一般論文

追記・参照データ管理システムにおける分散蓄積データの再フィルタ方式
Re-filtering stream data on distributedsystem
内藤 一兵衛♠ 赤間 浩樹♥ 長谷川 知洋♦
毛受 崇♣
山室 雅司†
Ichibe NAITO Hiroki AKAMA
Tomohiro HASEGAWA Takashi MENJO
Masashi YAMAMURO

近年，センサやシステムログなど大量のストリームデータが発生し，それらに対する多様な処理ニーズも生まれている．我々は，これらの情報を統合的に管理する追記・参照型データ管理システム（DMS）を研究開発している．DMS は様々な情報源からのデータを受け取り，処理した結果をアプリケーションに提供するデータストリーム管理システムである．安価な PC クラスタ上で動作し，規模成長と機能成長に動的に対応できることが特徴である．本論文では，このデータストリーム管理において発生する分散蓄積された生データを効果的に活用する再フィルタ方式について提案する．本提案の特徴は再フィルタの並列実行機能，および，再フィルタの対象を蓄積データからストリームデータへ自動的に切り替える追いかけフィルタリング機能である．これらの機能を実現するための生データ管理と再フィルタ実行の設計・実装について述べる．

DBSJ Journal, Vol.7, No.4
March 2009

1.背景
近年，映像やシステムログ，センサ等連続的に生成されるストリームデータをフィルタリングし，映像監視，システム監視等様々な応用に結びつけるデータストリーム管理シス
テムへのニーズが高まっている．ネットワークの高速化やセンサの高度化によりストリームデータは今後も増加し，また，処理も高度化する事が予想される．これらの逐次生成されるストリームに対して逐次処理を行なうシステム[1][2]が提案されている．
我々の研究グループではネットワークに大量発生する時系列ログ情報を，収集・構造化・半永久保存し，複数の情報を同期・相互連携し，企業や個人の各々の目的・条件に応じたフィルタリングや，時間・空間を跨った検索などを可能にする情報統合管理サービス(図1)を目指して，蓄積を備えたデータストリーム管理システムのプロトタイプとして追記・参照型データ管理システム（以下DMS: Data Management
System）の研究開発を進めている[4]．図1はDMSの基本的な構成及びDMSを用いた情報統合管理プラットフォームと情報源，サービスの関係の概要を示している．DMSは追記部，フィルタ部，ビュー部の3部から構成され，追記部で多様な情報源からデータを受け取り，フィルタ部で多様な処理（この処理のことをフィルタ処理と呼ぶことにする）を適用し，ビュー部で処理結果を様々な応用サービスに提供するものである．追記部では，受け付けたデータをストリームデータとしてフィルタ部での即時処理に引き渡すとともに，蓄積機能により情報源からの生データを蓄積しておくことができる．
本論文ではDMSが受け付けて追記部で蓄積しておいたデー
タに対して，一定期間後に特定ストリームデータの時区間を指定して再処理する方式を提案する．これにより，ストリームデータの到着時に行う即時処理のフィルタ処理とともに蓄積されたストリームデータの後からの活用の機会を提供する．

Recently, many sensors creates large number of stream
data. To integrate and to process these stream data, wedeveloped distributed data management system whichcan receive and process these scalable stream.
This paper proposes a re-filtering method for passed
stream on our distributed data management system.
Re-filtering is possible to run pallarel and follow stream
which come one after another. We describe the design of
re-filtering function and evaluate the influence of
re-filtering on the whole system.

♠ 正会員
ス研究所
♥ 正会員
ス研究所
♦ 正会員
ス研究所

日本電信電話株式会社 ＮＴＴサイバースペー
naito.ichibe@lab.ntt.co.jp
日本電信電話株式会社 ＮＴＴサイバースペー
akama.hiroki@lab.ntt.co.jp
日本電信電話株式会社 ＮＴＴサイバースペー
hasegawa.tomohiro@lab.ntt.co.jp♣ 正会員 日本電信電話株式会社 ＮＴＴサイバースペー
ス研究所 menjo.takashi@lab.ntt.co.jp† 正会員 日本電信電話株式会社 ＮＴＴサイバースペー
ス研究所 yamamuro.masashi@lab.ntt.co.jp

図 1 情報統合管理ＰＦ
Fig.1 Information Integration Platform

2. DMS アーキテクチャ
本章では，まずデータストリーム管理システムとしての DMSのアーキテクチャについて紹介する．

2.1

前提とするストリームデータの特徴

DMS はセンサデータやネットワークのパケット，システム

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ログなど小さいデータ系列から，音声，映像データなど大きなデータ系列までデータサイズの異なる異種ストリームデータを受け取り，データセンタに設置された PC クラスタで処理することを想定している．また，これら生成されるデータは一定間隔で常に生成されるわけではなく，システムログのようにそのシステムの挙動に応じて一時的に大量のデータが生成されることもあれば，殆どデータが生成されないこともある．

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DMS

追記
クライアント1

追記
クライアント2

2.3 ＤＭＳの構成
これらの特徴を実現するために，DMSで採用している構成を説明する．
まず，フィルタ部(F)には，個々のストリームデータの情報源に対応した異なるフィルタの処理機能を組み込むことができるようにし，それらの機能の差し替えにより機能成長を実現する．フィルタ部を複数用意して分散処理することとした．それらのすべてのフィルタ部はフィルタ処理機能群をすべて組み込むことで「等質な」フィルタ部群になるようにする．これによりどの追記部のデータでも，そのデータにあったフィルタ処理をすることができる．これら等質な複数のフィルタ部が追記部(Q)の負荷状況を勘案して自律的に追記部のデータを取得し，処理することで負荷分散を実現する．
図2にDMSにおけるアーキテクチャの概要とストリームデータの流れを示す．情報源からデータを受け取った追記クライアントから送信されるデータを追記部（Q）で受け取り，フィルタ部(F)が自律的に追記部（Q）からデータを取得，処理しビュー部(V)に送信する．これらがPCクラスタ上で動作できるようになっており，追記部（Q），フィルタ部（F），ビュー部（V）は各々ノード内に複数存在することができる．

情報部 I(active)(hot standby)

F
F
F
F
F
F
F
F

Q1
Q2
Q3

追記
クライアント3

2.2 ＤＭＳの特徴
DMSは上記したストリームデータを一つのセンタに設置された数百台のPCクラスタで処理することを想定したプロトタイプであり，以下の特徴をもっている．
z
スケールアウト（規模成長）可能
受け取るデータの増加，受け取ったデータに対する個々のフィルタ処理のコストの増加に対してマシンを追加することで処理能力を追随していく．初期設
計時点で予測できない規模の性能に対して必要なときに必要なだけマシンを追加することでシステムの規模を適切に拡大していくことができる．
z
機能成長可能システムを長期的に運用することを考えると，ストリームデータやその処理には変更や追加が発生する．
システム全体を止めることなく新規データへの対応，処理の追加や変更をすることができる．
z
異種の複数ストリームデータの混在，持続可能複数情報源からのストリームデータに対する処理を実現し，必要に応じて情報源を追加することができる．さらにその中の特定のストリームデータに対する処理を変更する際に他のストリームデータに対する処理に影響を与えない．
z
簡単なサービス構築
サービス開発者は分散システム内のネットワークを意識せずに巨大なストリーム群を扱うシステムを動作させることができる．

情報部I

Q4
Q5

参照
クライアント1

V1
参照
クライアント2V2参照
クライアント3V3

追記
クライアントm参照
クライアントnQp

図 2F

Vq

アーキテクチャ概要

Fig.2 Architecture image
2.4 データ管理モデル
DMS はスキーマで定義される各レコードの連続をストリームとし，情報源識別子（SID）で識別する．SID にはそのストリームに対する処理系列識別子(RID)，追記部での生データの蓄積設定等が対応付けられている．SID が同じ複数ストリームを同時に受け付けることや，追記クライアントが複数の追記部に順に書き込むことなどもできる．

2.5 主要プロセス
DMS のプロセスの動作を SID，RID との関係で説明する．
z追記部（Q プロセス）
追記クライアントからデータを受け取り，タイムスタンプを付与しキューとして管理する．各データはフィルタ処理が完了するまでキュー上に保持され，処理完了後に削除される．SID に対して蓄積設定がされていれば受け取ったデータは全て蓄積する．
zフィルタ部（F プロセス）
Q のデータを取得し，取得したデータの SID で指定された RID に対応するフィルタ処理を行う．RID に従って結果を指定されたビュー部に送信する．
z
ビュー部 （V プロセス）
フィルタ部で処理されたデータを受け取り，分割された状態ではできない処理を行い応用サービスに提供する．ビュー部にも利用者が処理を組み込むことが可能であり，複数のフィルタ部の処理結果を集約し，整列等を行う．
z情報部
DMS 系内のプロセス構成をマルチキャスト（MC）によるハートビートでゆるやかに把握し，追記クライアン
トからの接続要求に応じて受け取りをする Q を空き Qプロセスの中からランダムに選び，払い出しを行う．
zポートマッパ
各マシンに１プロセス存在し，系内のマルチキャストを受信し，情報部から各部の設定ファイルや F バイナ
リのダウンロード，各プロセスの起動・停止制御を行う．

2.6 分散環境でのプロセス管理
図 2 に示すように DMS に参加するノードは情報部を除いてフラットなマシン構成を取っている．各ノードでポートマッ
パを起動すると，情報部から定期的に配信されるマルチキャ
ストを通して情報部のネットワークアドレスを取得し，情報部からプロセス起動の設定ファイルとフィルタプロセスの日本データベース学会論文誌 Vol.7, No.4
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実行バイナリファイルをダウンロードする．設定ファイルにはマシン毎のプロセス構成が記述されており，ポートマッパは自ホストに必要なプロセスを起動する．起動後もポートマッパは定期的に設定ファイルとプロセスのバイナリに変更が無いかを確認し，変更があった場合は再度取得してプロセスの再起動を行う．また，ポートマッパは起動したプロセスの生存確認も行っている．
追記部は，追記状況が大きく変化した際にもマルチキャス
トで追記状態を系内に配信する．フィルタ部は追記部から配信されるマルチキャストを考慮し，取得する追記部を決定する．フィルタ部が自律的に取得する追記部を選択することで，データの入力が一定でないストリームや各レコードによって処理時間が異なるストリームに対しても，処理コストを考慮した負荷分散が行える．
現在，この DMS は 100 台規模の PC クラスタからなる系で動作し，100 台規模のスケールアウトを実現している[4]．なお，DMS の想定する分散は，データセンタなど比較的高速・低遅延，高品質なネットワーク上での分散構成であり，広域分散は対象としていない．

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ーザからの再フィルタ処理要求に応じて，蓄積データの存在するノード（位置管理サーバへの問い合わせで特定）に再フィルタクライアントが起動され，再フィルタクライアントから SID:b というストリームを追記部 Q2 で受け付け，フィルタ部で RID:b1 に対応する処理を実行する．これが，基本的な再フィルタ処理の流れである．

3. 蓄積データの再フィルタ・ニーズ
DMS では受け付けたストリームデータにタイムスタンプを付与して追記部に蓄積することができる．蓄積されたデータの活用の一形態として本来のフィルタ処理とは別にフィルタ部の処理を後から実行するというものがある．これを「再フィルタ」と呼ぶことにする．この再フィルタについては以下のようなニーズがあると考えている．
z
ニーズ例１：蓄積データに対するフィルタ処理
温度ストリームについて監視している．30 度を超えたことで警報が上がった後，過去３ヶ月分について，25度以上だったケースがどれくらい発生していたのかを再度分析したい．
z
ニーズ例２：蓄積データに対するバッチ処理
日単位，週単位などで集計処理などのバッチ処理（長期window 処理）を，定常のストリームの処理を継続しながら，短時間で行いたい．
z
ニーズ例３：一度ストリーム処理を停止，後に再度ストリーム処理を継続あるストリームに対するフィルタ処理を実行している
場合に，ある時点で，フィルタ処理を一時停止し，受付けたストリームはそのまま蓄積記録しておく．しばらくして蓄積されていたデータに対して，再度先ほどまでのフィルタ処理を再開させ，フィルタ処理を再開した時刻
以降の新たにくるストリームデータに対してもこのフィルタ処理の延長で行いたい．

4. 再フィルタの設計・実装
4.1 再フィルタ概要
本研究では 3 章の各ニーズに対して，再フィルタの仕組みを DMS の基本実装に新たに加えることで対応する．再フィルタの概要を図 3 にて説明する．図 3 の上部は，通常のストリームに対する即時処理時のデータの流れを，下部は蓄積データの再フィルタ処理時のデータの流れをそれぞれ示している．ストリームの即時処理時は，追記クライアントから
SID:a というストリームを追記部 Q1 で受け付け，データの蓄積を行うとともに，フィルタ部で RID:a1 に対応する処理を実行する．一方，蓄積データの再フィルタ処理時には，ユ

図 3 再フィルタイメージ
Fig.3 Stream filtering and storage Re-filtering
以下，追記部での蓄積，位置管理サーバでの対象データ位置の検索，再フィルタクライアントで対象データの取り出しと追記部への入力，再フィルタ処理の実行の各々について説明する．

4.2 再フィルタ対象データの検索
DMS では追記クライアントに対するレスポンスを保つため，入力ストリーム内のデータに対して管理せずに，ストリーム振り分けのみを情報部で行っている．これは，情報部という集中管理ポイントの負荷が上がることを回避するためである．先にも述べたように情報部では空いた追記部の中からランダムに一つを追記クライアントに割り当てるだけで，そのストリーム内のデータの管理は行なっていない．このため，同じ情報源のストリームデータがコネクションの接続と切断を繰り返したとき，同じ追記部にマッピングされるとは限らない．以下ではストリームデータの蓄積管理について説明する．

4.2.1 追記部での蓄積
追記部ではフィルタ部に受け渡すためのキューに積むと同時に，データ蓄積を行っているが，蓄積にあたっては再フィルタ処理のために，位置管理サーバへの蓄積データ位置の登録と，ローテーションされる各蓄積データのリンクを行う．
まず，追記部は蓄積設定のストリームを受け取るとファイルを作成し，後述の位置管理サーバにファイルの URI とコネクションの開始時刻を登録する．その後，追記クライアントとのコネクションが切断されるまで，追記部は受け取ったストリームデータをファイルに書き出し続ける．ログ管理上の理由によっては追記部の書き出すファイルは時間や，ファイルサイズでローテーション可能である．また，再フィルタ実行時に，ストリームとして再構成するためにファイルの末
尾は次のローテーションファイルを指している

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4.2.2 位置管理サーバ
位置管理サーバは各追記部が蓄積データを作成した際に送信される URI とその時区間を管理し，再フィルタ要求に対して再フィルタ対象データを管理するノードを特定する．
上記したとおり，追記クライアントと追記部のコネクションはランダムに決まる．そのため，どのマシンに再フィルタ対象のデータがあるか特定する必要がある．蓄積したデータの中から再フィルタ対象データを絞り込むキーを以下の情報に限定した．
z
対象データの SIDz
対象データの時区間より細かい各レコード内のカラムの値で検索したい場合は再フィルタ処理内の一部として書くことで対応できる．

4.3 再フィルタクライアント
分散して蓄積された再フィルタ対象のデータを再度ストリームとして流すために対象データを保持する各ノードに再フィルタクライアントというプロセスを用意し，対象データを再度システムに流す追記クライアントとして動作させる．位置管理サーバからの起動で，ポートマッパが再フィルタクライアントを起動する．各ノード毎に再フィルタクライアントが起動されるため，複数のサーバ上にデータが存在している場合，並列に読み込みが行われる．

4.4 再フィルタからストリーム処理への統合
ニーズ例 3 の要求に対して，再フィルタ処理からストリーム処理への切り替え機能を用意する．再フィルタ対象を SIDと開始時刻のみで指定することで再フィルタからストリーム処理への継続要求とする．再フィルタクライアントは開始時刻のみの再フィルタ要求を受けると，受け取った時刻まで再フィルタ対象として，追記部に書き込む．開始時刻以降に外部から送信されるデータに対しては追記部から再フィルタと同じ処理が追加実行される．
例えば，図 3 において SID:a には RID:a1 の処理系列がバインドされているが，再フィルタとして SID:b，RID:b1 を開始時刻のみの追いかけモードで再フィルタ実行させると，SID:a に対応付けられる処理系列は RID:a1 と RID:b1 となり，実行され時刻以降の SID:a のストリームは RID:a1 とRID:b1 の両方の処理が行なわれる．再フィルタクライアン
トが追記部に投げるデータは再フィルタ実行時に指定した開始時刻から再フィルタを実行した時刻までのデータとなる

4.5 再フィルタ実行の動作
図 4 を用いて再フィルタ全体の動作を説明する．ユーザは
位置管理サーバに再フィルタ対象の情報源識別子 SID とその時区間，再フィルタ用 SID を指定して再フィルタコマンドを発行する．
位置管理サーバは指定された SID と時区間をキーに再フィルタ対象のデータの所在(URI)を特定する．特定されたホストのポートマッパに対し URI と再フィルタ用 SID を送信する．図 4 では再フィルタ対象データの URI が 2 つ検索された例である．検索された URI はそれぞれ，該当するノードのポートマッパに URI と時区間，新規 SID が送信されている．受け取った各ノードのポートマッパは再フィルタクラ
イアントプロセスを起動する．起動された再フィルタクライ
アントは URI で指定されるファイルを読み込み，指定時区間のデータのみを新規追記部にストリームデータとして書き込む．

図 4 各ノード内での再フィルタ実行
Fig. 4 Flow of re-filtering

5. 評価
上記の設計に基づき，DMS に組み込んだ蓄積系と再フィルタ処理を評価する．アプリケーション例として PC 操作ロ
グ集中管理システムに適用した．このシステムは監視対象のPC の操作ログ，閲覧ファイル等を受け付け，集中管理サーバに送信し，逐次解析することにより，アラートをあげるシステムである．プロトタイプでは文書データがストリームとして DMS に入力され，これらのデータを形態素解析し，特定の単語が出現するかのマッチング等がフィルタ部での処理として行なわれる．開発言語は C++で，実行環境は IA マシン(EM64T)上の CentOS5.1 上で動作している．以下の実験で使用している各ノードは Pentium Celeron（1.6GHz)のCPU とメモリ 2GB の PC である．

実験
実験では，本提案の再フィルタが DMS の特徴である動的負荷分散を維持し，ストリーム処理との併用が可能であることを検証する為，追記クライアントからのストリーム処理と蓄積データの再フィルタ処理が混在した環境での相互の影響について調べた．外部から毎秒 200 レコードの追記を行な

図 5 実験概要
Fig. 5 Experiment

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500450
400
350
300
250
200150100500（A)
（B)

0300

600

9001200

図 6 フィルタ 8 プロセス混在時の追記部出力比較
Fig. 6 Out-put rate of stream queue and batch queue on4machines, 8 filter process
1400（A)

1200（B)

1000
800
600
400

ィルタ部によって取得され，フィルタ部での処理が終わったことを確認してそのレコードを追記部からの削除するため，これを追記部からの出力とみなす．このため，追記部の出力レートはフィルタ部での処理レートとしてみなすことができる．
（A）ストリームを受け付けている追記部と（B）再フィルタ向けデータを受け付けている追記部の出力レートを図 6，図 7，図 8 に示す．実験では，測定開始から 300 秒の時点で再フィルタ処理の実行をスタートさせている．
フィルタ部４台 8 プロセス時は系全体の能力が足りず，再フィルタ（B）が始まる 300 秒から終了する 1000 秒までの間，もとからのストリーム処理（A）の追記部出力レートが再フィルタ処理（B）の追記部出力レートとほぼ同じ程度に低下する．再フィルタ処理が終了すると，ストリーム処理の出力レートは（A）ストリームの入力レート 200rec/sec 以上の出力レートでデータを処理している．これはストリーム（A）用の追記部にたまっていたデータの処理がおこなわれるためである．
フィルタ 8 台 16 プロセスでは処理に十分なフィルタ部があり，（A）ストリームの処理に影響を与えず，（B）再フィルタ処理が行なわれていることがわかる．フィルタ部 16 台
32 プロセスの処理では 8 台 16 プロセス時に比べて再フィルタ処理時間が半分に短縮されており，フィルタプロセス数に応じてスケールアウトしていることが確認できる．

6. 関連研究

200003006009001200

図 7 フィルタ 16 プロセス混在時の追記部出力比較
Fig .7 Out-put rate of stream queue and batch queue on
8machines, 16 filter process
3000
(A)

2500

(B)

2000
1500
1000
500
003006009001200

図 8 フィルタ 32 プロセス混在時の追記部出力比較
Fig. 8 Out-put rate of stream queue and batch queue on
16machines, 32 filter process
うストリームを受け付け，フィルタ処理を行なっている（A）
環境に，過去に蓄積した 100,000 レコードを対象とした再フィルタ（B）を追加で同時に実行し，両追記部の入出力レートと残レコードを測定した．フィルタは 4 台 8 プロセス環境と 8 台 16 プロセス環境である．実験概要を図 5 に示す．
なお，実験では追記部の入出力レートについて測定し，グラフ化している．DMS の実装では入力されたレコードがフHarmonica[3]はストリームを RDBMS に蓄積する機能があるストリーム処理エンジンである．蓄積したストリームはフィルタ処理で新たなストリームと比較する際に使われるが，分散された蓄積データを対象として再度ストリーム化して処理する本研究の方式とは異なる．

7. まとめと今後の課題
分散環境におけるデータストリーム管理において発生する分散蓄積された生データを効果的に活用する再フィルタ方式について提案した．
この再フィルタ方式のプロトタイプを実装し，実験によって再フィルタにおいても十分なフィルタ部の台数があれば再フィルタ処理が他のストリーム処理に対して少ない影響で同時実行可能であることを確認した．
今後も，評価を継続し分散データ処理システムの効率的な利用を検討していきたい．

[文献］[1] Abadi et. al. The design of the Borealis stream
processing engine. In Proc. of the Second CIDR Conf.,（2005）.
[2] Chandrasekaran et al. TelegraphCQ: Continuous
dataflow processing for an uncertain world. In Proc. of
the First CIDR Conf., （2003）.
[3] 山田真一，渡辺陽介, 北川博之, 天笠俊之：データスト
リーム管理システム Harmonica の設計と実装，情報処理学会論文誌：データベース, Vol.48, No.SIG14 (TOD35),
pp.91-106, (2007)．
[4] 赤間浩樹，内山寛之，西岡秀一，内藤一兵衛，谷口展郎，
長谷川知洋，兵藤正樹，三浦史光，山室雅司，櫻井紀彦：

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2009 年 3 月

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March 2009

追記・参照型データ管理システムの設計と評価，情報処理学会論文誌，Vol.49 No.2, pp.749-764 （2008）．
[5] 内山寛之，赤間浩樹，山室雅司：分散データストリーム処理における適応型リソース制御方式の検討，情報処理学
会DPS研究会，pp.49-54（2008）．

内藤 一兵衛 Ichibe NAITO
ＮＴＴサイバースペース研究所ＯＳＳコンピューティング
プロジェクト所属．2006 年早稲田大学理工学研究科修了．
データベースシステムの研究・開発に従事．日本データベース学会員．

赤間 浩樹 Hiroki AKAMA
1990 年東海大学大学院理学研究科数学専攻修士課程修了．同
年日本電信電話株式会社入社．以来，ネットワーク向け DBMS，ニュース・オン・デマンド，マルチメディア情報検索の研究開発，FLET'S 系 PF の実用化等を経て，現在，情報統合管理技術の研究に従事．日本データベース学会，情報処理学会，人工知能学会，ACM 各会員．

長谷川 知洋 Tomohiro HASEGAWA
1997 年 筑波大学大学院理工学研究科修了．同年日本電信電話株式会社入社．XML 索引技術，高可用化データベース，分散環境における．データ管理技術等の研究開発に従事．

毛受 崇 Takashi Menjo
ＮＴＴサイバースペース研究所ＯＳＳコンピューティング
プロジェクト所属．2008 年名古屋大学大学院情報科学研究科修了．データベースシステムの研究・開発に従事．情報処理学会員，日本データベース学会員．

山室 雅司 Masashi YAMAMURO
1987 年早稲田大学大学院理工学研究科数学専攻修士課程修了．同年日本電信電話株式会社入社．1990 年コロンビア大学
大学院電気工学研究専攻修士課程修了．以来ネットワーク設計法，データベース設計・可視化，マルチメディア情報検索，デジタル情報流通基盤の研究開発に従事．博士（工学）．平
成６年電子情報通信学会学術奨励賞．電子情報通信学会，情報処理学会，日本ソフトウェア科学会，日本データベース学会，ＩＥＥＥ－ＣＳ各会員．情報処理学会情報規格調査会理事．

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2009 年 3 月