アクセス頻度予測に基づく仮想サーバの計画的オートスケーリング
Scheduled Autoscaling of Virtual Servers by Access Frequency Prediction
三宅 悠介1）

松本 亮介1）

力武 健次1）2）

栗林 健太郎1）

Yusuke Miyake Ryosuke Matsumoto Kenji Rikitake Kentaro Kuribayashi
1 はじめにクラウドサービス [11] が普及を続けている [17]．
Web サービスは提供するサービスの成長や利用者の動向に合わせてアクセス頻度が変動するため，サーバ群の処理能力を随時変更可能なクラウドサービスは Web
サービス運用と親和性が非常に高い．クラウドサービ
スは使用する仮想サーバ性能に応じた単価に利用時間を乗じて利用料金が決まる従量課金が主流であるため [1]，処理性能を保ちつつ必要最小限数の仮想サーバで運用
し利用料金を抑制することが Web サービスの運営者にとって重要な課題である．そこでクラウドサービス事
業者は変動するサーバ需要に追従するための動的なキャパシティプロビジョニング [2] を実現するオートスケー
リング機能 [6] を提供している．
オートスケーリングには CPU 使用率などのリソース変動を契機としたもの，指定した時刻や間隔を契機に行うものがある．リソース変動を契機とする場合，利用者
は CPU 使用率や超過期間などに閾値を設け，条件を満たした時点で，事前に指定した仮想サーバ台数に調整する．この方式では，オートスケーリングによる仮想サー
バ起動完了までの時間差 [15] によって，特に突発的なリソース不足を契機として仮想サーバを追加するような場合に，仮想サーバの起動完了までの間，処理性能が不足する現象が発生しうる．そこで，指定した時刻や間隔を契機にオートスケーリングする方式と組み合わせることで，事前に仮想サーバ台数を調整し，起動完了までの時間差に起因する処理性能の不足を回避することができる．この方式は Web サービスにおける時間帯別サーバ
需要の推移を推定できる場合に有効である．しかしな
がら，一定以上の規模に成長した Web サービスにおいては Web アプリケーション構成の複雑化に起因する指標と性能間の関係性の複雑化，ならびに利用動向の多様化に起因する影響要因の増加により，これらの指標を経験的に決定することは困難となる．
仮想サーバ起動完了までの時間差とオートスケーリン
グ契機の基準決定の 2 つの課題を解決するためには，
オートスケーリング契機の指標の決定が困難である規模の Web サービスにおいて，Web アプリケーション構成の複雑さに依存しない指標を用いて，利用動向の変動要因を加味した上で，クラウドサービスの利用料金を考慮したアクセス頻度予測に基づく仮想サーバの計画的オー
トスケーリングが必要となる．

1） 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 8100001 Japan2） 力武健次技術士事務所
Kenji Rikitake Professional Engineer’s Office, Toyonaka City, Osaka 5600043 Japan

提案手法では，1 台あたりの仮想サーバが一定時間に処理可能なアクセス頻度であるスループット値を指標として用いる．加えて，Web サービス運用者が経験的に把握しているアクセス頻度に影響を与える突発的な変動
理由を要因として意味付けして学習に加えることで予測精度が向上することに着目し，時系列データを扱う
ニューラルネットワークのうち，長期間の時系列に対して予測精度の高い LSTM[8] を用いて過去のアクセス頻
度並びにアクセス頻度に影響を与える要因である休祝日
情報をクラウドサービスの標準的課金単位である 1 時
間を粒度とした学習データによって予測モデルを構築す
る．次に，予測アクセス頻度を元に仮想サーバ台数を算出し，指定時刻によるオートスケーリング機能の設定を更新する．
提案手法の評価は以下の手順で行う．まず Web サー
ビスのうち，アクセス傾向の異なる 2 つのサーバ群に対し，アクセス頻度予測並びに仮想サーバ台数算出を行うシステムを導入し，仮想サーバ台数の調整を行う．はじめにアクセス頻度に影響を与える要因有無による予測精度を比較し，アクセス頻度以外の要因を考慮することで予測精度が向上することを検証する．次に，提案手法によるオートスケーリング実施前後での処理能力と構成台数を比較し，仮想サーバ台数を最小限に抑えつつ，仮想サーバごとの負荷が一定に保たれ安定かつ効率的に運用されることを検証する．
本報告の構成を述べる．2 章ではクラウドサービスを用いた Web サービス運用における処理性能と利用料金の最適化を行う既存手法と課題について述べる．3 章では既存手法の課題を解決するための提案手法について，
アクセス頻度とアクセス頻度に影響を与える要因による利用料金を考慮した仮想サーバの計画的オートスケーリ
ングとその実装について述べる．4 章では提案手法の有効性の検証を行い，5 章でまとめとする．

2 クラウドサービスを用いた Web サービス運用における処理性能と利用料金の最適化の課題
2.1 仮想サーバ起動までの時間差に起因する課題
リソース変動を契機とするオートスケーリングの場
合，Web サービスのサーバ構成は負荷状況の変動に追従する．クラウドサービスの利用者は，「5 分の間に平均 CPU 使用率が 70％（20％未満）を超えると 2 つの仮想サーバを追加（削除）する」などリソース使用率や超過期間に閾値を設け，条件を満たした時点で，オートス
ケーリングにより事前に指定したサーバ台数に調整されるよう定義する．
この方式では，オートスケーリングによる仮想サーバ
起動完了までに生じる二つの時間差が課題となる．一
つ目は，オートスケーリングによる仮想サーバ追加指示と起動完了までの時間差 [15] である．この起動完了までの時間差の問題を解決するためには，仮想マシンと比較して高速に仮想環境を起動するコンテナ型仮想化技術[7] を利用できる．また，CRIU[5] と呼ばれる Linux プ
ロセスの Checkpoint/Restore 技術を用いてコンテナ型
仮想環境上で動作する Web アプリケーションのサーバプロセス起動の起動を高速化する手法も提案されている[19]．二つ目は，サーバ需要の過不足を検知するまでの時間差である．リソース変動を契機とするオートス
ケーリングの場合，アプリケーションコード配備処理といった瞬間的なリソース使用量の変動に伴う仮想サーバ
台数の不必要な調整を避ける必要がある．そこで，このような誤検知を回避するためリソース変動に対して一定の観察期間が確保される．このように一つ目の時間差については短縮可能でありながらも，二つ目の時間差が誤検知防止の観点で必要となることから，リソース変動を契機とするオートスケーリングでは仮想サーバ起動完了までの時間差を全て取り除くことはできない．

2.2 オートスケーリング契機の基準決定に関する課題
2.1 節で述べたオートスケーリング時の処理性能の不足に対応するため，指定した時刻や間隔を契機にオートスケーリングする方式との組み合わせが利用される．
指定時刻や間隔を契機としたオートスケーリングの場
合，計画的に Web サービスのサーバ構成を調整する．
クラウドサービスの利用者は，「毎日 20 時に仮想サーバ
を 2 台追加（削除）する」など指定し，条件を満たした
時点で，オートスケーリングにより事前に指定したサー
バ台数に調整されるよう定義する．
この方式は Web サービス利用動向の時間ごとの推移が明確であれば有効である．しかしながら，Web サー
ビスの規模が大きくなり利用動向の種類が増えると，時間ごとの推移傾向は多くの要因によって構成されるようになり，Web サービス運用者の経験値のみで正しく見積もることは困難である．1 分以上の処理時間を想定す
るバッチ処理に対して，タスクの実行期限と優先順位をもとにリソース変動を見積もる手法 [12, 13] も提案されているが，リクエストごとの処理時間が短く，バッチ処理と比較してリクエスト種別の多くなるオンライン
Web アプリケーションに対しては適用できない．そのため過去のサーバ需要傾向に基づき仮想サーバ需要を統計的に見積もる手法が提案されている [9]．この手法では曜日や時刻などの定常的な反復傾向を見出すため，休日などの定期的な要因や季節性の要因は考慮できるが，日本の祝日や Web サービス独自のキャンペーンのような不定期な要因は予測に取り込むことができない．統計的，機械学習的な手法による予測精度を向上させるため解決するタスクの特性を良く表現した学習データが有効である [3, 18]．また，ネットワークのトラヒック予測
は，休日の特性を考慮することにより精度が向上することが知られており [16]，こうした外部の要因がトラヒックの特性となることがわかる．インターネットのトラ
ヒックを構成している Web サービスにおいても外部の要因による予測精度向上の可能性があると考えられる．
ここまで述べたことから，既存手法の課題として以下の 3 点を挙げることができる．
1. リソース変動を契機とする追従的な方式のみでは，仮想サーバ起動までの時間差により Web サー
ビスの不安定性が増大する
2. 一定以上の規模となった Web サービスにおいては，指定時刻によるオートスケーリング契機を Web
サービス運用者が経験により適切に決定することは困難である
3. 従来のオートスケーリング契機決定手法では，一定以上の規模となった Web サービスにおける非定期な要因を踏まえた予測を行うことができない

3 提案手法Web サービス運用者の経験値のみでは，リソース変動と Web サービス全体の性能の関係性を把握できず，Web サービス利用動向の推移が明確でない一定以上の規模の Web サービス運用において，2 章で述べたクラウドサービスを用いたオートスケーリングに関する課題を解決するためには，以下の 4 つの要件を満たすことが必要である．
1. 仮想サーバの起動完了までの時間差による不安定性を回避するために，予測的な構成変更を行う．
2. Web アプリケーションの構成の複雑さに依存しない性能指標を用いる．
3. 複雑な Web サービスの利用動向の変動を把握するために，定常性や非定常な変動要因を加味してオートスケーリング契機を高精度に自動予測する．
4. 利用料金を最適化するために，オートスケーリ
ングはクラウドサービスの課金単位時間を単位に行う．

3.1 アクセス頻度予測モデルの構築提案手法では，複雑な Web アプリケーション構成のうち Web サーバ機能に限定することで，仮想サーバのスループット，すなわち仮想サーバが一定時間に処理可能なアクセス頻度を Web アプリケーションの構成の複雑さに依存しない性能指標として用いる．仮想サーバ
に対する個々の処理要求とその処理負荷は様々である
が，一定時間の処理要求を均すことで平均的なスルー
プット，アクセス頻度が求められる．Web サービス運
営者は安定したサービス運用が可能なスループットの目
安を経験的に把握している．
そこで，提案手法では始めにアクセス頻度を予測し，目安となるスループットを保つことが可能な仮想サーバ台数を算出する．アクセス頻度の予測には時系列デー
タを扱うニューラルネットワークである LSTM[8] を用いる．LSTM は入力と出力の次元数が異なることを許容できる [8] ため，過去のアクセス頻度並びにアクセス頻度に影響を与える非定常な要因をもとに予測モデルを構築する．
非定常な要因には，ネットワークトラヒックに影響を与える休日情報 [16] に加え，日本の祝日や Web サービ
ス独自のキャンペーン期間，利用者向けの一斉プッシュ
配信期間といった Web サービス運営者が運用の中で獲得してきた Web サービスのアクセス頻度に影響を与えうる要因を加えることができる．
これらの情報をクラウドサービスの標準的課金単位である 1 時間を粒度とし，Web サービスの利用動向の最

timestamp,count,holiday
2017-03-20 00:00:00,8942,1
2017-03-20 01:00:00,5528,1
2017-03-20 02:00:00,3262,1
2017-03-20 03:00:00,1946,1
2017-03-20 04:00:00,1291,1
2017-03-20 05:00:00,1273,1
2017-03-20 06:00:00,2278,1
2017-03-20 07:00:00,3730,1
2017-03-20 08:00:00,4891,1



図1

アクセス頻度予測モデルの学習データ例



短定常性を確認できる単位である 24 時間を入力として1 時間後のアクセス頻度を正解とする学習データによって訓練を行う．
なお，LSTM は入力ゲートに非線形な活性化関数が利用される [8] ことから，入力データが大きな値の場合に誤差逆伝播によるネットワークの重み更新が進まないた
め，入力を 0 から 1 までの範囲に正規化し，学習を収束させる．今回はアクセス頻度の値に対して正規化を行う．その他の要因については該当期間を 0 または 1 のフラグとして表現する．学習データの例を図 1 に示す．
アクセス頻度予測モデルの構築には機械学習のライ
ブラリである TensorFlow[14] をバックエンドとした
ニューラルネットワークライブラリであり，LSTM 実装が提供されている Keras[10] を用いた．

3.2 予測アクセス頻度を用いたサーバ台数算出
アクセス頻度の予測は，予測対象となる 1 時間分のア
クセス頻度より前の 24 期分のアクセス頻度並びに非定常の要因を入力として予測を行う．出力のアクセス頻
度は正規化されているため，学習時の正規化の際に取得した最小値ならびに最大値を用いて非正規化を行う．2
時間後以降のアクセス頻度を予測するためには予測済みの 1 時間後のアクセス頻度と前 23 期分のアクセス頻度を利用し，必要な期間分だけこれを繰り返す．
次に，求めた予測アクセス頻度を元に仮想サーバ 1 台
あたりのアクセス頻度を一定に保つために必要となる仮想サーバ台数を算出する．まず Web サービス運営者が経験的に把握している Web サービスを安定して運用できる目安となるスループット値を 𝑇[アクセス頻度/分]と定義する．
次に，以下の式からサーバ台数 𝑆 を算出する．

𝑆={

𝑃/60/𝑇(≥ 𝐿)

𝐿(otherwise)

ここで 𝑃[予測アクセス頻度/時] は非正規化済みの 1 時間あたりの予測アクセス頻度，𝐿 はサービス継続性の観点で導入したサーバ台数下限値である．
最後に，求めたサーバ台数を元に指定時間を契機とす
るオートスケーリングの設定を更新する．ここまでの処理を図 2 に示す．

4 実験と考察
提案手法の有効性を検証するため，3 章で構築したア
クセス頻度予測モデル並びにサーバ台数算出システムを
Web サービスのプロダクション環境に導入した．導入
した Web サービスでは，前日分のアクセス頻度と非定常の要因をもとに当日分のアクセス頻度を予測し，時間ごとのサーバ台数を算出，指定時刻にオートスケーリン
グにより台数の変更を行う．

表 1 非定常の要因の加味によるアクセス頻度予測精度の比較
非定常の要因を含まない 非定常の要因を含む
A群
0.019546048716
0.0193729232997
B群
0.043068844825
0.0369464308023
なお，今回用いた非定常の要因は休日情報にあたる．
具体的には導入先の Web サービスにおいて，当日ではなく，翌日が休日か平日かによって特に夜間のアクセス頻度が異なる傾向が確認されており，非定常の祝日にも同様の傾向が見られることからこれを要因として採用した．具体的には該当期間の翌日が休祝日である場合に0，それ以外を 1 として図 1 の形式でフラグとして学習データならびに予測時の入力に付与した．
また，導入先の Web サービスにはアクセス傾向の異なる 2 つのサーバ群，ここでは A 群と B 群が存在しており，検証はこの 2 群に対して行った．
本研究では，非定常の要因を加味したアクセス頻度予測による仮想サーバの計画的オートスケーリングの有効性を検証するため，以下の 2 点の観点で検証を行った．

1. 非定常の要因の加味によるアクセス頻度予測の精度
2. アクセス頻度予測を用いた計画的オートスケーリ
ングによる処理性能と仮想サーバ台数の最適化

4.1 非定常の要因の加味によるアクセス頻度予測
精度の評価と考察
本節では，アクセス頻度予測に影響を与える非定常の要因を学習データとして含めるかどうかによって，予測精度に差が見られるか検証する．精度評価指標として
平均二乗誤差 [4] を用いた．平均二乗誤差は予測と正解の乖離の程度を表し，数値が小さいほど精度が高いと考えることができる．なお，与えられた学習データは 9:1の割合で分割し，それぞれ学習，検証データとして利用した．
精度比較の結果を表 1 に示す．非定常の要因を加味することにより，いずれの群においても精度の向上が見られた．特に今回利用した非定常の要因による影響が大きく見られる箇所として翌日が平日である場合の夜間帯のアクセス頻度傾向について，図 3 に示すように特性を捉え，適切なアクセス頻度の予測が行えていることがわかる．日中のアクセス傾向について要因を加味しなかった場合よりも精度が下がっている箇所が見られる．
これは特性が現れない時間帯についても要因のフラグが設定されたことが原因と考えられるが要因の作用する時間帯を絞るなどの調整により精度改善が期待できる．

4.2 アクセス頻度予測を用いた計画的オートス
ケーリングの評価と考察
本節では，アクセス頻度予測を用いた計画的オートス
ケーリングによる処理性能と仮想サーバ台数の最適化について考察する．本研究では，オートスケーリングによる余剰な仮想サーバの起動が抑えられたことを確認する
ため，提案手法の適用前後での時間ごとの仮想サーバ台数を比較した．比較結果を図 4 に示す．A 群では 1 日あたりのサーバ起動時間が 504 時間から 159 時間に，B 群
では 2,280 時間から 970 時間に減少しており，余剰な仮図2

アクセス頻度予測と仮想サーバ台数算出の処理フロー

図 3 非定常の要因によるアクセス頻度予測比較
想サーバの起動が抑えられたことを確認できた．なお，
サーバ台数下限値 𝐿 を下回った A 群の 1 時から 6 時の期間においては台数の変動が見られない．

次に提案手法により調整されたサーバ台数が適切であるか確認した．提案手法では目安となるスループット
値を一定に保つために必要となるサーバ台数を求めているため，提案手法の適用前後でアクセス頻度の分散傾向を比較した．始めに検証期間中のアクセス頻度の標準偏差を求めることで分散傾向を比較した．比較結果を
図 5 に示す．A 群では約 65.82 から約 100.56 へ，B 群では約 152.88 から約 55.21 へ変化している．A 群の標準偏差が提案手法適用後に増加しているのは，4.1 で述べた
下限値による最低台数運用となった時間帯にアクセス頻度に対してサーバ台数が多く準備されていたことによる
スループット値 𝑇 の低下が原因と考えられる．下限値が適用されなかった B 群では検証期間を通してサーバ 1台あたりのアクセス頻度が一定に保たれており，最適な仮想サーバ台数で安定した処理性能を保てたことが確認できた．スループット値 𝑇 のゆらぎが見られているが，
これは時間ごとの処理種別の比率の偏りが原因と考えられる．アクセス頻度予測と目安となるスループット値
を HTTP リクエストメソッドごとなどの処理種別ごとに分類することで精度向上が可能であると考える．

5 まとめ
本報告では，処理能力を保ちつつ必要最小限数の仮想サーバで運用し利用料金を抑制することが求められる
Web サービス運用において，過去のアクセス頻度と非定常の要因から仮想サーバ需要を求める計画的オートス
ケーリングの手法を提案した．
そして提案手法の有効性を示すために，非定常の要因の有無によるアクセス頻度予測の精度を比較した．加えて Web サービスの異なるアクセス傾向を持つサーバ群に対して提案手法を適用し，適用前後で仮想サーバ台
数とアクセス頻度の安定性とを比較した．
結果として，非定常の要因を考慮することで，該当要因に起因するアクセス頻度の変動箇所において変動の特性を捉えることが確認できた．また，提案手法により目安となるスループット値を一定に保つことができるようになり，余剰サーバを削減しながら，安定かつ効率的なサービス運用が行えることも確認できた．
本報告では仮想サーバの起動，停止にまつわる時間差について事前の計画的オートスケーリングにより解決を図ったが，実運用において仮想サーバの起動，停止時間
は一斉起動の負荷に起因することから一定ではないこと，Web サービスの最新アプリケーションのデプロイ
時間も加わることから必要台数の起動が間に合わないことがあった．よって今後の課題としては仮想サーバ準図 4 仮想サーバ台数の推移
備までの時間を短縮し，リードタイムによる余剰稼働時
間や性能劣化による機会損失を回避する仕組みを検討する必要がある．また，提案手法では，Web サービス運
用者の把握していない突発的なアクセス頻度の変動に対しては，リソース変動を契機とするオートスケーリング
を組み合わせることで，解決を図ることができる [2] ため，本研究で論じたサーバ起動完了までの時間差を解消できる手法を検討したい．
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図 5 アクセス頻度の推移