ディペンダビリティ・性能評価

稼働し続けるシステムをいかに落とさないか、落ちたときにどう素早く復旧するかを、確率モデルで扱います。

オペレーティングシステムやミドルウェア、通信アプリケーションでは、ソフトウェアエージングと呼ばれる経年劣化がしばしば観測されます。ソフトウェアの障害は開発時に作り込まれた欠陥だけでなく、計算資源の消費やファイルの断片化といった動作環境にも依存し、時間とともに発生しやすくなることが知られています。これに対して、再起動などの予防的な処置をあらかじめ施すのがソフトウェア若化 (software rejuvenation) です。当研究室は、若化をいつ行うのが最適かという問題に早くから取り組んできました。

データ保全の観点からはチェックポイントを扱います。並列冗長設計はシステムの高信頼化を保証できる反面、開発・運用コストが極端に大きく、適用できる範囲が限られます。これに対しチェックポイントは、処理途中の状態を定期的に保存し障害時に巻き戻すことで、より低い費用で信頼性を確保する手法です。その最適な配置間隔を確率モデルから導きます。

近年は対象をクラウドやネットワークへ広げ、データセンタの CPU 使用率データを用いた性能評価、サーバクラスタのモデル化、確率ペトリネットとポアソン点過程による 5G ヘテロジニアスネットワークのハンドオーバ解析などに取り組んでいます。