特集 学生の研究活動報告−国内学会大会・国際会議参加記 15 電子情報通信学会ソフトウェアインタプライズモデリング研究会 に参加して 國 枝 秀 行 Hideyuki KUNIEDA 情報メディア学専攻修士課程 1．はじめに 1年 3．データストア上のトランザクション 私は 2011 年 6 月 17 日に機械振興会館で開催され GAE ではデータストアにアクセスする API とし た電子情報通信学会 2011 年度ソフトウェアインタ て JDO（JavaDataObjects）が推奨されており，CRUD プライズモデリング研究会に参加し，「CPN による 処理をトランザクション処理で行っている．データ GoogleAppEngine のモデル化と検証」というテーマ ストアのトランザクションには「トランザクション について研究発表を行いました． は 1 つのエンティティグループの中だけに限られ る」という非常に強い制約が存在する． 2．基本技術 トランザクションを JDO によって記述する． トランザクションとは複数のデータベース更新処 1．PersistenceManager#currentTransaction メソッドで 理を単一の原始的な処理として扱うための概念およ Transaction オブジェクトを取り出す． び実装技術である．クラウドのような大規模分散シ 2．Transaction#メソッドでトランザクションを開始 ステムにおいて排他制御や同期に大量のノード間通 3．Tramsaction#commit メソッドでトランザクショ 信と待ちを伴い，クラウドの可用性（Availability） ンをコミット後，操作をデータストアに反映する． と相容れないが，永続性（Durability）は分散サー バや分散システムの多重化で対応できると考えられ 4．CPN による GAE モデリング る．クラウドでのトランザクションモデルとしてよ 図 1 において，プレース p 1 は初期マーキングで り制約の緩和された BASE という考えが提案され あり，トランジション t 1 により，トランザクショ た． BA : Basically Available S : Soft-State E : Eventually Consitent アプリケーションの処理データはエンティティと してデータストアに送られ，エンティティグループ 単位で Bigtable に保管され，さらに Bigtable の中 では前エンティティをタブレットという単位に分割 し，管理する．各タブレットは GFS により物理媒 体に収められており，チャンクという単位で管理さ れる． 図1 ― S-101 ― CPN におけるトランザクション 開始からオブジェクトマッピング 段階でルートエンティティのタイムスタンプの値に よる整合性のチェックを行う．Bigtable 層から受け 取り，p 4 に置かれた値と p 1 に置かれた値の比較 を t 4 と t 5 で判定を行う． 5．結論と今後の課題 本研究において，パブリッククラウドの PaaS で ある GAE の挙動を形式的モデリング手法である CPN により，モデル化する方法を提示した．GAE においてトランザクション処理を行う場合，従来の RDB とは異なる制約や仕様上の制限があるためト ランザクションを動かすには要求される機能が制約 や制限による影響を事前に検証する必要がある．よ 図2 CPN におけるオブジェクトマッピン グから終了 って GAE の機能がまず適切にモデル化されている ことが前提となる．モデル化に CPN を使用する事 により，GAE の機能や動作に加え，その構造的な ンが開始される．アーク関数 begin （）としている p 特徴を表すことができた．したがって使用するアプ 2 はトランザクション開始を Bigtable 層に伝えるソ リケーションのデータへのアクセスが定義されれ ケットプレースと呼ばれる．データストア内におい ば，このモデル上で検証可能となる．この検証には て複数のトランザクションが平行に実行され，p 2 CPN-tools という支援ツールが利用可能である．モ に保存されるトークンのカラーはトランザクション デル化に当たり，GAE を三層に分割し，層別にモ 処理のリスト型とする．各トランザクションの識別 デル化する事で，モデルのモジュラリティを高め を p 3 に整数型の trCount というトークンのカラー た．今後の課題として，障害時における処理と時間 で採番する．トランザクションが開始後は，エンテ 制約を加えた時間 CPN によって表現し，より厳密 ィティごとに順次実行され，t 5.1 から t 5.n までの 性の高いモデリングを行う手法を提案し，実装する 直列化したトランジションにより，最終的に getBy- ことである． IdMethod により，Bigtable 層に送られる．Bigtable 層に読み込まれた各エンティティは事前に定義した 6．おわりに エンティティグループの各構造に従い，階層化され 今回の発表は私にとって初めての学会発表であ る．階層化されたエンティティグループを保管する り，非常に良い経験になりました．ペース配分に問 のが図 2 における p 1 である．トークンのカラーは 題があったものの，落ち着いて話すことができ，自 階層構造を表す n 分木により，CPN/ML の datatype 分のプレゼンテーション能力に少し自信が付きまし 文により定義できる．図上ではエンティティグルー た．今後の課題としては，やはり，質問に対して適 プというカラーで名付け，処理内容が異なるため t 切な返答ができるように，専門分野についての十分 2.1 から t 2.n までの各エンティティに用意されたト な知識を身に付けることが挙げられます．最後に， ランジションにより処理される．全てのエンティテ 今回の発表を行うにあたり，特別研究に引き続きご ィの処理後，t 3 によってコミットが bigtable 層に 指導いただいた新川芳行教授に深く感謝いたしま 送られる．GAE は楽観的ロックの使用の為，最終 す． ― S-102 ―
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