ローエンドプロセッサでサーバを効率化--カーネギーメロン大学の「弱小ノード」 - (page 3)

　Amazonの「Dynamo」、Facebookの「memcached」、LinkedInの「Voldemort」といったシステムでは、データはキーと値のペアとして格納される。Googleの「MapReduce」テクノロジやYahooの「Hadoop」ベースのテクノロジでは、検索エンジンデータの処理などのタスクにキーと値のペアが使われる。

　FAWNクラスタのプログラミングは難しいだろうが、FAWNクラスタをキーと値のペアに適合させれば、特殊用途のサーバアプライアンスとしてパッケージ化できる。顧客は内部の仕組みを詳しく知る必要はない、とAndersen氏は言う。

消費電力の削減

　このような大規模システムは安くない。ハードウェア、ソフトウェア、メンテナンスのコストに加えて、電力のコストがある。そして、企業はエネルギーコストを実質的に2度支払わなければならないことが多い。サーバが熱を排出するため、データセンターを冷やさなければならないからだ。

　研究者たちが、エネルギー1単位当たり何件のデータ格納クエリを完了できるかを比較した結果、FAWNは顕著な成績を示した。Intelの「Q6700」クアッドコアプロセッサ、2Gバイトのメモリ、MtronのSSD「MOBI」を搭載した従来型のサーバでは1ジュール当たり52クエリであったのに対し、FAWNクラスタでは346クエリだった。新しい設計でのテストでは、さらに良くなる兆候が示されている。同論文には「SATAベースのフラッシュドライブと組み合わせたAtomベースのシステムを使用した予備実験では、1ジュール当たり1000クエリ以上になる可能性があることが示された」と書かれている。

　このアプローチは、多様な作業に適合させることができる。それほど頻繁にアクセスする必要がない大きなデータ要素の場合、FAWNクラスタを従来のハードドライブと組み合わせて構築できるかもしれない。極めて頻繁に必要とされる小さなデータ要素の場合、FAWNクラスタで従来のメモリを多く使用できるかもしれない。

　サーバにはこれまで、一時的な流行がいくつかあった。主にローエンドのプロセッサをぎっしりと押し込めたブレードサーバの初期世代は、商業的には失敗だった。しかし、インターネットに向き合っているデータセンターは、最近の大きなビジネスであり、クラウドコンピューティングが盛んになるにつれて、さらに大きなビジネスとなる。FAWNのアプローチは、少なくともこの分野では受け入れられるかもしれない。

　しかし、商品化しようとするなら、名前を変えることを考えた方がよい。

　「弱小ノードと名付けられたデバイスを生産したいメーカーなどないのではないかと悩んでいる。それでも、われわれはこの名前が気に入っている」（Andersen氏）