\begin{abstract}
当研究室ではデータを Data Segment、タスクを Code Segment という単位で分割して記述する手法を提唱している。
Data Segmentは整数や文字列や構造体などの基本的なデータの集まりである。
Code Segmentは入力となるData Segmentが全て揃ったら並列に処理を開始し計算結果のData Segmentを出力するタスクである。
この手法を用いて、スケーラブルな分散プログラムを信頼性高く記述できることを目的とした並列分散フレームワークAliceを開発した。

Aliceでは通常の処理の間にMeta Computationという処理を挟むことで、コードを大きく変更せずに挙動変更を可能にしている。

Aliceが実用的な分散アプリケーションを記述でき、Meta Computationが仕様の変更を抑えた信頼性の高い拡張を可能にするということはTreeVNCの例題などから確認された。

しかし、NAT越えなどのMetaComputationを実装しようとした際、現状では拡張が困難であり再設計が望ましいことが判明した。
また、それに伴いAliceの直感的でないAPIを改善し、型の整合性を保証することで信頼性を向上させるべきだと考えた。

本研究ではAliceで得られた知見を元に分散フレームワークChristieの設計を行った。
Christieでは、APIにJavaのアノテーションを用いることでシンプルな記述で信頼性の高いプログラミングを実現する。
また、Data Gear Managerを複数立ち上げられるようにしたことでNAT越えなどの拡張に対応した。
そして他フレームワークとAPIの比較を行った。




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