SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  27
Télécharger pour lire hors ligne
⾼高野  了了成、中⽥田  秀基、広渕  崇宏、
⽥田中  良良夫、⼯工藤  知宏
産業技術総合研究所  情報技術研究研究部⾨門
2013年年7⽉月31⽇日  SWoPP北北九州2013
異異種クラスタを跨がる
仮想マシンマイグレーション機構
背景
•  広域環境における仮想計算機(VM)マイグレー
ション技術の重要性拡⼤大
–  応⽤用例例:災害復復旧(DR)、コスト最適化
–  先⾏行行研究:データ転送量量の削減、状態同期の最適化
2
VMマイグレーション
VM VM VM
障害
背景
•  広域環境における仮想計算機(VM)マイグレー
ション技術の重要性拡⼤大
–  応⽤用例例:災害復復旧(DR)、コスト最適化
–  先⾏行行研究:データ転送量量の削減、状態同期の最適化
3
VM VM VM
価格:XXX
仕様:XXX
価格:YYY
仕様:YYY
価格:ZZZ
仕様:ZZZ
背景
•  広域環境における仮想計算機(VM)マイグレー
ション技術の重要性拡⼤大
–  応⽤用例例:災害復復旧(DR)、コスト最適化
–  先⾏行行研究:データ転送量量の削減、状態同期の最適化
•  しかし、実⽤用化に向けた課題は⼭山積
–  ヘテロなクラウド環境間で仮想クラスタを移送
4
•  アーキテクチャ(CPU)
•  仮想計算機モニタ
•  通信デバイス
仮想クラスタマイグレーション
•  アプリケーションを再起動することなく、
クラウド間で仮想クラスタをマイグレーション
•  ホストにおける最適なネットワークを利利⽤用
5
BMBMBM
Public  CloudPrivate  Cloud
Infiniband
BMBMBM
Ethernet
Virtual  Cluster
Node
VM
Node
VM
Node
VM
Network
本研究の貢献
•  アプリケーションを再実⾏行行することなく、
実⾏行行環境の変化に応じて、最良良の通信性能を
達成する通信デバイスを選択・利利⽤用できる
仮想クラスタマイグレーションを提案
•  プロトタイプ実装を開発し、HPCクラスタと
商⽤用パブリッククラウド間の仮想クラスタ
マイグレーションを実現
6
発表の流流れ
•  背景
•  仮想クラスタマイグレーション
•  プロトタイプ実装
•  実験
•  関連研究
•  まとめと今後の予定
7
仮想クラスタマイグレーション
8
HPCクラウド
•  仮想クラスタ上で⾼高性能計算を実⾏行行
–  仮想化I/Oを⽤用いた場合、実⽤用的な速度度で実⾏行行できる
アプリは限定
–  直接I/O(PCIパススルー、SR-‐‑‒IOV)を⽤用いた場合、
I/O性能は物理理計算機に匹敵
•  仮想クラスタ=ノードVM+ネットワーク
–  ネットワークには通信⽤用と管理理⽤用が存在
9
本発表での前提
•  プライベートクラウド:通信⽤用にInfinibandを直接I/Oで使⽤用
•  パブリッククラウド:両者を仮想化I/Oで兼⽤用
仮想クラスタマイグレーション
10
BMBMBM
Public  CloudPrivate  Cloud
Migration
Node
VM
Node
VM
Node
VM
Infiniband  Network
Virtual  Cluster
IB  HCA IB  HCA IB  HCA
BMBMBM
Node
VM
Node
VM
Node
VM
Ethernet  Network
NIC NIC NIC
PCI  pass
through
virtio_̲net
DRユースケース:
プライベートクラウドでは、Infinibandを直接I/Oで⽤用いる仮想
クラスタを使⽤用し、災害時等には、(Ethernetしか持たない)
パブリッククラウドにマイグレーションし、復復旧後に戻す
要求
1.  実⾏行行環境に応じた最適な通信デバイスの切切替え
–  仮想クラスタで稼働するアプリケーションは、利利⽤用
可能な通信⽤用ネットワークに応じて動的に通信デバ
イスを切切り替える必要がある
2.  ローカルエリアネットワークの差異異の隠蔽
–  クラウド間でクラスタ環境をシームレスに移送する
ために、管理理⽤用ネットワークのIPアドレスをマイグ
レーション前後で同⼀一に保つ必要がある
3.  広域環境におけるVMマイグレーション
–  ⾼高遅延環境において、共有ストレージを⽤用いること
は性能上現実的ではない
11
アプローチ
1.  実⾏行行環境に応じた最適な通信デバイスの切切替え
    インターコネクト透過型マイグレーション
Ninja  migration
2.  ローカルエリアネットワークの差異異の隠蔽
    OpenFlow技術を⽤用いたエッジオーバレイ
ネットワークの構築
3.  広域環境におけるVMマイグレーション
    共⽤用ストレージが不不要なストレージマイグ
レーションの利利⽤用
12
Ninja  migration
•  要件
–  マイグレーション時だけ、直接I/Oデバイスを取り外
し、VMマイグレーションを実⾏行行
–  VM間のコーディネーション
–  ゲストOS内のデバイスの検出、通信デバイスの切切替
13
VMMとゲストOS内のMPIランタイムの連携動作
(MPIチェックポイントシステム機能を流流⽤用)
Ninja  migrationの全体構成
14
IB  HCA
VM
VMM
Application
MPI  
system
IB  HCA
VM
VMM
Application
MPI  
system
      Ninja  migration
Ethernet  NIC
VM
VMM
Application
MPI  
system
Ethernet  NIC
VM
VMM
Application
MPI  
system
      Ninja  migration
Virtual  Cluster
Migration
Global  
coordination
Device  setup
エッジオーバレイネットワーク
•  OpenFlowとGREトンネルを⽤用いて、パブリッ
ククラウド上にプライベートクラウドのネット
ワーク環境を模擬
15
VMM
Node  VM
VMM
Node  VM
VMM
Node  VM
eth0 eth0 eth0
tap0tap0 tap0
gre0gre0 gre0
OFS OFS OFS
GRE  Tunneling
OFC
Trema
192.168.0.1 192.168.0.2 192.168.0.3
※OFS:  OpenFlow  Switch
  OFC:  OpenFlow  Controller
ストレージマイグレーション
•  共有ストレージを⽤用いず、マイグレーション先
にVMイメージを転送
•  フルストレージマイグレーション
–  VMイメージ全体を転送
•  インクリメンタルストレージマイグレーション
–  ベースイメージに対する差分のみを転送
–  ベースイメージはあらかじめ同期の必要あり
16
プロトタイプ実装にあたって
•  現在のパブリッククラウドは、外部とのVM
マイグレーションに未対応
•  ⼊入れ⼦子型仮想化(Nested  KVM)を使⽤用
17
BMBMBM
VMVMVM
NIC	
 NIC	
 NIC	
Node
VM
Node
VM
Node
VM
Ethernet Network
×
〇
実験
18
実験環境(1/2)
19
T510T510
CV01CV01
CloudCore  VPS@KDDI  Web  Comm.AIST  DC
Node
VM
Node
VM
Ethernet  Network
Node
VM
Node
VM
Infiniband  Network
Virtual  Cluster
Tsukuba  WAN,
SINET OvS OvS
GRE
RTT遅延 7.5ミリ秒
グッドプット
920  Mbps
490  Mbps ※(T510  –  CV01間)
実験環境(2/2)
20
AIST  (PowerEdge  T410) CloudCore  CV01
CPU 6-‐‑‒core  Intel  Xeon  X5650  @  
2.66GHz
2-‐‑‒core  Intel  Core2  duo  T7700  
@  2.40GHz
Memory 6  GB 2  GB
Infiniband Mellanox  ConnectX-‐‑‒2  (QDR) -‐‑‒
Ethernet Broadcom  on-‐‑‒board  NIC  (GbE) virtio_̲net
HDD 1  TiB 100  GiB
OS Debian  GNU/Linux  7.1
(kernel  3.2.0-‐‑‒4-‐‑‒amd64)
CentOS  6.2
(kernel  2.6.32-‐‑‒220.el6.x86_̲64)
Node  VM
CPU 1  core
Memory 512  MB
Ethernet virtio_̲net
HDD 5  GiB
OS CentOS  6.4
ストレージマイグレーション時間
21
#VM AIST  -‐‑‒>  CloudCore CloudCore  -‐‑‒>  AIST
full 1 172 179
2 215 299
inc 1 9 9
2 9 9
•  フルストレージマイグレーション
–  VM数が増えるとWAN回線がボトルネック
•  インクリメンタルストレージマイグレーション
–  転送量量が⼤大幅に削減できるので(5.4  GB→260MB)、
マイグレーション時間が短縮
(単位は秒)
Ninja  migration
•  オーバヘッド時間測定
–  産総研→CloudCore:約4秒
–  CloudCore→産総研:約22秒
•  考察
–  今後の課題:Infinibandのリンクアップ時間が約20秒
と無視できない
22
MPI  Point-‐‑‒to-‐‑‒Point通信性能
23
0.01
0.1
1
10
100
1000
10000
1 10 100 1000 10000 100000 1e+06
Bandwidth(MB/sec)
message size (byte)
T410 L1 (IB)
CloudCore L1 (TCP)
CloudCore L2 (TCP)
2.1  GB/s
111  MB/s
72.4  MB/s※
メッセージ⻑⾧長  4MB
※  L2  VMにはGREのオーバヘッドも含まれる
まとめと今後の予定
24
関連研究
•  ヘテロ環境におけるVMマイグレーション
–  Vagrant:XenとKVM間でマイグレーションを実現
è  本提案とは相補的
•  ⼊入れ⼦子型仮想化を⽤用いたVMマイグレーション
–  Xen  Blanket:Amazon  EC2とのVMマイグレーショ
ンに成功
è  複数VM対応に関しては、初歩的な段階
–  Virtage  (KVM  on  LPAR):ユースケース「VMM  as  a  
Service」を提案
è  VMマイグレーションの検討は不不明
25
まとめ
•  実⾏行行環境の変化に応じて、
最良良の通信性能を達成する通信デバイスを
アプリケーションから透過的に選択・利利⽤用できる
仮想クラスタマイグレーションを提案
–  Ninja  migration
–  エッジオーバレイネットワーク
–  ストレージマイグレーション
•  プロトタイプ実装を開発し、HPCクラスタと
商⽤用パブリッククラウド間の仮想クラスタ
マイグレーションを実現
–  ⼊入れ⼦子型仮想化
26
今後の予定
•  より詳細かつ⼤大規模環境での評価
•  クラウドミドルウェアのPCIパススルー対応  [済]
•  MPIシステムに依存しないNinja  migration実装
•  仮想クラスタマイグレーションの応⽤用
27
本研究の⼀一部は、JSPS科研費(24700040)の成果を活⽤用している。
Physical machines	
HaaS	
IaaS user A	
IaaS A	
IaaS user B	
IaaS

user C	
IaaS B	
IaaS

user D	
Physical machines	
HaaS	
IaaS
マイグレーション

Contenu connexe

Tendances

Pythonによる並列プログラミング -GPGPUも-
Pythonによる並列プログラミング   -GPGPUも- Pythonによる並列プログラミング   -GPGPUも-
Pythonによる並列プログラミング -GPGPUも-
Yusaku Watanabe
 

Tendances (20)

Cuda
CudaCuda
Cuda
 
Nested RNSを用いたディープニューラルネットワークのFPGA実装
Nested RNSを用いたディープニューラルネットワークのFPGA実装Nested RNSを用いたディープニューラルネットワークのFPGA実装
Nested RNSを用いたディープニューラルネットワークのFPGA実装
 
[Azure Antenna] HPCだけじゃないDeep Learningでも使える ハイパフォーマンスAzureインフラ ~ Azureハイパフォーマ...
[Azure Antenna] HPCだけじゃないDeep Learningでも使える ハイパフォーマンスAzureインフラ ~ Azureハイパフォーマ...[Azure Antenna] HPCだけじゃないDeep Learningでも使える ハイパフォーマンスAzureインフラ ~ Azureハイパフォーマ...
[Azure Antenna] HPCだけじゃないDeep Learningでも使える ハイパフォーマンスAzureインフラ ~ Azureハイパフォーマ...
 
[db tech showcase Tokyo 2017] B35: 地図用データを高速処理!オープンソースGPUデータベースMapDの魅力に迫る!!by...
[db tech showcase Tokyo 2017] B35: 地図用データを高速処理!オープンソースGPUデータベースMapDの魅力に迫る!!by...[db tech showcase Tokyo 2017] B35: 地図用データを高速処理!オープンソースGPUデータベースMapDの魅力に迫る!!by...
[db tech showcase Tokyo 2017] B35: 地図用データを高速処理!オープンソースGPUデータベースMapDの魅力に迫る!!by...
 
NVIDIA ディープラーニング入門
NVIDIA ディープラーニング入門NVIDIA ディープラーニング入門
NVIDIA ディープラーニング入門
 
MemoryPlus Workshop
MemoryPlus WorkshopMemoryPlus Workshop
MemoryPlus Workshop
 
GTC 2017 基調講演からディープラーニング関連情報のご紹介
GTC 2017 基調講演からディープラーニング関連情報のご紹介GTC 2017 基調講演からディープラーニング関連情報のご紹介
GTC 2017 基調講演からディープラーニング関連情報のご紹介
 
汎用グラフ処理モデルGIM-Vの複数GPUによる大規模計算とデータ転送の最適化
汎用グラフ処理モデルGIM-Vの複数GPUによる大規模計算とデータ転送の最適化汎用グラフ処理モデルGIM-Vの複数GPUによる大規模計算とデータ転送の最適化
汎用グラフ処理モデルGIM-Vの複数GPUによる大規模計算とデータ転送の最適化
 
関東GPGPU勉強会資料
関東GPGPU勉強会資料関東GPGPU勉強会資料
関東GPGPU勉強会資料
 
OSC 2011 Tokyo/Fall 自宅SAN友の会 (Infinibandお試し編)
OSC 2011 Tokyo/Fall 自宅SAN友の会 (Infinibandお試し編)OSC 2011 Tokyo/Fall 自宅SAN友の会 (Infinibandお試し編)
OSC 2011 Tokyo/Fall 自宅SAN友の会 (Infinibandお試し編)
 
GTC 2020 発表内容まとめ
GTC 2020 発表内容まとめGTC 2020 発表内容まとめ
GTC 2020 発表内容まとめ
 
Pythonによる並列プログラミング -GPGPUも-
Pythonによる並列プログラミング   -GPGPUも- Pythonによる並列プログラミング   -GPGPUも-
Pythonによる並列プログラミング -GPGPUも-
 
機械学習とこれを支える並列計算: ディープラーニング・スーパーコンピューターの応用について
機械学習とこれを支える並列計算: ディープラーニング・スーパーコンピューターの応用について機械学習とこれを支える並列計算: ディープラーニング・スーパーコンピューターの応用について
機械学習とこれを支える並列計算: ディープラーニング・スーパーコンピューターの応用について
 
GPGPUを用いた大規模高速グラフ処理に向けて
GPGPUを用いた大規模高速グラフ処理に向けてGPGPUを用いた大規模高速グラフ処理に向けて
GPGPUを用いた大規模高速グラフ処理に向けて
 
RyzenでC2 JITと戯れる(JJUGナイトセミナー 2020年8月26日 発表資料)
RyzenでC2 JITと戯れる(JJUGナイトセミナー 2020年8月26日 発表資料)RyzenでC2 JITと戯れる(JJUGナイトセミナー 2020年8月26日 発表資料)
RyzenでC2 JITと戯れる(JJUGナイトセミナー 2020年8月26日 発表資料)
 
1070: CUDA プログラミング入門
1070: CUDA プログラミング入門1070: CUDA プログラミング入門
1070: CUDA プログラミング入門
 
2値ディープニューラルネットワークと組込み機器への応用: 開発中のツール紹介
2値ディープニューラルネットワークと組込み機器への応用: 開発中のツール紹介2値ディープニューラルネットワークと組込み機器への応用: 開発中のツール紹介
2値ディープニューラルネットワークと組込み機器への応用: 開発中のツール紹介
 
1072: アプリケーション開発を加速するCUDAライブラリ
1072: アプリケーション開発を加速するCUDAライブラリ1072: アプリケーション開発を加速するCUDAライブラリ
1072: アプリケーション開発を加速するCUDAライブラリ
 
モバイル(エッジ)向け ニューラルネットワーク推論エンジンの紹介
モバイル(エッジ)向け ニューラルネットワーク推論エンジンの紹介モバイル(エッジ)向け ニューラルネットワーク推論エンジンの紹介
モバイル(エッジ)向け ニューラルネットワーク推論エンジンの紹介
 
(公開版)Reconf研2017GUINNESS
(公開版)Reconf研2017GUINNESS(公開版)Reconf研2017GUINNESS
(公開版)Reconf研2017GUINNESS
 

Similaire à 異種クラスタを跨がる仮想マシンマイグレーション機構

Similaire à 異種クラスタを跨がる仮想マシンマイグレーション機構 (20)

データセンターカンファレンス基調対談_ネットワーク帯域を使いまくる
データセンターカンファレンス基調対談_ネットワーク帯域を使いまくるデータセンターカンファレンス基調対談_ネットワーク帯域を使いまくる
データセンターカンファレンス基調対談_ネットワーク帯域を使いまくる
 
Cld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_dive
Cld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_diveCld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_dive
Cld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_dive
 
Cld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_dive
Cld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_diveCld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_dive
Cld020 microsoft azure_stack_iaa_s_deep_dive
 
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
【たぶん日本初導入!】Azure Stack Hub with GPUの性能と機能紹介
 
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
高速ネットワーク技術と周辺動向(特別講義)
 
【Interop Tokyo 2015】最新セキュリティサーベイからみるトレンドと解決策
【Interop Tokyo 2015】最新セキュリティサーベイからみるトレンドと解決策【Interop Tokyo 2015】最新セキュリティサーベイからみるトレンドと解決策
【Interop Tokyo 2015】最新セキュリティサーベイからみるトレンドと解決策
 
VIOPS09: 圧倒的なコストパフォーマンスを実現するクラウドアーキテクチャの秘密
VIOPS09: 圧倒的なコストパフォーマンスを実現するクラウドアーキテクチャの秘密VIOPS09: 圧倒的なコストパフォーマンスを実現するクラウドアーキテクチャの秘密
VIOPS09: 圧倒的なコストパフォーマンスを実現するクラウドアーキテクチャの秘密
 
MEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティングについて
MEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティングについてMEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティングについて
MEC (Mobile Edge Computing) + GPUコンピューティングについて
 
SCUGJ第18回勉強会:よろしい、ならばVMMだ
SCUGJ第18回勉強会:よろしい、ならばVMMだSCUGJ第18回勉強会:よろしい、ならばVMMだ
SCUGJ第18回勉強会:よろしい、ならばVMMだ
 
デバイスからクラウドへ ~組み込みエンジニアと IoT
デバイスからクラウドへ ~組み込みエンジニアと IoTデバイスからクラウドへ ~組み込みエンジニアと IoT
デバイスからクラウドへ ~組み込みエンジニアと IoT
 
IEEE eScience 2012および併設ワークショップ報告
IEEE eScience 2012および併設ワークショップ報告IEEE eScience 2012および併設ワークショップ報告
IEEE eScience 2012および併設ワークショップ報告
 
ディペンダブルなクラウドコンピューティング基盤を目指して
ディペンダブルなクラウドコンピューティング基盤を目指してディペンダブルなクラウドコンピューティング基盤を目指して
ディペンダブルなクラウドコンピューティング基盤を目指して
 
OpenStack Kilo with 6Wind VA High-Performance Networking Using DPDK - OpenSta...
OpenStack Kilo with 6Wind VA High-Performance Networking Using DPDK - OpenSta...OpenStack Kilo with 6Wind VA High-Performance Networking Using DPDK - OpenSta...
OpenStack Kilo with 6Wind VA High-Performance Networking Using DPDK - OpenSta...
 
ハードウェア進化についていけ 〜 実用化が進む GPU、そして注目が集まる Edge TPU の威力に迫る 〜
ハードウェア進化についていけ 〜 実用化が進む GPU、そして注目が集まる Edge TPU の威力に迫る 〜ハードウェア進化についていけ 〜 実用化が進む GPU、そして注目が集まる Edge TPU の威力に迫る 〜
ハードウェア進化についていけ 〜 実用化が進む GPU、そして注目が集まる Edge TPU の威力に迫る 〜
 
OSC 2012 Hokkaido でのプレゼン資料
OSC 2012 Hokkaido でのプレゼン資料OSC 2012 Hokkaido でのプレゼン資料
OSC 2012 Hokkaido でのプレゼン資料
 
Nutanix@Open Source Conference 2015 Hiroshima
Nutanix@Open Source Conference 2015 HiroshimaNutanix@Open Source Conference 2015 Hiroshima
Nutanix@Open Source Conference 2015 Hiroshima
 
仮想化時代のBCP 今できることと将来できること
仮想化時代のBCP 今できることと将来できること仮想化時代のBCP 今できることと将来できること
仮想化時代のBCP 今できることと将来できること
 
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
NVIDIA cuQuantum SDK による量子回路シミュレーターの高速化
 
20160625 cloud samuai_final
20160625 cloud samuai_final20160625 cloud samuai_final
20160625 cloud samuai_final
 
2022.03.21 nasクラウド連携
2022.03.21 nasクラウド連携2022.03.21 nasクラウド連携
2022.03.21 nasクラウド連携
 

Plus de Ryousei Takano

クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価
クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価
クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価
Ryousei Takano
 
AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...
AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...
AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...
Ryousei Takano
 
高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud
高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud
高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud
Ryousei Takano
 
Iris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data Center
Iris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data CenterIris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data Center
Iris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data Center
Ryousei Takano
 

Plus de Ryousei Takano (20)

Error Permissive Computing
Error Permissive ComputingError Permissive Computing
Error Permissive Computing
 
Opportunities of ML-based data analytics in ABCI
Opportunities of ML-based data analytics in ABCIOpportunities of ML-based data analytics in ABCI
Opportunities of ML-based data analytics in ABCI
 
ABCI: An Open Innovation Platform for Advancing AI Research and Deployment
ABCI: An Open Innovation Platform for Advancing AI Research and DeploymentABCI: An Open Innovation Platform for Advancing AI Research and Deployment
ABCI: An Open Innovation Platform for Advancing AI Research and Deployment
 
ABCI Data Center
ABCI Data CenterABCI Data Center
ABCI Data Center
 
クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価
クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価
クラウド環境におけるキャッシュメモリQoS制御の評価
 
USENIX NSDI 2016 (Session: Resource Sharing)
USENIX NSDI 2016 (Session: Resource Sharing)USENIX NSDI 2016 (Session: Resource Sharing)
USENIX NSDI 2016 (Session: Resource Sharing)
 
User-space Network Processing
User-space Network ProcessingUser-space Network Processing
User-space Network Processing
 
Flow-centric Computing - A Datacenter Architecture in the Post Moore Era
Flow-centric Computing - A Datacenter Architecture in the Post Moore EraFlow-centric Computing - A Datacenter Architecture in the Post Moore Era
Flow-centric Computing - A Datacenter Architecture in the Post Moore Era
 
A Look Inside Google’s Data Center Networks
A Look Inside Google’s Data Center NetworksA Look Inside Google’s Data Center Networks
A Look Inside Google’s Data Center Networks
 
クラウド時代の半導体メモリー技術
クラウド時代の半導体メモリー技術クラウド時代の半導体メモリー技術
クラウド時代の半導体メモリー技術
 
AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...
AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...
AIST Super Green Cloud: lessons learned from the operation and the performanc...
 
IEEE CloudCom 2014参加報告
IEEE CloudCom 2014参加報告IEEE CloudCom 2014参加報告
IEEE CloudCom 2014参加報告
 
Expectations for optical network from the viewpoint of system software research
Expectations for optical network from the viewpoint of system software researchExpectations for optical network from the viewpoint of system software research
Expectations for optical network from the viewpoint of system software research
 
Exploring the Performance Impact of Virtualization on an HPC Cloud
Exploring the Performance Impact of Virtualization on an HPC CloudExploring the Performance Impact of Virtualization on an HPC Cloud
Exploring the Performance Impact of Virtualization on an HPC Cloud
 
High-resolution Timer-based Packet Pacing Mechanism on the Linux Operating Sy...
High-resolution Timer-based Packet Pacing Mechanism on the Linux Operating Sy...High-resolution Timer-based Packet Pacing Mechanism on the Linux Operating Sy...
High-resolution Timer-based Packet Pacing Mechanism on the Linux Operating Sy...
 
クラウドの垣根を超えた高性能計算に向けて~AIST Super Green Cloudでの試み~
クラウドの垣根を超えた高性能計算に向けて~AIST Super Green Cloudでの試み~クラウドの垣根を超えた高性能計算に向けて~AIST Super Green Cloudでの試み~
クラウドの垣根を超えた高性能計算に向けて~AIST Super Green Cloudでの試み~
 
From Rack scale computers to Warehouse scale computers
From Rack scale computers to Warehouse scale computersFrom Rack scale computers to Warehouse scale computers
From Rack scale computers to Warehouse scale computers
 
高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud
高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud
高性能かつスケールアウト可能なHPCクラウド AIST Super Green Cloud
 
Iris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data Center
Iris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data CenterIris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data Center
Iris: Inter-cloud Resource Integration System for Elastic Cloud Data Center
 
IEEE/ACM SC2013報告
IEEE/ACM SC2013報告IEEE/ACM SC2013報告
IEEE/ACM SC2013報告
 

Dernier

Dernier (12)

Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native IntegrationsUtilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
Utilizing Ballerina for Cloud Native Integrations
 
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
論文紹介:Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding
 
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。新人研修 後半        2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
 
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイスLoRaWANスマート距離検出センサー  DS20L  カタログ  LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
 
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
論文紹介: The Surprising Effectiveness of PPO in Cooperative Multi-Agent Games
 
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
知識ゼロの営業マンでもできた!超速で初心者を脱する、悪魔的学習ステップ3選.pptx
 
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
Observabilityは従来型の監視と何が違うのか(キンドリルジャパン社内勉強会:2022年10月27日発表)
 
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアルLoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
 
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
論文紹介:Video-GroundingDINO: Towards Open-Vocabulary Spatio-Temporal Video Groun...
 
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
 

異種クラスタを跨がる仮想マシンマイグレーション機構