情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report[ポスター発表] 研究報告

Kaburaya AutoScaler: 多環境での運用性を考慮した
自律適応型オートスケーリング制御系
三宅 悠介1,a)

栗林 健太郎1,b)Kaburaya AutoScaler: Autonomous autoscaling control system
considering operability in multiple environments

情報システムの運用において，処理性能を保ちつつ必要が提案されている [2]．この方式では，情報システムの変更最小限数のサーバを用いることで運用コストを制御するこに対する追従性が高く，評価環境との誤差も発生しない．とは，情報システムの開発運用者にとって重要な課題であ

ただし，制御量であるサーバ台数の決定は，処理性能の過る．そこで，開発運用者は変動するサーバ需要に追従する不足のみから探索的に求めるため時間がかかる．処理性能ためにオートスケーリング機能 [1] を情報システムへ導入が不足すると情報システムの不安定性が増大することかする．この機能は，開発運用者が予め定めた条件を元に情ら，サーバ台数は即時に定まることが望ましい．

報システムとこれを構成するサーバの状況を監視する．そまた，オートスケーリング機能を安定して運用するためうして，条件を満たせば，開発運用者が予め定めた条件にに，開発運用者は実行時の時間差も考慮してサーバ数を求従いサーバ数を増減させる．このようなオートスケーリンめる必要がある．この時間差は「入力の遅れ」と「出力のグ機能は，仮想サーバを提供するクラウドサービスや，コ遅れ」に分類できる．入力の遅れは，負荷上昇からサーバンテナの運用基盤において標準的な機能となっている．

台数を見積もるまでの時間差を指す．出力の遅れは，サーオートスケーリングを実行するための仕組みが整う一方バ台数の変更指示から起動までの時間差を指す．これらので，開発運用者は情報システムの処理性能を保つ必要最小遅れにともない処理能力の増減も遅延するため，情報シス限のサーバ数を，経験と地道なチューニングを通して個別テムの不安定性が増大する．情報システムに対する負荷をに求めている．この運用の負担は，情報システムごとに負予測して事前にサーバ数を変更しておく方式 [3] によって，荷に対する最適なサーバ数が異なることに起因する．そのこれらの影響を回避できるが，必要なサーバ数の算出にはため，開発運用者は情報システムごとにこれを構成するサーバの処理性能を把握しておく必要があり，前述と同様サーバの処理性能を計測し，要求される処理量に対して必の課題が発生する．遅れを最小化する手法 [4], [5] でも完全要なサーバ数を求める．情報システムに長期間変更がなけに取り除けないため，依然として対策が必要である．

れば，開発運用者は経験的にそれらの処理性能を把握して継続的に変更されうる複数の情報システムに対し，運用いくが，継続的に変更される場合はその限りではない．まの負担を抑えながらオートスケーリング機能を安定して運た，管理対象の情報システムの増加に従い，経験による把用するためには，以下の要件が必要となる．

握は一層困難となる．そこで，継続してサーバの処理性能( 1 ) 情報システムを構成するサーバの処理性能を自動で把を把握するため，計測の自動化が行われる．パラメタ値を変化させながら負荷試験を行い最良の性能を得る値を探索的に求めることで変化する環境への追従性は向上する．しかし，負荷試験は本番環境への影響を避けて，評価用の環境で事前に実施されるため評価環境と本番環境の誤差に対処できない．そこで，フィードバック制御を用いて要求される処理量に対して必要なサーバ数を実行時に求める方式
1a)b)

GMO ペパボ株式会社 ペパボ研究所
Pepabo R&D Institute, GMO Pepabo, Inc., Tenjin, Chuo
ku, Fukuoka 810-0001 Japan
miyakey@pepabo.com
antipop@pepabo.com

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝

握できる( 2 ) これを不必要な負荷をかけることなく実行時に継続的に把握できる( 3 ) 把握した処理性能から情報システムの処理性能を保つ必要最小限のサーバ数を求める( 4 ) オートスケーリング実行時の遅れが考慮されている
本研究では，上記の要件を満たすサーバの処理性能を実行時に自動かつ継続的に推定し，オートスケーリングの遅れも考慮した最適なサーバ数を算出する制御系を提案する．
提案手法では，サーバの処理性能として単位時間あたりの1情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

図 1 提案手法による制御系

Fig. 1 A conrol system of proposed method.

処理数の上限を用いる．ここで，処理数の上限が得られな
い低負荷時には単位時間あたりのレスポンスタイムの平均から処理数の上限を推定する．本研究では，要求を直列に処理するサーバを前提にレスポンスタイムの逆数からこれ
図 2を導く．レスポンスタイムは高負荷時に長くなるため，こ提案手法の評価シミュレーションの逆数である処理数の上限は低く推定される．提案手法でFig. 2 A simulation of proposed method.

は単位時間あたりの実際の処理数と推定処理数のうち大きしている．3 段目はサーバ数の推移，4 段目は未処理の要求いものを利用することで，情報システムに不必要な負荷を数の推移である．比較のため遅れ対策をしない場合の推移

かけることなく実行時に安定してサーバの処理性能を把握も各々に破線で示した．青線の理想サーバ数に追従しなができる．また，オートスケーリングの遅れを踏まえた負荷ら，リクエスト数の増加時には遅れ対策によってサーバ起状況を予測し，これを処理可能なサーバ数を見積もること動後，直ちに未処理の要求が解消されたことが確認できる．

で遅れに起因する情報システムの不安定な期間を短縮する．

本研究では継続的に変更されうる複数の情報システムに提案手法を用いた制御系を図 1 に示す．F は制御器で対し，多環境での運用を考慮した自律適応型オートスケーあり，推定したサーバの処理性能と情報システムの負荷リング制御系を提案した．シミュレーションによる予備評

状況から単位時間ごとにサーバ台数を算出する．P は情価では一般的な待ち行列モデルに対する提案手法の有効性報システムである．F で求めたサーバ台数 s で運用され，を示した．実用化に向けて並列処理を前提としたサーバ適平均レスポンスタイム Ts ，処理数 µ を計測して F に渡用や実環境の要求処理量，遅れ時間での評価を進めていく．

す．M の経路にて，これらの計測値から推定したサーバ

また，提案手法では入力の遅れに伴い単位時間内に待ちリの処理性能を全期間で平均した µ̂avg を得る．F では式

クエストが必ず発生するため変化点検出 [4] を組み合わせ(λ + D(1) + D(γ))/ρµ̂avg よりサーバ数を算出する．λ はて遅れ時間自体を短縮する方式も検討したい．

実際の単位時間あたりの要求処理数，D(1) と D(γ) は入力と出力の遅れから想定される未処理の要求処理数を表す．
式 D(x) では各単位期間でのサーバ台数と µ̂avg の積を情報参考文献[1]システムの処理能力と見なし，これの λ に対する不足分をx 単位期間，総和する．なお ρ は開発運用者が指定する利用率であり，処理数の上限に対する安全係数として働く．
本研究では提案手法の有効性を評価するためシミュレー[2]ション環境で予備評価を行なった．対象の情報システムは一般的な待ち行列モデルである M/M/S モデルに従うものとした．単位時間は 1 秒とし，負荷を変化させながら 500[3]ステップを計測した．出力の遅れは Web アプリケーションコンテナの起動時間 [5] を参考に 6 秒とした．なお，処理性能の推定とコンテナ起動の時間は負荷によらず一定と[4]した．測定結果を図 2 に示す．1 段目は情報システムに対するリクエスト数の推移である．2 段目の実線はサーバ処理性能の推定結果であり．リクエスト数に左右されず安定して推定できることがわかる．なお，緑の破線は全サーバの平均から求まるためサーバ台数の増加に従い分散が減少

c 2019 Information Processing Society of Japan⃝[5]

Dominique Bellenger, Jens Bertram, Andy Budina, ArneKoschel, Benjamin Pfänder, Carsten Serowy, Irina Astrova, Stella Gatziu Grivas, and Marc Schaaf. Scaling
in cloud environments. Recent Researches in ComputerScience, Vol. 33, pp. 145–150, 2011.
三宅悠介. Ebira: アクセス負荷に応じて継続的にスケーリング基準を最適化する汎用オートスケーリング機構. 入手先〈https://blog.monochromegane.com/blog/2019/04/14/wsa_4_ebira/〉（参照 2019-10-17）.
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科学技術フォーラム講演論文集, Vol. 17, No. 4, pp. 7–12,
Sep 2018.
Jun-ichi Takeuchi and Kenji Yamanishi. A unifying framework for detecting outliers and change points from timeseries. IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 18, No. 4, pp. 482–492, 2006.
松本亮介, 近藤宇智朗. Criu を利用した http リクエスト単位でコンテナを再配置できる低コストで高速なスケジューリング手法. 研究報告インターネットと運用技術 (IOT),Vol. Vol.2019-IOT-44, pp. 1–8, Feb 2019.

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