@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00094600,
 author = {中川洋介 and 櫻井孝平 and 清水裕亮 and 山根智},
 issue = {10},
 month = {Jul},
 note = {近年，ネットワークサービスの利用形態の 1 つとして，クラウドコンピューティングが注目を浴びている．そのクラウドの内部では，複数の要素によって構成される分散システムによって処理が行われており，主に MapReduce などの分散処理フレームワークにより処理を複数のサーバに分散させている．分散システムは大規模な環境で使用されることが多く，ネットワーク通信障害を始めとした様々な障害が発生する可能性があるため，システムには高いフォールトトレランス (耐故障性) が要求される．しかし分散システムの耐故障処理は複雑なものとなっているため，効率的な検証手法が求められている．本研究では，Apache Hadoop を対象とし，AspectJ を用いて，MapReduce の動作において考えられる様々な障害を発生させ (Fault-Injection)，同時にシステムの動作を監視するモニタを実装する手法を提案する．この手法により，MapReduce の障害発生後の動作をランタイムに解析することが可能である．今回，障害発生下における MapReduce アプリケーションの実行時間や，モニタにより生成されたトレースにより，Hadoop MapReduce の耐故障性についての評価実験を行った．},
 title = {AspectJを用いたFault-InjectionによるHadoop MapReduceのフォールトトレランス検証},
 year = {2013}
}