論文 / 著書情報
Article / Book Information
論題(和文)

アクセス関連性によるストレージデータ配置の性能と消費電力

Title(English)

The Performance and Energy Consumption of A Data Placement
Utilizing Access Relations

著者(和文)

入谷 優, 横田 治夫

Authors(English)

Masaru Iritani, Haruo Yokota

出典(和文)

情報処理学会研究報告, , ,Citation(English)

IPSJ SIG technical reports, , ,

発行日 / Pub. date2011, 8

権利情報 / Copyright

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情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

Vol.2011-DBS-152 No.17
Vol.2011-IFAT-103 No.17
2011/8/3

1. は じ め にアクセス関連性によるストレージデータ配置の性能と消費電力
入

谷

優†1

横 田

治

コンピュータシステムが扱うデータ量の増加に伴い，データセンタ等ではそれを格納する
ストレージの消費電力が増大している．そのため，近年ではストレージの省電力化が大きな
1)2)
課題の 1 つとなっている．

この問題に対する解決策の 1 つとして，データの性質からアクセス傾向が予測できる場

夫†1

合には Information Lifecycle Management (ILM)3) を適用する方法が考えられる．ログ
データなど再度参照される可能性が低い性質を持つファイル群に対し，ストレージ間で再配データ量の増加に伴いストレージの省電力化が大きな課題となっている．この問題に対し，参照頻度の高いデータと低いデータで使用するディスクを変更し，参照頻度の低いデータを格納するディスクの回転を停止することで消費電力を削減する手法が幾つか提案されている．しかし，ディスクが多数存在する場合，直近でのアクセスが無かったデータを参照して作業を行う際に，多数のディスクがスピンアップし，アクセス遅延と消費電力が増大する可能性が有る．この問題に対し我々は，ファイルアク
セスが近い時間で共起しているファイル同士を同じディスクに配置する新しい手法を提案する．

置を行うルールを適用し，そのデータを格納するディスクの回転を停止させることや，テープデバイスなどの消費電力の小さいデバイスに格納することで，ストレージシステムの消費電力を削減できる．
また，データのアクセス頻度に偏りが存在することを利用した省電力化手法も幾つか検討されている4)5)6)7)8) ．これらの手法では，参照頻度が高いデータと参照頻度が低いデータで格納するデ ィスクを変え，参照頻度が低いデータを格納するデ ィスクの回転を停止させる．
これにより，アクセスの大半を占める参照頻度が高いデータに対するアクセスについては従The Performance and Energy Consumption of
A Data Placement Utilizing Access Relations

来通りの性能を維持しつつ，システム全体の消費電力を削減できる．
例えば，MAID4) や RAPoSDA5)6) は頻繁に参照されるデータのためにキャッシュデ ィ
スクと呼ばれるディスクを専用に用意する．多くのアクセスをキャッシュディスクに集中さ

Masaru Iritani †1 and Haruo Yokota†1

せることで，それ以外のディスクの回転を停止させることができ，システム全体の消費電力を削減する．

As the amount of data increases, the energy comsumption of storages becomes a more serious problem. Some methods move data accessed infrequently
to dedicated disks and despin them in order to reduce the energy consumptionof disks. In these methods with many disks, however, trying to work on olddata may cause many spinups increasing the access latency and the energy consumption. For this problem, we propose a new method, which moves multiple
files into one disk when accesses to them have been co-occurred several times.

MAID や RAPoSDA では直近のアクセスのみを用いてデータ配置が行われるが，長期的なアクセス傾向や ILM で用いられるようなファイル属性等の付加的な情報を用いることができれば，より効率的かつ高度なディスク配置が可能である．付加情報を利用したより高度なディスク配置を実現するため，これまで我々は効率的なファイルの再配置を実現する省電力化手法7)8) を提案してきた．この手法では，ファイルへ張られたインデックスに対して
ファイルアクセスに関する情報を付与し，その情報を元にディスク間でファイルの再配置を行うことでストレージシステムの消費電力を削減できる．
しかし，これらの省電力化手法では，参照頻度が低くなったデータを再配置する際にどのようなデータ配置にするべきかについて十分に検討されていない．例えば，参照頻度の低く†1 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering,Tokyo Institute of Technology

なったデータを格納するディスクが多数存在するとき，ある一連の作業で必要になるファイル群が多数のディスクに対して分散してしまう．その後，暫く参照されていなかったデータ

1

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Finish I/O

に対して作業を行おうとすると，回転を停止していた多数のディスクをスピンアップさせる

Spin down

必要が生じるため，スピンアップ待ちによりアクセスが遅延すると同時に，スピンアップに

Activeより消費電力が増加する．この問題を解決するためには，ディスク配置を決定する情報としてデータのアクセス頻度やファイルの属性のみを利用するだけでは不十分である．

Start I/O

そこで今回我々は，ファイルのディスク配置を決定する情報として，ファイルアクセスの

Stand
by

Idle
Spin up

図 1 ハードデ ィスクの状態遷移図
Fig. 1 The State Chart of a Hard Disk

共起に関する情報を利用する手法を提案する．この手法では，参照頻度が低下したデータを移動する際に，同じ時間帯で同時に使われることの多いファイルが出来るだけ同じディスクに対して配置されるよう，ファイルの配置先ディスクを決定する．これにより，過去のデー

ファイルアクセスの関連性を用いてデータアクセスを高速化する手法としては，アクセタを用いて一連の作業を行う場合であっても，スピンアップする必要が有るディスクの台数

ス履歴を元にした自動プリフェッチについての研究がなされている．確率グラフを用いた手が抑えられ，ストレージシステムの消費電力とアクセス速度を改善できると考えられる．

法9) では，あるファイルの次にどのファイルがアクセスされたかをグラフに記録し，その情本論文では，提案手法の概要について述べた後，本手法を適用した場合におけるストレー報からあるファイルの次にアクセスが有る可能性が高いファイルを事前に予測する．また，

ジシステムのアクセス速度と消費電力の改善について性能評価を行う．性能評価の結果，本Trie を用いて連続したファイルアクセスのパターンを記録する手法10)11) も提案されてい手法を適用することにより，単純に参照頻度が低くなったファイルの配置先ディスクをハッる．この手法では，連続するファイルアクセスのパターンが発生した回数を Trie の各ノーシュ値から決定する場合に比べて，スピンアップ回数を 7% 削減し，消費電力を 1%，平均ドに対して記録し，これまでの一連のアクセスを元にその木を辿ることで，次にアクセスがアクセス時間を 12% 削減できることが分かった．

発生する可能性が高いファイルを予測する．
提案手法では，ファイルアクセスログを一定時間で区切ったものを 1 つのトランザクショ

2. 関 連 研 究ンと見做し，相関関係マイニングアルゴ リズムによりファイルアクセスの共起を抽出する．

複数ディスク間におけるデータ配置を工夫することでファイルシステムやストレージシ

これと同様の方法を用いてファイル同士を関連付ける研究としては COFI 法12) が挙げられステムを省電力する手法については，多くの研究がなされている．その中で，データのアる．この手法は，ファイルアクセスログから同一時間帯に共起し易いファイル群を相関関係

クセス頻度に偏りが有ることを利用した省電力化手法としては MAID4) やその改良手法でマイニングアルゴ リズムによって抽出し，仮想デ ィレクトリとしてユーザに提示する．

5)6)

ある RAPoSDAが挙げられる．これらの手法では，頻繁に参照されるデータを格納す

3. ディスクの消費電力

るキャッシュディスクと呼ばれるディスクを用意し，多くのディスクアクセスをキャッシュ
ディスクに集中させ，その他のディスクの回転を停止させることでストレージの消費電力を

ここでは一般的なハードデ ィスクにおける消費電力の特性について述べる．

削減することができる．しかしながら，アクセス頻度の低いデータを配置するディスクの決

ハードディスクの状態には，大きく分けてアクティブ (Active) 状態，アイドル (Idol) 状

定については，MAID では十分に検討されていない．RAPoSDA においては，再配置の際

態，スタンバイ (Standby) 状態の 3 つが存在する．3 つの状態の関係を表した状態遷移図にデ ィスクの回転状況を考慮することで，再配置によるスピンアップ回数を削減しているを図 1 に示す．アクティブ状態は，ディスクに対してデータの読み書きを処理している状態

が，複数データ間の関連性を用いたデータ配置については検討されていない．

である．アイド ル状態では，デ ィスクに対するデータの読み書きは発生していないものの，

また，これまで我々が提案してきた省電力化手法7)8) は，ファイルシステム上のファイル

次のデータアクセスに備えてディスクを回転させている状態である．スタンバイ状態は，アに対して張られたインデックスに対してファイルのアクセス頻度に関する情報を付与する．

イド ル状態であったデ ィスクがスピンダウンによって回転を停止させている状態である．
アイドル状態においてディスクに対するアクセスが発生するとディスクはアクティブ状態

この情報を利用してファイルの再配置を行うことで，ファイルシステムを構成するディスクへ移行し，アクセス処理が完了すると元のアイドル状態に戻る．スタンバイ状態からアイド

群の消費電力を削減する．

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Clients

ル状態に復帰するにはディスクの回転を再度開始させるスピンアップが必要となる．スピン

Spin down disks to reduce
the energy consumption

ダウン，スピンアップは何れもその完了に一定の時間を要する．
次に，ハードデ ィスクの各状態における仕様の例を表 1 に示す．
表 1 ハードデ ィスクの各状態の仕様例
Table 1 An Example Specification of Hard Disk States13)
製品名
アクティブ時消費電力
アイド ル時消費電力
スタンバイ時消費電力
スピンダウン時消費エネルギー
スピンアップ時消費エネルギー
スピンダウン時間
スピンアップ時間

RequestMove files
accessed
several times

13)…

HGST Hitachi Deskstar 7K2000
11.1 W
7.5 W
0.8 W
35.0 J
450.0 J
0.7 秒
15.0 秒

Periodicallymove files
which haven’t
been accessedfrequently
図 2 本手法の適用対象となる省電力化手法
Fig. 2 The Target of Our Proposal

刻以降でそのファイルに対して発生したアクセスの回数の組，等が考えられる．その情報からアクセス頻度が高いと判断された場合，アクセス頻度が高いファイルを格納するためのこの例では，スタンバイ状態におけるディスクの消費電力は，アクティブ状態及びアイドル状態における消費電力と比較してそれぞれ 13 分の 1，9 分の 1 以下である．このことか

デ ィスク群から 1 つを選び，そのデ ィスクへファイルを移動する．

ら，出来る限り多くのディスクをスタンバイ状態にすることが出来れば，ディスクによる消また，このシステムはある時刻からアクセスが無かったファイルのリストを保持してお費電力を大きく削減できることが分かる．

り，定期的にそのリストの中は走査される．アクセス頻度が高いファイルを格納するディス

その一方で，スピンダウンしたデ ィスクに対してアクセスが発生した場合には，スピンクに在るにもかかわらず一定時間アクセスが無かったファイルに関しては，アクセス頻度がアップまで 15 秒の待ち時間が必要となる．また，スピンダウンとスピンアップにはそれぞ低くなったと判断して，アクセス頻度が低いファイルを格納するデ ィスクから 1 つを選ん

れ 35J，450J のエネルギーが必要である．よって，積極的なスピンダウンは深刻なデータで，ファイルをそのデ ィスクへ移動する．

アクセスの遅延だけでなく，消費電力の増大をも引き起こす可能性が有る．

このように，アクセス頻度の高いファイルはアクセスが発生した際に，アクセス頻度の低このため，ストレージの省電力化手法では，アクセスの有るディスクをアイドル状態に保くなったファイルは定期的に，それぞれ再配置を行うことで，アクセス頻度に応じたデータ

ちながら，どれだけ多くのディスクをスタンバイ状態にできるかが焦点となる．

配置が実現されている．この結果，多くのアクセスはアクセス頻度の高いファイルを格納しているディスクに集中するため，それ以外のディスクをスピンダウンさせスタンバイ状態へ

4. ストレージシステムの概要

以降させることで，ファイルアクセスの大部分については応答時間に影響を与えないまま本手法を適用する対象となるストレージシステムは，アクセス頻度に応じてデータの配置

デ ィスクによる消費電力を削減できる．

先を変更し，ディスクアクセスを偏らせることで省電力化を実現するシステムである．この5. 提案手法の概要

ようなストレージシステムでは，最終アクセスから一定時間後にスタンバイ状態へ移行させることで消費電力を削減することができる．その手法の概要を図 2 に示す．

前述したストレージシステムにおいて，ある一連の作業で同時に使われるファイル群が多ファイルに対するアクセスが発生すると，そのファイルのアクセス頻度に関する情報が参数の回転を停止しているディスクに格納されている場合，それらのファイルを利用した作業照される．アクセス頻度に関する情報として，例えばアクセス回数の集計開始時刻とその時を行おうとすると多数のディスクをスピンアップさせる必要が生じる可能性が有る．多数の

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る．本稿では相関関係マイニングアルゴ リズムとして Apriori アルゴ リズム15) を利用した

Apriori Algorithm
Large Itemsets{A, B}, {C, D}, …

Support > 0.4
Confidence > 0.5

場合について述べる．

Association Rules{A} ⇒ {B}, {C} ⇒ {D} …

Apriori アルゴ リズムは，複数のアイテムを含む多数のトランザクションに対して，頻出アイテムの集合やアイテム同士の相関関係を抽出する際によく用いられる効率的なアルゴ

File Access Log
A

リズムである．Apriori アルゴ リズムにおける相関ルールの抽出では，トランザクション中

STORAGE SYSTEM
B

C

で出現率がある一定の閾値を越える相関ルールが抽出される．その閾値は最小サポート値

D(minimum support) と呼ばれる．抽出された相関ルールがどの程度確からしいかは，信頼13:0014:30

度 (conﬁdence) によって表現される．例えばある相関ルール X =⇒ I の信頼度は，条件
HIGH

AccessB

14:3016:00

A

LOW
FREQ#1LOW
FREQ#2

X を満たすトランザクションが相関ルール X =⇒ I を満たす割合である．
本手法で Apriori アルゴ リズムを利用してファイルの再配置先デ ィスクを決定する方法について，その概要を図 3 に示す．本手法では，ファイルアクセスログを元にファイル同

16:0016:30

士の共起関係を抽出する．まず，ファイルアクセスログからディレクトリに対する参照を除Apply {A} ⇒ {B}

:

:

:

:

去し，ファイルに対する読み書きのアクセスのみを抽出する．その後，ファイルアクセスのOriginal destination for B

あった時間帯を一定時間毎に区切り，その 1 つ 1 つの時間帯をトランザクションと見做し

図 3 本手法の概略図
Fig. 3 Overview of Our Proposalて，ファイルアクセスログに対して Apriori アルゴ リズムを適用する．このとき，ある程

ディスクによるスピンアップは，その数が増えるにつれファイルアクセスの待ち時間とディ

ポート値と信頼度の下限の条件を与える．これにより，ある一定の時間内で同時に参照されスクの消費電力を増大させる．逆に，同一作業で使われることが多いファイル群を出来る限易いファイル同士の関連を抽出することができる．このとき，Apriori アルゴ リズムで抽出

度出現頻度が高くかつ正確なルールが抽出されるよう，Apriori アルゴ リズムに対し最小サ

り同じデ ィスクに格納することができれば ，作業で必要なファイルアクセスによるスピン

される相関ルールの最大長は 2 とし，全ての相関ルールが 2 つのファイル A, B 間での相アップの数を抑制することが可能になり，ファイルアクセスに必要な時間とディスクの消費関ルール {A} =⇒ B の形式で表現されるものとする．この相関ルールは一定期間毎に再計電力の両方を削減できる．これは特に定期的な作業に使われている等，アクセス頻度が周期算されて更新される．

的に増減を繰り返すようなファイル群に対して有効である．

ここで得られた相関ルールは，参照頻度が低くなったファイルをまとめて再配置するため同一作業において使われる可能性が高いファイル同士は，同一時間帯に参照され易い．逆に利用される．あるファイル A の参照頻度が低く，アクセス頻度が低くなったデータを格に，アクセスが複数の時間帯で一定回数以上共起しているファイル同士は同一作業において納するデ ィスクに対して再配置することを考える．このとき，A を左辺に持つ相関ルール

そこ{A} =⇒ B が存在し ，かつファイル B も参照頻度が低いと判断された場合，ファイル A

で提案手法では，参照頻度が低くなったファイルを専用のディスクへ移動する際にファイルとファイル B を同じデ ィスクへ再配置する．これにより，相関ルールから得られた共起情

12)14)

使われている可能性が有り，今後も同一時間帯で共に利用される可能性が高い．

アクセスの共起に関する情報を利用する．本手法では，同一時間帯におけるファイルアクセ

報を利用して，同一作業に使われ易いデータを同じディスクに対して格納することが可能とスの共起が一定回数以上発生しているファイル同士をファイルのアクセスログから抽出し，なる．

それらのファイルのアクセス頻度が低くなり再配置される際には，同じディスクに配置され6. 性 能 評 価

るようデ ィスク配置を決定する．
本手法は，ファイルアクセスの共起関係を抽出するにあたって相関関係マイニングを用い提案手法について，ソフトウェアシミュレーションによる評価を行った．

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6.1 評 価 環 境

いデ ィスクはスピンダウンさせる．

シミュレーションには，引田ら 16) が開発を行っているディスクシミュレータを利用した．

FREQ SPINDOWN においてファイルのアクセス頻度に応じファイルの再配置を行う．

シミュレーションに用いたディスクモデルの仕様を表 2 に示す．評価におけるワークロード

アクセス頻度が低くなったデータを再配置するデ ィスクは，各ファイルに付与されたとしては，当研究室で利用されているファイルサーバのログを FAccLog17) により取得したキーのハッシュ値から決定する．

ものを利用した．このワークロード の詳細を表 3 に示す．

FREQ + REL FREQ に提案手法を適用し ，アクセス頻度が低くなったデータを再配置するデ ィスクをファイルアクセスの共起情報から決定する．

表 2 ハードデ ィスクの各種パラメタ
Table 2 Parameters for Hard Disks
参考モデル
容量
プラッタ数
デ ィスク回転数
デ ィスクキャッシュ
データ転送速度アクティブ時消費電力
アイド ル時消費電力
スタンバイ時消費電力
スピンダウン時消費エネルギー
スピンアップ時消費エネルギー
スピンダウン時間
スピンアップ時間

FREQ + REL と FREQ では，16 台のデ ィスクのうち 2 台をアクセス頻度の高いファ
イル，残りの 14 台をアクセス頻度の低いファイルを格納するために用いる．また，ファイ

HGST Hitachi Deskstar 7K2000
2 TB
57200 RPM
4 MB
134 MB/s
11.1 W
7.5 W
0.8 W
35.0 J
450.0 J
0.7 秒
15.0 秒

ル数の極端な偏りは複数ディスクを利用する利点を失わせるため，ファイルの移動はキュー
によって管理され，各デ ィスクが格納するファイル数は常に均等になるよう制限を設ける．

FREQ + REL での Apriori アルゴ リズムで抽出するルールの最小サポート値と信頼度の下限は，それぞれ 0.02 と 0.4 とした．ただし，アクセスログが十分な長さ取得できていない間は，アクセスログの時間帯を区切って作られるトランザクションの数が最小サポート値に対して小さくなり過ぎるため，その場合の最小サポート値については最小共起回数が 2となるような値を設定した． また，ファイルアクセスログからのアクセス共起の抽出は，24
時間毎にそれまでのファイルアクセスログを用いて行うものとした．ファイルアクセスログの解析は，ファイルに対するリクエストが無い時間帯にメモリ上で実行されるものとし，その計算時間と負荷によるアクセス時間と消費電力への影響は無視できるものと仮定した．

6.3 評 価 項 目

表 3 ワークロード の各種パラメタ
Table 3 Parameters of The Workload
期間
ファイル数
アクセス数
ファイルサイズ
アクセス種別評価項目は，スピンアップ回数及びアクセス時間と消費電力である．それぞれの定義を以下に示す．

2011 年 2 月 1 日 0 時 0 分 0 秒 〜 同月 28 日 23 時 59 分 59 秒
36392 ファイル
408116 件
全て 1MB と仮定
全て読み込みと仮定

スピンアップ回数 ワークロード の開始から終了までに全ディスクがスピンアップした回数
平均アクセス時間 1 回のファイルアクセスがクライアントから要求されてから全てのデー
タの読み出しが完了するまでの平均時間
消費電力 ストレージシステムを構成する全てのハードディスクがワークロード の開始から終了までに必要とした消費電力の総和

6.2 評 価 対 象

6.4 スピンアップ回数に関する評価結果

評価は以下の 4 つの手法を対象とした．

スピンアップ回数の評価結果を図 4 に示す．

STRIPE 各ディスクに対して均等にファイルを配置する．ディスクはスピンダウンさせ単純に一定時間以上アクセスの無かったディスクをスピンダウンさせる場合 (SPINDOWN)

ない．

では，96487 回のスピンアップが発生していることが分かった．これは，SPINDOWN におSPINDOWN 各ディスクに対して均等にファイルを配置する．10 秒以上アクセスの無いてファイルアクセスの 4 分の 1 弱でスピンアップが必要となっていることを示している．

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100000296487# of Spindowns

Average Access Time

1.854

80000

Average Access Time (sec.)# of Spindowns (times)

1.5

60000
49366
46083
40000

1
0.820
0.721

0.5
20000
0.104
0

0

0

STRIPESPINDOWN

FREQFREQ + REL

STRIPE

図 4 スピンアップ回数
Fig. 4 The Number of Spinups

SPINDOWN

FREQFREQ + REL

図 5 平均アクセス時間
Fig. 5 Average Access Time

RELOCAITON は，ファイルをアクセス頻度に応じてディスク間で再配置することによめ，SPINDOWN と比べて 55.7% 平均アクセス時間が短くなっている．

り SPINDOWN からスピンアップ回数を 48.8% 削減することができている．これは，頻更に提案手法を適用することにより，データの再配置を行う場合の平均アクセス時間を

繁に参照されるファイルへのアクセスが特定のディスクに集中することにより，他のディス

FREQ から 12.0% 削減できることが分かった．これは，アクセス共起情報を利用して関連

クをスピンアップさせる必要が有る場合が減少しているからであると考えられる．

度の高いファイルが同じディスクに格納されたことによりスピンアップ回数が抑制された結更に，提案手法を適用することで FREQ から更に 6.7% スピンアップ回数を削減できる

果，スピンアップ待ちによるアクセス詰まりがある程度解消されたからであると考えられる．

ことが分かった．これは，ファイルアクセスの共起情報を元に関連するファイル群がまとめ次に，アクセス時間が長かったアクセスの数を図 6 に示す．

て再配置され，同一作業に用いられるファイルの分散が抑えられた結果だと考えられる．

STRIPE ではスピンアップによるアクセス時間の増加が無いため，殆どのアクセスは 1

この結果から，ファイルアクセスの共起情報を元にしたディスク配置によって，ディスク

秒以内で処理されるが，それ以外の手法ではスピンアップ時間である 15 秒よりも長い時間のスピンアップ回数をある程度削減できると言える．

を必要とするアクセスも存在する．SPINDOWN と FREQ を比較すると，FREQ におけ6.5 アクセス時間に関する評価結果

るアクセス時間の長いファイルアクセスの数は SPINDOWN の場合と比べて遥かに小さい．

平均アクセス時間の評価結果を図 5 に示す．

これは，アクセス頻度に応じたファイルの再配置によって多くのアクセスが回転状態にあるディスクをスピンダウンさせた後でそのディスクに対してアクセスが発生した際には，そディスクに集中し，スピンアップで待たされるファイルアクセスの数が減少しているためでのディスクのスピンアップを待つ必要が有る．スピンアップ待ちを必要としたファイルアク

あると考えられる．

セスが平均アクセス時間を押し上げるため，スピンダウンを行わない STRIPE 以外におけ

また，提案手法を適用することによってアクセス時間の長いアクセスの数を FREQ からる平均アクセス時間は STRIPE と比べて長くなっている．

更に減少できることが分かった．その差はアクセス時間がより長いものほど 顕著であり，アFREQ ではファイルのアクセス頻度に応じてファイルを再配置することでスピンアップ

クセス時間が 1 秒以上であったアクセスの数は提案手法により 7.9% 減少したが，10 秒以

回数が抑制された結果，スピンアップ待ちによる平均アクセス時間の増加幅が小さくなるた上であったアクセスの数は 18.8%，15 秒以上であったアクセスの数は 42.9% 減少してい6

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300
Accesses >= 1 sec.
Accesses >= 5 sec.
Accesses >= 10 sec.
Accesses >= 15 sec.

78186

80000

Energy Consumption

274.565 MJ

250

70000
61024
Energy Consumption (Mega J)# of Accesses

60000

50000

40000

36634
30682

30000
21160
20000

28597

200

150

100

20205

15556
12942
10000

7328

43.123 MJ

50

36.744 MJ

36.348 MJ

FREQFREQ + REL

7136
4273

947
0
STRIPESPINDOWN

FREQFREQ + REL

STRIPE

図 6 アクセス時間の長いアクセス
Fig. 6 Accesses Taking Long Time

SPINDOWN

図 7 消費電力
Fig. 7 The Energy Consumption

ることが分かった．

な効果を示した．

以上の結果から，提案手法によるアクセス時間の削減には一定の効果が見られ，特にアク平均アクセス時間と消費電力から算出された電力比平均スループットを図 8 に示す．

セス時間が長時間となるアクセスの数を大きく削減することが可能であると言える．

この評価で，FREQ + REL は二番目に高い値を示した STRIPE より 8.8% 高い値を示

6.6 消費電力に関する評価結果している．これは，提案手法を適用した省電力化手法では，スピンダウンを行わない場合と各比較対象におけるデ ィスクの消費電力を図 7 に示す．

比べてアクセス速度は低下する一方，その差を上回る省電力化を実現できていることを意味

ワークロードでは深夜を中心にファイルアクセスが殆ど無い時間帯も存在するため，スピしている．このことから，性能と消費電力を共に考慮に入れた場合には FREQ + REL がンダウンを実施するだけでもディスクの消費電力は大きく削減された．また，アクセス頻度

他の手法と比べてより高い電力効率を示していると言える．

に応じてファイルを再配置することによって，単純にスピンダウンする場合と比べて更に

7. まとめと今後の課題

14.8% 消費電力を削減できることが分かった．

今回我々は，ストレージの省電力化手法において参照頻度の低いデータをまとめて再配置

更に，提案手法を適用することで，1.0% 程度消費電力を削減できることが分かった．消費電力に関しては，スピンアップ回数の削減幅ほど 大きな削減は見られなかった．これは，する際に，データの共起関係を利用してディスク配置を決定する手法を提案した．この手法

スピンアップ 1 回を削減することによって削減できる消費電力がストレージシステム全体を適用することでディスクのスピンアップ回数とアクセス遅延を削減しつつ，消費電力を削の消費電力と比較して小さかったことが原因であると考えられる．

減できることを示した．

6.7 考

察

今後の課題について述べる．今回の性能評価では，1 日毎に共起関係をログから抽出する方法を用いたが，実際のファイルシステムでは，ログからの共起関係の抽出に長時間を必要

今回の評価結果から，提案手法を適用することでストレージ省電力化手法におけるディスクのスピンアップ回数が抑制され，その結果としてアクセス時間及び消費電力が共に改善さとする場合も考えられる．また，共起情報についても今回は一箇所で管理することとした

れることが分かった．特に，提案手法はアクセス時間が長時間となるアクセスの削減に大きが，多数のディスクが存在する場合には，その情報を分散して管理することが望ましい．よ7

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Vol.2011-IFAT-103 No.17
2011/8/3

Proceedings of the 2002 ACM/IEEE conference on Supercomputing, Supercomputing ’02, Los Alamitos, CA, USA, IEEE Computer Society Press, pp.1–11 (online),available from hhttp://portal.acm.org/citation.cfm?id=762761.762819i (2002).
5) 引田諭之，横田治夫：プライマリ・バックアップ構成を有効利用したストレージシス
テムの省電力化手法の提案，DEIM Forum 2010 E6-4 (2010).
6) 引田諭之，Hanh, L.H.，横田治夫：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，DEIM Forum 2011 D10-1 (2011).
7) 入谷 優，横田治夫：アクセス頻度情報を利用したインデックスによる消費電力への影響，DEIM Forum 2011 C10-4 (2011).
8) 入谷 優，横田治夫：アクセス頻度情報を付与したインデックスによるデーターベー
スの省電力化手法，情報処理学会 第 73 回全国大会 (2011).
9) Griﬃoen, J.: Performance Measurements of Automatic Prefetching, In Proceedings of the ISCA International Conference on Parallel and Distributed Computing
Systems, pp.165–170 (1995).
10) Kroeger, T.M. and Long, D.D.: Predicting File System Actions from Prior Events,
In Proceedings of the USENIX 1996 Annual Technical Conference, pp. 319–328(1996).
11) Kroeger, T. and Long, D. D.E.: The Case for Eﬃcient File Access Pattern Modeling, IEEE, pp.14–19 (1996).
12) 小田切健一，渡辺陽介，横田治夫：頻出ファイル集合のアクセス時間を考慮した仮想デ ィレクトリ生成手法，第 2 回データ工学と情報マネジ メントに関するフォーラム(DEIM2010) (2010).
13) Technologies, H. G. S.: Deskstar 7K2000 & Ultrastar A7K2000 Speciﬁcation v1.4. http://www.hitachigst.com/tech/techlib.nsf/techdocs/5F2DC3B35EA
0311386257634000284AD/$ﬁle/USA7K2000 DS7K2000 OEMSpec r1.4.pdf.
14) 呉 怡，渡辺陽介，横田治夫：ファイル RMC 操作に基づくタスク間関係を用いたファイル検索，DEIM Forum 2011 A9-2 (2011).
15) Agrawal, R., Imieliński, T. and Swami, A.: Mining association rules between setsof items in large databases, SIGMOD Rec., Vol. 22, No. 2, pp. 207–216 (online),
DOI:http://doi.acm.org/10.1145/170036.170072 (1993).
16) 引田諭之，Hanh, L.H.，Hung, K.K.，横田治夫：ストレージシステムにおける省電力効果検証のためのシミュレータ，情報処理学会研究報告 (2010).
17) だ い こ くネット：FAccLog Ultimate.
http://www2s.biglobe.ne.jp/˜masa-nak/fal down.htm#FALULT1.

0.05
Average Throughput Per Energy

0.040
Average Throughput Per Energy (Bps/J)

0.04

0.037
0.035

0.03

0.02
0.013
0.01

0
STRIPESPINDOWN

FREQFREQ + REL

図 8 電力比平均スループット
Fig. 8 Average Throughput Per Energy

り効率的な共起関係の抽出とその情報の管理方法については，今後の課題である．
また，共起関係の抽出における最小サポート値と信頼度の閾値についても，今回の性能評
価では手動での設定であったが，ファイルシステムに対する参照状況などから動的にそれらのパラメタを決定する手法についても検討が必要である．

謝

辞本研究の一部は，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．

参

考

文

献

1) HITACHI: Growing need for energy-saving storage. http://www.hitachi.com/
rd/yrl/people/greenit storage/01.html.
2) Raﬀo, D.: Is storage top energy hog in data centers? http://searchstorage.
techtarget.com/news/1285060/Is-storage-top-energy-hog-in-data-centers.
3) Golshani, F.: EIC’s Message: Multimedia Information Lifecycle Management,
IEEE Multimedia, Vol.11, p.1 (online),
DOI:http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/MMUL.2004.1289033 (2004).
4) Colarelli, D. and Grunwald, D.: Massive arrays of idle disks for storage archives,8

c 2011 Information Processing Society of Japan