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1 \chapter{分散フレームワーク Alice の評価} \label{chapter:chapter5}
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2 この章では、Aliceを用いた実験方法等についてまとめ、第\ref{chapter:chapter4}章で行った効果の測定、先行研究であるFedarated Lindaとの性能比較を行い、評価を行なう。また、TreeVNCとAliceVNCの比較をコードの観点からも評価を行なう。
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3 \section{TORQUE Resource Manager を用いた実験方法}
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4 Aliceの性能を実験する際に、学科にある共用のブレードサーバーを用いた。TORQUE Resource Manager (\url{http://www.adaptivecomputing.com/products/torque.php})というジョブスケジューラーによって、他の利用者とのリソースが競合しないように管理されている。
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6 \subsection {TORQUE Resource Manager}
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7 TORQUE は、1台のマスターと複数台のスレーブで構成される。(図 \ref{fig:torque})
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8 スレーブは、マスターへ現在の自身のリソースの利用状況を報告する。
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10 \begin{figure}[htbp]
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11 \begin{center}
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12 \includegraphics[width=80mm]{./images/torque.pdf}
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13 \end{center}
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14 \caption{TORQUE の構成}
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15 \label{fig:torque}
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16 \end{figure}
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18 ユーザーはマスターを用いてTORQUEを利用する。ジョブを記述したシェルスクリプトを用意し、スケジューラーに投入する。投入するタイミングで、利用したいマシン台数、CPUコア数を指定することができる。（ソースコード \ref {src:torque}）
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20 TORQUE は、ジョブに必要なマシンが揃い次第、受け取ったジョブを実行する。
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22 \begin{table}[html]
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23 \lstinputlisting[label=src:torque, caption=10台(1台あたり4コア)で走らせる例]{source/Torque.sh}
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24 \end{table}
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26 \section{並列環境における改善の測定}
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28 \section{分散環境における改善の測定}
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29 第\ref{chapter:chapter4}章 の分散環境における改善の効果をリングトポロジーによる実験によって測定を行なう。
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30 また、先行研究であるFederated Lindaとの比較も行なう。
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32 \subsection{実験概要}
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33 リングのトポロジーを構成し、メッセージが 100 周する時間を計り、1周あたりの平均時間を求める実験である。(図 \ref{fig:topologyring})
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35 \begin{figure}[htbp]
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36 \begin{center}
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37 \includegraphics[width=110mm]{images/topologyring.pdf}
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38 \end{center}
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39 \caption{100周にかかる時間を計測し、1周あたりの平均時間を求める}
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40 \label{fig:topologyring}
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41 \end{figure}
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43 実験では、トポロジーの構築時間は実験に含めてはいない。
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45 \subsection{実験環境}
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46 ブレードサーバー(表 \ref{tb:blade})上の仮想マシン(表 \ref{tb:virtual})による仮想クラスタ環境を用いて実験を行った。
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48 \begin{table}[htbp]
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49 \caption{ブレードサーバーの詳細}
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50 \label{tb:blade}
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51 \begin{center}
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52 \begin{tabular} {|l|l|}
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53 \hline
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54 {\bf マシン台数}&8台\\
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55 \hline
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56 {\bf CPU}&Intel(R) Xeon(R) X5650 @ 2.67GHz\\
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57 \hline
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58 {\bf 物理コア数}&12\\
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59 \hline
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60 {\bf 論理コア数}&24\\
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61 \hline
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62 {\bf CPU キャッシュ}&12MB\\
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63 \hline
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64 {\bf Memory}&132GB\\
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65 \hline
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66 \end{tabular}
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67 \end{center}
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68 \end{table}
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70 \begin{table}[htbp]
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71 \caption{仮想クラスタの詳細}
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72 \label{tb:virtual}
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73 \begin{center}
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74 \begin{tabular} {|l|l|}
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75 \hline
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76 {\bf マシン台数}&48台\\
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77 \hline
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78 {\bf CPU}&Intel(R) Xeon(R) X5650 @ 2.67GHz\\
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79 \hline
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80 {\bf 物理コア数}&2\\
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81 \hline
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82 {\bf 仮想コア数}&4\\
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83 \hline
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84 {\bf CPU キャッシュ}&12MB\\
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85 \hline
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86 {\bf Memory}&8GB\\
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87 \hline
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88 \end{tabular}
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89 \end{center}
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90 \end{table}
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92 \subsection{実験結果}
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93 \subsubsection{改善効果とFederated Lindaとの比較}
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94 データのサイズは4KBで実験を行った。
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95 \begin{figure}[htbp]
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96 \begin{center}
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97 \includegraphics[width=140mm]{images/compare.pdf}
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98 \end{center}
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99 \caption{4096 bytes のデータを 100 周させたときの 1 周にかかる平均時間}
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100 \label{fig:compare}
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101 \end{figure}
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103 改善によって24\% ほど実行速度を改善することができた。また、改善後とFederated Lindaの比較では45台の場合、0.8ms 程、Aliceが遅い。
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104 \subsubsection{no-tcp-delay有無の比較}
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105 TCPはデフォルトで、Nagleアルゴリズムを使用している。Nagleアルゴリズムは、小さいパケットを集めてまとめて送信することで、送信するパケット数を減らし効率性をあげるアルゴリズムである。このアルゴリズムにより、実験結果に影響があるか調査した。
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107 \begin{figure}[htbp]
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108 \begin{center}
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109 \includegraphics[width=140mm]{images/compareTcpDelay.pdf}
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110 \end{center}
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111 \caption{TCP\_NODELAYの有無の比較}
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112 \label{fig:TcpNoDelay}
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113 \end{figure}
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115 図\ref{fig:TcpNoDelay}からTCP\_NODELAYにおける影響はないことがわかる。
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117 \subsection{考察}
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118 今回の
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119 \section{TreeVNCとのCodeの比較}
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