サイエンティフィックビッグデータアプリケーションのためのベンチマークセットの提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-07-23
• タイトル: サイエンティフィックビッグデータアプリケーションのためのベンチマークセットの提案
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 性能評価
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
• 著者所属: 筑波大学計算科学研究センター
• 著者名: 岩井, 厚樹; 建部, 修見
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: サイエンティフィックビッグデータアプリケーションは膨大なデータを必要とするため，高性能なストレージが要求される．ストレージの IO 性能を測るにあたり数多くのアプリケーションベンチマークおよびマイクロベンチマークがある．マイクロベンチマークは汎用的な性能結果を得られるが，その性能が実際にアプリケーションを実行した時に発揮されるとは限らないという問題がある．アプリケーションベンチマークは対象のアプリケーションに特化した IO 性能を測ることができ，筑波大学計算科学研究センターではいくつかのアプリケーション IO ベンチマークを開発している．一方で，サイエンティフィックビッグデータアプリケーションは MPI だけでなく MapReduce やワークフローエンジンでも実行されている．しかし，現時点で IO 測定をするための MapReduce およびワークフローエンジンの共通のアプリケーション IO ベンチマークは提供されていない．そこで，本論文では既存のアプリケーション IO ベンチマーク，そして MapReduce およびワークフローエンジンのアプリケーション IO ベンチマークを含むベンチマークセットを提案する．これにより，異なる計算機で共通のベンチマークが実行可能となり，計算機の性能把握や予測，比較を行うことができる．評価ではいくつかのアプリケーション IO ベンチマークを実行し，IO 性能を測定することができた．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10463942
• 書誌情報: 研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）; 巻 2018-HPC-165, 号 4, p. 1-5, 発行日 2018-07-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8841
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会