引田諭之研究室

私たちの身の回りには多様で大量のデータが溢れる時代となりました。AI（人工知能）の発展やIoT機器の普及など、大量のデータを活用してさまざまな価値を生み出す動きが、あらゆる分野へと広がっています。こうしたデータを社会に役立てるためには、その適切な管理と活用が欠かせません。本研究室は、膨大なデータを効率的かつ効果的に収集・蓄積・検索するための基盤技術を研究するとともに、それらを活用した実社会への応用にも取り組んでいます。

基本情報

研究紹介

HTAP システムの性能とデータ⼀貫性の両⽴に関する研究
近年、データ活用のニーズが高まるなか、日々の業務で蓄積されるデータをリアルタイムで分析することを可能とするデータベース管理システム （DBMS）として、Hybrid Transaction/Analytical Processing（HTAP）という新方式のDBMSが注目を集めています。本研究ではこれまでに、トランザクション（個々の業務処理）間の依存関係を効率的に管理し、データ分析時に処理性能の劣化を抑えつつデータの一貫性を保証する手法であるRead Safe Snapshot（RSS）を提案しました。今後はこのRSSを、異種データベースや分散データベースにおいても適用できるよう、研究開発を進めます。

高信頼・高可用な大規模ストレージシステムの省電力に関する研究
本研究では、データを複数のハードディスクドライブ（HDD）に複製して保持する高信頼・高可用な大規模ストレージシステムを対象に、個々のHDDの回転状況を考慮したデータ配置とアクセス対象ディスクの選択によって、入出力性能（I/O性能）をほぼ維持したままストレージシステム全体の省電力化を実現する手法を提案しました。この手法を Replica-Assisted Power Saving Disk Array（RAPoSDA）と名付けました。さらに、プロトタイプシステムを実際に構築し、提案手法の有効性・実現性を実証しました。