している．バッファ容量のオーバーフローが発生す

生した時点におけるデータディスクの回転確率は非常に高かっ

るとデータディスクへのアクセス頻度が高くなり全体のスピンた．我々が文献 [10] で構築した消費電力量の概算式では，キャッアップ回数が高まってしまう恐れがある．図 7 の両手法のスピ

シュヒット率が高く（90%以上），ディスクアクセス時におけ

ンアップ回数ををみると，やはり読み出し比率が低い（30%）

る回転中ディスクの割合が大きい（50%以上）場合では Normal

場合では RAPoSDA のスピンアップ回数が MAID を上回ってに対する電力削減率は 20%から 40%になると見積もっており，いる．

シミュレーション実験での結果と良く一致していた．今回の実

この問題の対策としてはキャッシュメモリの容量を増やすこ

験結果から，ワークロード下における影響を考慮しても概算式とや，キャッシュメモリの系統を現在の 2 系統から複数系統にによる消費電力量の見積もりは有用であることが確認出来た．

増やし，一つのキャッシュメモリに対応するデータディスク数

4. 2. 2 性能の検証を少なくしてオーバーフロー時におけるディスクアクセスの範

本節では性能について検証する．図 9 は読み出し比率を変更

Read:Write=7:3
Avg. Response time [ sec ]Number of Cache buffer overflow

Read:Write=7:3
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
2

4

6

8

10

40

NormalMAID
RAPoSDA

30
20
10
0

12

2

4

Read:Write=5:5

1.5
1.0
0.5
0.0
4

6

8

10

20
10
0
2

4

Avg. Response time [ sec ]Number of Cache buffer overflow

8

10

12

Read:Write=3:7

1.5
1.0
0.5
0.0
8

6

Elapsed time [ hour ]Read:Write=3:7

612NormalMAID
RAPoSDA

30

12

2.0

4

10

40

Elapsed time [ hour ]2

8

Read:Write=5:5

2.0

2

6

Elapsed time [ hour ]Avg. Response time [ sec ]Number of Cache buffer overflow

Elapsed time [ hour ]1040

NormalMAID
RAPoSDA

30
20
10
0

12

2

Elapsed time [ hour ]

4

6

8

10

12

Elapsed time [ hour ]図 8 RAPoSDA におけるキャッシュメモリのバッファ容量オーバーフ

図 9 平均応答時間

ロー回数
Fig. 8 Number of cache memory buﬀer overflow in RAPoSDA

Fig. 9 Average Response time

30%のときは多くの時間帯でキャッシュメモリのバッファ容量
した場合における各ストレージ構成の平均応答時間である．平
均応答時間は 30 分間隔でそのあいだに発生したリクエストの応答時間の平均で表している．
またシミュレーションの実行時間全体における平均応答時間は表 5 に示している．
図 9，図 5 をみると，Normal の平均応答時間が最も早いが，これはディスクのスピンアップやスピンダウンによる遅延が発オーバーフローが発生しており，そのためデータディスクへのアクセス頻度が高まりディスクが回転している間にアクセスしている割合が高まることが影響していると考えられる．

MAID では，RAPoSDA ほど応答時間の変動は少ないが全体の平均応答時間は最も遅い．読み出し比率が少なくなるほど平均応答時間は早くはなるが RAPoSDA の方が全体の平均応答時
間は早いことが確認できる．

生していないためである．応答性能は最も良いが，その反面消費電力量は最も高い．
読み出し比率が高い場合，RAPoSDA では時間帯によって応表 5 各ストレージ構成における平均応答時間 [秒]Table 5 Average Response time of each configuration [sec]

答時間にばらつきが生じている．これは図 8 におけるキャッシュ
メモリのバッファ容量オーバーフローのタイミングと相関があConfiguration
Read:Write Normal MAID RAPoSDA

る．キャッシュメモリのバッファがあふれた時にはデータディ

7:3

0.02

9.55

5.75

スクへの書き込みが発生するが，このときバッファに蓄積され

5:5

0.02

7.25

3.70

ていたデータに対応する全てのデータディスクへアクセスを試

3:7

0.02

4.14

1.57

みるため，この時間帯における平均応答時間が劣化してしまう．経過時間が少ない時ほど応答時間の劣化が大きいが，これはキャッシュの読み出しヒットミスによるディスクアクセスとの複合的な影響によるものと考えられる．

5. 関 連 研 究
PARAID [8] は RAID 構成のストレージシステムに対する省

一方読み出し比率が少なくなると平均応答時間は早くなって電力化手法であり，データのストライピングのパターンを偏らいる（図 9，Read:Write=3:7）．図 8 をみると読み出し比率がせてアクセスの無いディスクを作り，そのディスクを停止させ

る．従来の RAID に対して性能劣化はほとんどなくある程度の省電力効果は得られるが，PARAID も RAID 構成に特化しているため，RAID 構成でないストレージに対しては適用できない．

[4]

GRAID [6] も RAID 構成ストレージの省電力化手法の一つである．GRAID では省電力化と信頼性の確保に重点をおいてお[5]

り，RAID10 ベースのディスクアレイを前提としている．通常のディスクドライブの他に，ログディスクというログ格納用のディスクを用いることにより，ミラーリングされたディスクペ[6]

アの一方のディスクアクセスを抑制する．

EERAID [5] は RAID コントローラーレベルでの動的な I/O ス
ケジューリングとキャッシュ管理ポリシーによって RAID 構成[7]

ストレージの省電力化を実現する手法である．RAID 構成に特化している．

[8]

ディスクドライブ単体を対象とした DRPM [3] では，ディスクドライブの消費電力量はその回転数（RPM）の関数として表せることを示し，負荷に応じて動的にディスクの回転数を変更[9]することにより，省電力化と性能の維持を実現することを提案した．しかし回転数の動的な変更には技術的な課題も多く，多段階に渡って動的に回転数を変えることができるディスクドラ
イブは未だに実用化はされていない．

6. まとめおよび今後の課題
今回我々は新規に構築したシミュレータを用いて，ストレー
ジの省電力化手法である RAPoSDA および MAID についてその省電力効果と性能に関して検証を行った．人工的なワークロー
ド下における検証を行った結果，消費電力，応答性能の両面でMAID に対し RAPoSDA の優位性を示すことができた．今後はデータディスク数やキャッシュディスク数を増やした場合での省電力効果や性能に関する検証を行い，さらに実環境での運用を想定して，外部公開されているファイルサーバー等のトレースをベースにしたワークロードによるシミュレーション実験を行う予定である．
また実際のハードディスクドライブにおける消費電力を計測し，シミュレータとの誤差を把握し，より精度の高いシミュ
レーション実験を行えるようにシミュレータを改善することも必要である．
その他としては信頼性に関して定量的な評価を行うことも今後の課題である．

謝辞本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金特定領域研
究 (#21013017)，日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究(A)(#22240005) の助成により行われた．
文

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