情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

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
三宅 悠介1,a)

松本 亮介1,b)

力武 健次1,2,c)

栗林 健太郎1,d)

概要：従量課金を主としたクラウドサービスでは，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 サービスの運営者の課題である．しかしながら，複雑化した Web アプ
リケーションにおいて適切なオートスケーリング契機の基準決定は困難である．本報告では，Web アプリ
ケーション構成の複雑さに依存しない指標として一定時間あたりのアクセス頻度であるスループット値を用い，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要因を取り込む
ことで予測精度を向上させたアクセス頻度予測モデルから，クラウドサービスの利用料金を考慮した仮想サーバ台数を算出する計画的オートスケーリングを提案する．提案手法により，サービス運用から得られる突発的なアクセス頻度の変動要因を予測に反映しながら，仮想サーバごとの負荷が一定に保たれた安定
かつ効率的な運用が可能となる．

Scheduled Autoscaling of Virtual Servers
by Access Frequency Prediction
Yusuke Miyake1,a)Ryosuke Matsumoto1,b)Kenji Rikitake1,2,c)Kentaro Kuribayashi1,d)Abstract: Web service providers need to run minimal number of virtual servers while maintaining theprocessing performance, to suppress the usage fee of the cloud computing services with metered billing. Determining appropriate autoscaling indicator, however, is diﬃcult for complicated Web applications. In thisreport, we propose scheduled autoscaling of the virtual server which calculates the number of virtual servers
considering the usage fee from the predicted access frequency, by using the throughput value as an indicator which is unaﬀected by the Web application complexity. Our method maintains the prediction accuracy
by reflecting unsteady factors aﬀecting access frequency based on the Web service providers expertise, andenables stable and eﬃcient operation while keeping steady load of virtual server.

1. はじめにを随時変更可能なクラウドサービスと Web サービス運用
は親和性が非常に高い．クラウドサービスは使用する仮想クラウドサービス [12] が普及を続けている [20]．Web

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

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

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

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．

1

2

a)
b)
c)
d)

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 Japan
力武健次技術士事務所
Kenji Rikitake Professional Engineer’s Oﬃce, Toyonaka
City, Osaka 5600043 Japan
miyakey@pepabo.com
matsumotory@pepabo.com
kenji.rikitake@acm.org
antipop@pepabo.com

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝

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 [5] 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

1

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

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いた Web サービス運用における処理性能と利用料金の最で，事前に指定した仮想サーバ台数に調整する．指定した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

時刻や間隔を契機に行う方式では，利用動向の推移を予想

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

して指定時刻や間隔で調整を行う．これらは契機となるリ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

ソース変動指標と Web サービス全体の性能との関係や利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用動向の推移が把握できる規模のうちは有効だが，一定以装について述べる．4 章では提案手法の有効性の検証を行上の規模に成長した Web サービスにおいては Web アプリ

い，5 章でまとめとする．

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．また，オートスケーリングによる仮想サーバ追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

加指示と起動完了までの時間差 [18] により，特に突発的なクラウドサービスは従量課金が主流であるため，処理性

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

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

合に，起動完了までの間，処理性能が不足する現象が発生を抑制することが Web サービス運用者にとって重要な課しうる．

題である．Web サービスを安定して運用するため，サーオートスケーリング契機の基準決定と仮想サーバ起動完

バ需要を見積もり，準備するキャパシティプロビジョニン

了までの時間差の 2 つの課題を解決するためには，オートグを仮想化技術と組み合わせることで変動するサーバ需要

スケーリング契機の指標の決定が困難である規模の Webに追従する動的なキャパシティプロビジョニング [2] が研サービスにおいて，Web アプリケーション構成の複雑さに究されており，クラウドサービス事業者は提供するクラウ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ドサービス上でこれを実現するためオートスケーリング機

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

能 [5] を提供する．

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．

オートスケーリングは CPU 使用率などのリソース変動を契機とする手法と指定時刻や間隔を契機とする手法があ提案手法では，1 台あたりの仮想サーバが一定時間に処る．これらの手法は，リソース変動と Web サービスの性

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能劣化の関係を把握できるアプリケーション規模や，Web

用いる．加えて，Web サービス運用者が経験的に把握しサービス利用動向の推移が明確である場合において簡潔で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容易に運用できる．しかしながら，一定以上の規模の Web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サービス運用においては契機となるリソース変動や指定時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

刻を適切に決定することが困難になる．また，仮想サーバ

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

追加指示と起動完了までの時間差に起因する不安定性も課

LSTM[8] を用いて過去のアクセス頻度並びにアクセス頻題となる．

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

2.1 オートスケーリング契機の基準決定に関する課題

によって予測モデルを構築する．次に，予測アクセス頻度

リソース変動を契機とするオートスケーリングの場合，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

Web サービスのサーバ構成は負荷状況の変動に応じて追ケーリング機能の設定を更新する．

従する．クラウドサービスの利用者は，「5 分の間に平均提案手法の評価は以下の手順で行う．まず Web サービ

CPU 使用率が 70 ％（20 ％未満）を超えると 2 つの仮想

スのうち，アクセス傾向の異なる 2 つのサーバ群に対し，サーバを追加（削除）する」などリソース使用率や超過期間

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などに閾値を設け，条件を満たした時点で，オートスケー

ムを導入し，仮想サーバ台数の調整を行う．はじめにアクリングにより事前に指定したサーバ台数に調整される．

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

この方式では，スケーリングの契機となる適切な指標がし，アクセス頻度以外の要因を考慮することで予測精度がクラウドサービスから提供され，Web サービス運用者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

それらの指標と Web サービス全体の性能との関係を把握

ケーリング実施前後での処理能力と構成台数を比較し，仮できる場合において有効である．仮想サーバ上の各リソー

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

ス使用率を始めとする提供されるべき指標が検討され [6]，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

クラウドサービスによって提供されており．一部のサードする．

パーティによってミドルウェア関連の指標も提供されてい本報告の構成を述べる．2 章ではクラウドサービスを用

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝る [15]．

2

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

しかしながら，多層アーキテクチャ [17] やマイクロサー

ることでこの乖離を縮めておく必要がある．起動完了まで

ビス化 [10] により複雑化する Web サービスのアプリケーの時間差の問題を解決するため，コンテナ技術 [7] を利用

ションから得られるこれらの指標と Web サービス全体のする手法もあるが，稼働中のシステムをコンテナ環境に移性能との関係を把握し，適切な指標と閾値を決定すること

行するにはコストが高い．

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

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．

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( 1 ) 一定以上の規模となった Web サービスにおいては，リる手法 [13], [14] も提案されているが，リクエストごとの処

ソース変動や指定時刻といったオートスケーリング契理時間が短く，バッチ処理と比較してリクエスト種別の多機を Web サービス運用者が経験により適切に決定すくなるオンライン Web アプリケーションに対しては適用ることは困難である

できない．

( 2 ) 従来のオートスケーリング契機決定手法では，一定以指定時刻や間隔を契機としたオートスケーリングの場

上の規模となった Web サービスにおける性能指標選定

合，計画的に Web サービスのサーバ構成を調整する．クや非定期な要因を踏まえた予測を行うことができない

ラウドサービスの利用者は，「毎日 20 時に仮想サーバを 2( 3 ) 仮想サーバ起動までの時間差により，追従的な構成変台追加（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．

更では Web サービスの不安定性が増大する

3. 提案手法

この方式では，前述のリソース変動と Web サービス全体

Web サービス運用者の経験値のみでは，リソース変動との性能との関係が把握できない状態であっても，Web サー

Web サービス全体の性能の関係性を把握できず，Web サー

ビス利用動向の時間ごとの推移が明確であれば有効である．

ビス利用動向の推移が明確でない一定以上の規模の Web

しかしながら，Web サービスの規模が大きくなり利用動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よって構成されるようになり，Web サービス運用者の経験

は，以下の 4 つの要件を満たすことが必要である．

値のみで正しく見積もることは困難である．

( 1 ) Web アプリケーションの構成の複雑さに依存しない性

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能指標を用いる．

を統計的に見積もる手法が提案されている [9]．この手法( 2 ) 複雑な Web サービスの利用動向の変動を把握するたでは曜日や時刻などの定常的な反復傾向を見出すため，休めに，定常性や非定常な変動要因を加味してオートス

日などの定期的な要因や季節性の要因は考慮できるが，日ケーリング契機を高精度に自動予測する．

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．

( 3 ) 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．

統計的，機械学習的な手法による予測精度を向上させる( 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クラウドサービスの課金単位時間を単位に行う．

効である [3], [21]．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

3.1 アクセス頻度予測モデルの構築が知られており [19]，こうした外部の要因がトラヒックの提案手法では，複雑な Web アプリケーション構成のう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

ち Web サーバ機能に限定することで，仮想サーバのスルー

構成している Web サービスにおいても外部の要因による

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予測精度向上の可能性があると考えられる．

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2.2 仮想サーバ起動までの時間差に起因する課題

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

仮想サーバ起動には一定の時間が必要なため，オートス

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求められる．Web サービス運営者は安定したサービス運用

間差が課題となる [18]．特にリソース変動を契機とする手が可能なスループットの目安を経験的に把握している．

法では，サーバ需要が直近で不足する状況の場合では，起そこで，提案手法では始めにアクセス頻度を予測し，目動完了までの時間差に起因する処理性能の不足が問題とな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

る．特にリソース不足を検知した時点での処理性能と目標を算出する．アクセス頻度の予測には時系列データを扱うとする処理能力に乖離がある場合には Web サービスの不ニューラルネットワークである LSTM[8] を用いる．LSTM

安定性が増大してしまうため，予測的な手法を組み合わせ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，

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝3

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Reporttimestamp,count,holiday

def run_training():2017-03-20 00:00:00,8942,1

X, y, min, max = load_dataset(FLAGS.time_steps)

2017-03-20 01:00:00,5528,1

input_size = X.shape[2]2017-03-20 02:00:00,3262,1

if input_size > 1:

2017-03-20 03:00:00,1946,1

mat_min = np.zeros([1, FLAGS.time_steps, input_size],

2017-03-20 04:00:00,1291,1

dtype=np.float32)

2017-03-20 05:00:00,1273,1

mat_min[:,:,0] = min2017-03-20 06:00:00,2278,1

mat_max = np.full((1, FLAGS.time_steps, input_size),

2017-03-20 07:00:00,3730,1

1.0, dtype=np.float32)

2017-03-20 08:00:00,4891,1



mat_max[:,:,0] = max
図 1(X_train, X_test), (y_train, y_test) = split_dataset(X,y, 0.1)

アクセス頻度予測モデルの学習データ例

Fig. 1 Data examples of learning access frequency prediction
with tf.Session() as sess:model.

# train
K.set_session(sess)

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model = Sequential()

定常な要因をもとに予測モデルを構築する．

model.add(Lambda(tf_normalize, arguments={’min’: min if input_size == 1 else mat_min,

非定常な要因には，ネットワークトラヒックに影響を与’max’: max if input_size == 1 else mat_max

える休日情報 [19] に加え，日本の祝日や Web サービス独}, batch_input_shape=(None, FLAGS.time_steps,
input_size)))

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

model.add(LSTM(FLAGS.hidden_units,間といった Web サービス運営者が運用の中で獲得してきreturn_sequences=False))

た Web サービスのアクセス頻度に影響を与えうる要因をmodel.add(Dense(1))

加えることができる．

model.add(Activation("linear"))model.compile(loss="mean_squared_error",

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

optimizer="adam")

る 1 時間を粒度とし，Web サービスの利用動向の最短定

model.fit(X_train, normalize(y_train, min, max),

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

epochs=FLAGS.epoch, validation_split=0.05)

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# export

行う．

keys_placeholder = tf.placeholder(tf.string,

なお，LSTM は入力ゲートに非線形な活性化関数が利用

shape=[None])keys = tf.identity(keys_placeholder)

される [8] ことから，入力データが大きな値の場合に誤差

tensor_min = tf.fill(tf.shape(model.output), min)

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tensor_max = tf.fill(tf.shape(model.output), max)

力を 0 から 1 までの範囲に正規化し，学習を収束させる．

inputs’recent_access_counts’: model.input}

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

outputs = {’key’: keys, ’access_count’: model.output,

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’min’: tensor_min, ’max’: tensor_max}

する．学習データの例を図 1 に示す．

export(sess, inputs, outputs, FLAGS.model_dir)

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[16] をバックエンドとしたニューラ

図 2

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[11] を用いる．アクセス頻度予測モデルを

Keras を用いて学習する Python コードを図 2 に示す．

= {’key’: keys_placeholder,
Keras によるアクセス頻度予測モデル構築の Python を使った実装例

Fig. 2 Implementation examples of building access frequency
prediction model using Python and Keras.

次に，求めた予測アクセス頻度を元に仮想サーバ 1 台あ

3.2 予測アクセス頻度を用いたサーバ台数算出

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アクセス頻度の予測は，予測対象となる 1 時間分のアクサーバ台数を算出する．まず Web サービス運営者が経験セス頻度より前の 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

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となるスループット値を T [アクセス頻度/分] と定義する．

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

次に，以下の式からサーバ台数 S を算出する．

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．

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝S=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

4情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report
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

Table 1 Comparison of prediction access frequency by adding
unsteady factors.
非定常の要因を含まない

図 3

アクセス頻度予測と仮想サーバ台数算出の処理フロー

Fig. 3 Process flow for predicting access frequency and calculating the number of virtual servers.

非定常の要因を含む

A群

0.0195460487157

0.0193729232997

B群

0.043068844825

0.0369464308023

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．

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．

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最後に，求めたサーバ台数を元に指定時間を契機とする

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

図 3 に示す．

ス頻度傾向について，図 4 に示すように特性を捉え，適切

4. 実験と考察

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提案手法の有効性を検証するため，3 章で構築したアク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

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

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サービスのプロダクション環境に導入した．導入した Web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り精度改善が期待できる．

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．

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

なお，今回用いた非定常の要因は休日情報にあたる．具

本節では，アクセス頻度予測を用いた計画的オートス

体的には導入先の Web サービスにおいて，当日ではなく，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

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いて考察する．本研究では，オートスケーリングによる余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

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，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

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した．

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．

比較結果を図 5 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

また，導入先の Web サービスにはアクセス傾向の異なら 970 時間に減少しており，余剰な仮想サーバの起動が抑る 2 つのサーバ群，ここでは A 群と B 群が存在しており，えられたことを確認できた．なお，サーバ台数下限値 L を

検証はこの 2 群に対して行った．

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

検証するため，以下の 2 点の観点で検証を行った．

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( 1 ) 非定常の要因の加味によるアクセス頻度予測の精度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，( 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

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．

による処理性能と仮想サーバ台数の最適化

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 6 に示す．A 群

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

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．

本節では，アクセス頻度予測に影響を与える非定常の要

A 群の標準偏差が提案手法適用後に増加しているのは，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

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

誤差 [4] を用いた．平均二乗誤差は予測と正解の乖離の程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c 2017 Information Processing Society of Japan⃝5

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

図 4 非定常の要因によるアクセス頻度予測比較

Fig. 4 Comparison of prediction access frequency by unsteady factors.

図 5

仮想サーバ台数の推移

Fig. 5 Changes in the number of virtual servers.

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

きた．

1 台あたりのアクセス頻度が一定に保たれており，最適なスループット値 T のゆらぎが見られているが，これは時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c 2017 Information Processing Society of Japan⃝6

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

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[4]精度向上が可能であると考える．

5. まとめ[5]

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[6]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[7]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

[8]
[9]

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，[10]

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

[11]
[12]

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[13]

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備までの時間を短縮し，[14]

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

[15]
[16]

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．
参考文献
[1]

[2]

[3]

Armbrust, Michael and Fox, Armando and Griﬃth, Rean
and Joseph, Anthony D. and Katz, Randy H. and Konwinski, Andrew and Lee, Gunho and Patterson, DavidA. and Rabkin, Ariel and Stoica, Ion and Zaharia,
Matei, Above the clouds: A Berkeley view of cloud computing. Tech. Rep. UCB/EECS-2009-28, EECS Department, U.C. Berkeley, Feb 2009.
B. Urgaonkar, P. Shenoy, A. Chandra, and P. Goyal, Dynamic provisioning of multi-tier internet applications. In
2nd International Conference on Autonomic Computing,Seattle, WA, USA, June 2005.
Bolei Zhou, Agata Lapedriza, Jianxiong Xiao, Antonio
Torralba, and Aude Oliva, Learning Deep Features for
Scene Recognition using Places Database, In Proc. NIPS,

c 2017 Information Processing Society of Japan
⃝

[17]

[18]

2014.
Cort J. Willmott, Kenji Matsuura, Advantages of themean absolute error (MAE) over the root mean squareerror (RMSE) in assessing average model performance,
Clim. Res., 30, 7982, 2005.
D. Bellenger, J. Bertram, A. Budina, A. Koschel, B.
Pfnder, C. Serowy, I. Astrova, S. G. Grivas, M. Schaaf,
Scaling in Cloud Environments, Proceedings of the 15th
WSEAS international conference on Computers, Corfu,
pp. 145-150 ,2011
H. Lim, S. Babu, J. Chase, and S. Parekh, AutomatedControl in Cloud Computing: Challenges and Opportunities, In 1st Workshop on Automated Control for Datacenters and Clouds, p.13-18, June 2009.
He S, Guo L, Guo Y, Wu C, Ghanem M, Han R, Elastic
application container: A lightweight approach for cloud
resource provisioning, Advanced information networking
and applications (AINA 2012) IEEE 26th international
conference, pp. 15-22, March 2012.
Hochreiter, S., Schmidhuber, J., Long Short-Term Memory, Neural Computation 9 (8), pp. 17351780, 1997
J. Rolia, X. Zhu, M. Arlitt, and A. Andrzejak. Statistical
Service Assurances for Applications in Utility Grid Environments. Technical Report HPL-2002-155, HP Labs,
2002.
Johannes Thnes, Microservices, IEEE Software, Volume:32, Issue: 1, pp. 116-116, Jan.-Feb. 2015
Keras. https://keras.io/
Michael Armbrust, Armando Fox, Rean Griﬃth, Anthony D. Joseph, Randy Katz, Andy Konwinski, Gunho
Lee, David Patterson, Ariel Rabkin, Ion Stoica, andMatei Zaharia. 2010. A view of cloud computing. Commun. ACM 53, 4 (April 2010), 50-58.
M. Mao, J. Li and M. Humphrey. 2010. Cloud AutoScaling with Deadline and Budget Constraints. In Proceedings of 11th ACM/IEEE International Conferenceon Grid Computing. Brussels, Belgium, Oct 25-28, 2010.
M. Mao, M. Humphrey. Auto-scaling to minimize costand meet application deadlines in cloud workflows. In
Proceedings of 2011 International Conference for High
Performance Computing, Networking, Storage and Analysis on - SC 11, page 1, NewYork, New York, USA,
November 2011.
RightScale. http://rightscale.com
Martn Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham, Eugene
Brevdo, Zhifeng Chen, Craig Citro, Greg S. Corrado,
Andy Davis, Jeﬀrey Dean, Matthieu Devin, Sanjay
Ghemawat, Ian Goodfellow, Andrew Harp, Geoﬀrey
Irving, Michael Isard, Yangqing Jia, Rafal Jozefowicz, Lukasz Kaiser, Manjunath Kudlur, Josh Levenberg,
Dan Mane, Rajat Monga, Sherry Moore, Derek Murray, Chris Olah, Mike Schuster, Jonathon Shlens, Benoit
Steiner, Ilya Sutskever, Kunal Talwar, Paul Tucker,
Vincent Vanhoucke, Vijay Vasudevan, Fernanda Viegas,
Oriol Vinyals, Pete Warden, Martin Wattenberg, Martin
Wicke, Yuan Yu, Xiaoqiang Zheng, TensorFlow: LargeScale Machine Learning on Heterogeneous Distributed
Systems, 2015. Software available from tensorflow.org
Xue Liu, Jin Heo, Lui Sha, Modeling 3-Tiered Web Applications, Proceedings of the 13th IEEE International
Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation ofComputer and Telecommunication Systems, p.307-310,
September 27-29, 2005
Z. Hill, J. Li, M. Mao, A. Ruiz-Alvarez and M.
Humphrey, Early Observations on the Performance of7情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

図 6 アクセス頻度の推移

Fig. 6 Changes in the access frequency.

Windows Azure, In Proceedings of the 19th ACM International Symposium on High Performance Distributed
Computing, Chicago, Illinois, June 21, 2010.
[19] 上田 崇介, UEDA Takayuki, 休日の特性を考慮した JPIX
ネットワークトラヒックの高精度週間予測法に関する研究, 法政大学大学院紀要（理工学・工学研究科編）, 2015[20] 総務省, 平成 28 年版 情報通信白書 第 2 節（3）クラウドサービスの利用動向, 2016[21] 三宅 悠介, 松本 亮介, 力武 健次, 栗林 健太郎, 特徴抽出器の学習と購買履歴を必要としない類似画像による関連
商品検索システム, 研究報告インターネットと運用技術（IOT）,2017-IOT-37(4),1-8 (2017-05-18) , 2188-8787

c 2017 Information Processing Society of Japan⃝

8