RaftはState Machine Replicationを実現する合意アルゴリズムである．Raftのサーバはリーダ，フォロワ，候補者のいずれかの役割を担う．リーダはクライアントのリクエストを受け取り，その処理順序を決定してフォロワに複製する．Raftではハートビートを用いてリーダの故障を検出し，選挙によって新しいリーダを選出する．リーダの故障から新リーダが選出されるまでの期間，リクエストの処理が保留されるため，応答性能が低下する．このサービス停止時間には，ハートビートの送信間隔や選挙タイムアウトなどの選挙パラメータが直接的な影響を与える．しかし，最適な選挙パラメータの値は明らかではなく，不適切な値はサービスの可用性と応答性能の低下を招く．そこで，本研究では選挙パラメータの最適な設定方法を明らかにし，ネットワークメトリクスに基づいて，これらのパラメータを動的に最適化するDynatuneを提案する．評価実験の結果，DynatuneはRaftと比較して故障検出時間を77%，サービス停止時間を47%短縮し，提案手法の有効性が示された．

SMRはサービスを複製することで障害耐性を実現するレプリケーション手法である．なかでもGeographical SMRは，複製を地理的に分散して配置することで大規模災害に対する耐性を高める．Geographical SMRに使用されるプロトコルは様々な用途に最適化された多数の種類が存在し，設計するサービスの環境に最適なプロトコルを選択することは困難である．本研究では，プロトコルの通信パターンに基づいた応答時間の見積もりモデルを構築し，モデルを用いて広範なケースのシミュレーションを行うことにより，Geographical SMRプロトコルの選定指針を提案する．選定指針の提案にあたっては5つのGeographical SMRプロトコルを5種類の観点から評価し，それぞれの観点ごとに最適なプロトコルを示す．

Geographical State Machine Replication（広域SMR）は災害耐性の向上を目的にサービスの複製であるレプリカを地理的に分散配置するレプリケーション手法である．広域SMRはプロトコルとレプリカ配置（デプロイ）により応答性能が変化する．そのため設計するサービスに適したデプロイを選択することは重要である．しかし，各デプロイの実測評価には多大な時間的・金銭的コストがかかる．本研究では，SMRプロトコルの通信パターンに基づいて応答時間を見積もることで，低コストで最適なデプロイ選定方法を提案する．提案方法は，5つの代表的なSMRプロトコルの通信パターンをモデル化し，ユースケースごとに適したデプロイの選定を可能にする．