ペパボ研究所主席研究員の松本です。Twitter上ではまつもとりー(@matsumotory)と呼ばれています。2017年の6月24日に開催された、第38回インターネットと運用技術研究会で、「FastContainer: Webアプリケーションコンテナの状態をリアクティブに決定するコンテナ管理アーキテクチャ」について研究発表してきました。 論文(研究会予稿)とスライドを以下に公開します（論文画像をクリックするとPDFで読むことが出来ます）。 論文(研究会予稿) スライド FastContainerを一言で表現すると、コンテナの状態遷移（停止・起動・複製・資源割り当ての変更処理など）の速度を効率化することに着目し、システム全体として恒常性を持ち、コンテナが高速に循環可能なWebサービス基盤を実現することによって、突発的なアクセス集中やライブラリのバージョンアップのような運用について効率的に対

ペパボ研究所の主席研究員の松本(@matsumotory)です。先日行われた、平成28年度第4回(IOT通算第36回)研究会で研究報告、および、運営委員として参加してきました。 研究会の現地で残念ながらインフルエンザにかかってしまい、登壇を急遽キャンセルすることになってしまいましたが、研究会予稿と発表スライドは作成済みですので本エントリで公開します。研究会予稿は以下のリンクから閲覧可能です。 研究会予稿 簡単に今回の研究報告についてまとめておきますと、本研究の概要は、 Webホスティングサービスにて管理者がテナントごとのコンテンツを制御できないような高集積マルチテナントWebサーバ環境では，ホスト間のリソース競合を減らすことが安定運用にとって不可欠である．しかしホスト数が増えるにつれ，サーバ内の原因となるホストの監視や制御のコストも増加するため運用は難しくなる．本論文ではリソースの各指標の

こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。ペパボ研究所では、機械学習を用いた新たなサービスの機能開発や運用手法についての研究開発を行っています。今日はペパ研の機械学習基盤の構想と、その運用を支援するために開発したツールについて紹介します。 はじめに 機械学習によってサービスの課題を解決していくためには、サービス資産との連携と、学習結果の利用が容易となる仕組みが必要となります。複数サービスを運用するペパボにこの仕組みを提供することを考えると、大規模にかつ即時適用可能な状態で運用するには基盤化が不可欠です。また、利用する学習結果は永続的なものではなくサービスの成長に合わせた継続的な改善が必要なため、機械学習基盤の運用においては改善結果の反映を継続、かつ安定して行うことができるかが課題となります。 このエントリではサービスと連携した機

ペパボ研究所客員研究員の力武健次（りきたけ・けんじ）です。インターネットでは@jj1bdxとして活動しています。今年2017年よりペパボ研究所の客員研究員として、研究開発のお手伝いをすることになりました。この記事ではペパボ研究所に参加した動機と、今後の活動の抱負について書きます。 なぜペパボ研究所に参加したのか 昨年2016年6月にペパボ研究所が立ち上がった時、私はそのコンセプトとミッションに大いに感銘を受けました。学術的研究で得られた成果を運用に反映し、運用の課題を学術的研究のアプローチで解決するというペパボ研究所の手法は、かつて1990年から1992年に私が日本法人に所属していたDigital Equipment Corporation (DEC)のNetwork Systems Laboratory (NSL)とのやり取りで学んだものによく似ていたからです。 DECのNSLでは、現在