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ブックマーク / rand.pepabo.com (5)

  • 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 - ペパボ研究所ブログ

    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。2017/06/24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、機械学習を用いた仮想サーバ運用台数の最適化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 研究の概要は以下の通りです。 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.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,We

    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 - ペパボ研究所ブログ
  • コンテナ時代のWebサービス基盤モデル - FastContainerの研究発表をしてきました - ペパボ研究所ブログ

    ペパボ研究所主席研究員の松です。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

    コンテナ時代のWebサービス基盤モデル - FastContainerの研究発表をしてきました - ペパボ研究所ブログ
  • 特徴量抽出と変化点検出に基づくWebサーバの高集積マルチテナント方式におけるリソースの自律制御アーキテクチャの研究報告 - ペパボ研究所ブログ

    ペパボ研究所の主席研究員の松(@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、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.論文ではリソースの各指標の

    特徴量抽出と変化点検出に基づくWebサーバの高集積マルチテナント方式におけるリソースの自律制御アーキテクチャの研究報告 - ペパボ研究所ブログ
    yukimori_726
    yukimori_726 2017/03/24
    [anomalydetection]
  • ペパボ研究所の機械学習基盤とワークフロー - ペパボ研究所ブログ

    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

    ペパボ研究所の機械学習基盤とワークフロー - ペパボ研究所ブログ
  • なめらかなシステムと機械学習と私 - ペパボ研究所ブログ

    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。これまで、ムームードメインやminneといったサービスの運用開発を担当していましたが、今期よりペパボ研究所の研究員として研究開発に携わることになりましたので今後の取り組みと抱負について書いていきます。 ペパボ研究所となめらかなシステム 今回携わることになったペパボ研究所は ペパボ研究所(略称「ペパ研」)は、事業を差別化できる技術を作り出すために「なめらかなシステム」というコンセプトの下で研究開発に取り組む組織です。アカデミックな水準における新規性・有効性・信頼性を追求する研究を行うとともに、研究開発した技術を実際のシステムとして実装・提供することを通して、事業の成長に貢献します。 という組織です。また、「なめらかなシステム」とは以下のように定義されています。 システムにとってのユーザや、

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