ネットワーク状態に基づくRaft選挙パラメータの動的最適化

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．

マルチメディア，分散，協調とモバイル シンポジウム論文集, pp. 764 - 772