名古屋工業大学大学院情報工学科専攻
Wada・Izumi Laboratory
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研究紹介

ここでは分散班の研究について紹介していきます.

Q1.分散型システム・分散型アルゴリズムとはなんですか??
A.
分散型システムとは複数の独立なプロセスが通信により協力し、1つの共通した目的を達成するためのシステムのことです
この分散型システムを効率よく動作させるためのアルゴリズムのことを分散アルゴリズムといいます.

分散システムの例として携帯電話網・生物システム・センサーネットワーク・並列計算・インターネット・社会ネットワークなどがあげられます.

Q2.分散型システムと集中型システムのメリット・デメリットは?
A.
分散型システムは集中型システムに比べてシステムの実現が困難であることです.例えば探索問題を例に考えてみると、集中型システムはサーバーが全てのデータを一括して管理しているのでデータの探索は容易です.しかしデータが集中していることで負荷が集中していたり、サーバーが故障してしまうとシステムが破綻してしまうおそれがあります.
 

サーバーが故障してない場合

サーバーが故障している場合


逆に分散型システムの場合は別で、ファイルが分散しているので全体を把握している人がいません.そのためデータを誰が持っているか分からないので探索が困難になってしまいます.このように分散型システムは全てのプロセスが対等なのでアルゴリズムの実現がこんなんであるとされています.しかし、集中型システムに比べ、データが集中していないので負荷が分散され処理速度が向上したり故障に強いとされています. 


故障がない場合

故障がある場合



Q3.和田・泉研究室では分散アルゴリズムのどんな問題を取り扱っていますか?
A.
主に以下の問題をとりあつかっています.
  • 探索問題
    • P2Pにおいてファイルはネットワーク上に分散配置されています.あるプロセスがファイルを要求する場合、そのファイルをどのプロセスが保有しているかを特定する必要があります.これを探索問題といいます.


  • コンセンサス問題
    • 分散システムにおいて複数のプロセスである目的のために処理を行う場合、プロセス間で状況を一致させなくてはいけない場合がありますこのように各プロセス上の値を統一させることを目的とする問題をコンセンサス問題といいます.


  • Population Protocol
    • Population protocolは動物に小さなセンサを取り付けて自律分散的にネットワークを構築した受動的センサネットワークを理論モデル化したもので、センサを有限状態マシンで、通信範囲・可能性をグラフで表現します。我々はPopulation protocol modelを用いて、その計算能力について研究をしています。



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