コンピュータシステム

基本の仕組み

主記憶へのアクセスが100ns、キャッシュが10ns、ヒット率90%なら、実効アクセス時間は10×0.9＋100×(1−0.9)＝19nsです。基本情報技術者試験では「キャッシュ時間×ヒット率＋主記憶時間×(1−ヒット率)」で求めるのが基本です。

キャッシュはよく使うデータを高速な記憶装置へ置きます。命令実行は命令の取出し・解読・実行などの段階に分けられ、パイプラインは複数命令の段階を少しずつずらして重ねます。

ミス時の時間にキャッシュ時間を含めるかは設問の定義で違います。「ミス時はキャッシュを確認してから主記憶を読む」と明記されていれば、ミス時を110nsとして0.9×10＋0.1×110＝20nsです。与えられた時間の意味を確認してから重み付き平均を計算します。

GPUは多数の演算を並列に行う構成を生かし、画像処理や行列計算などに使われます。CPUは制御や分岐を含む幅広い処理を担当し、GPUが全てのプログラムを必ず速くするわけではありません。センサは温度等の物理量を信号に変え、アクチュエータはモータ等で物理的な動作を起こします。

装置間の役割

CPUは命令実行、主記憶は実行中の保持、キャッシュは速度差の吸収、補助記憶は不揮発の保存を担います。クロック周波数だけでは処理能力は決まらず、コア数・命令当たりの処理・メモリ待ちも影響します。

基本の仕組み

Aがプリンタを確保してスキャナを待ち、Bがスキャナを確保してプリンタを待つと、互いに進めなくなります。これがデッドロックの典型例です。

プロセスは実行中のプログラムの単位です。仮想記憶は主記憶と補助記憶を利用してアドレス空間を管理し、必要なページを主記憶へ読み込みます。

ページの入替えが多すぎるスラッシングでは、CPUの計算より入替えに時間が取られます。仮想記憶を増やすだけで必ず高速化するわけではありません。

OSの資源管理

OSはプロセス・スレッド、主記憶、ファイル、入出力を管理します。仮想記憶は補助記憶を使って主記憶より広いアドレス空間を提供し、必要なページが主記憶にないとき（ページフォールト）に読み込みます。排他制御は共有資源の同時更新を防ぎます。

CPUを割り当てる順序（スケジューリング）には、到着順、処理時間の短い順、優先度順、一定時間（タイムクウォンタム）ごとに順番に切り替えるラウンドロビンなどがあります。

主記憶に空きがないままページを読み込むときは、追い出すページを選びます。FIFOは最も早く読み込んだページ、LRUは最後に参照されてから最も長く使われていないページを追い出します。

基本の仕組み

RAID1は同じデータを複数ディスクへ書くミラーリングです。一方、RAID0はデータを分散して性能向上を狙いますが、冗長性はありません。

負荷分散は要求を複数の処理装置へ割り振り、冗長化は故障しても機能を維持する設計です。両方を行う構成もありますが、目的を分けて理解します。

ミラーリングでは誤削除も反映されるため、バックアップの代わりにはなりません。共通電源など一つの故障点が残っていないかも確認します。

構成と故障への備え

クライアントサーバ、三層構成、分散構成は役割の分担が異なります。負荷分散は処理を振り分け、冗長化は故障時の代替を用意します。

RAID0はデータを複数ディスクへ分散して書くストライピングで、冗長性はありません。RAID1は同じデータを複製します。RAID5はデータと誤り訂正用のパリティを複数ディスクへ分散して書き、1台の故障ならデータを復元できます。n台のRAID5で使える容量は(n−1)台分です。

デュアルシステムは2系統で同じ処理を行い、結果を照合します。デュプレックスシステムは主系で処理し、故障時に待機系へ切り替えます。待機系を起動したまま待たせるのがホットスタンバイ、停止した状態から起動するのがコールドスタンバイで、前者のほうが切替えが速くなります。

基本の仕組み

一件の応答が2秒でも、並行処理によって毎秒10件を完了できるシステムはあり得ます。応答時間は一件の所要時間、スループットは単位時間当たりの処理量です。

CPU時間は命令数×平均CPI÷クロック周波数で表せます。同じ命令数でも、命令当たりのクロック数や周波数で所要時間が変わります。

例えばクロック周波数2GHzで平均CPIが4なら、1命令の平均実行時間は4÷(2×10⁹)＝2ナノ秒です。1秒間に5億命令を実行できるので、性能は500MIPSです。

クロック周波数だけで異なるCPUの実行速度を決められません。命令構成やCPI、メモリ待ちなど条件をそろえて比較します。

性能指標の使い分け

スループットは単位時間当たりの処理量、応答時間は要求から応答までの時間、ターンアラウンド時間は投入から処理完了までです。CPU使用率が高いだけでは原因を特定できず、待ち行列や入出力のボトルネックを調べます。

基本の仕組み

平均故障間隔MTBFが90時間、平均修復時間MTTRが10時間なら、稼働率は90÷(90＋10)＝0.9です。修復時間を5時間へ減らすと90÷95≒0.947に上がります。

稼働率はMTBF÷（MTBF＋MTTR）で考えます。独立した装置を両方必要とする直列系では稼働率を掛け、どちらか一つでよい並列系では両方停止する確率を1から引きます。

並列系の式には故障が独立などの前提があります。共通電源の故障で両方止まる場合に、単純な独立計算をそのまま使えません。

稼働率の計算条件

独立した装置を直列に置くと全てが稼働する確率を掛け、並列冗長では全て停止する確率を1から引きます。稼働率0.9の装置2台なら、直列は0.9×0.9＝0.81、並列は1−(1−0.9)×(1−0.9)＝0.99です。

直列と並列を組み合わせた構成は、内側のまとまりから一つの装置とみなして順に計算します。共通電源のように両系を同時に止める共通原因故障があれば、独立性の仮定は成り立ちません。

基本の仕組み

自分のプログラムを実行環境へ配置し、OSの更新は提供者に任せるならPaaSが候補です。仮想マシンを借りてOSから管理するIaaS、完成したアプリを利用するSaaSとは管理範囲が異なります。

仮想化ではハイパーバイザ等が物理資源を分け、複数の仮想マシンを動かします。コンテナは通常ホスト側のカーネルを共有して実行環境を分離します。どちらも物理装置一台とアプリ一個が常に対応するわけではありません。

クラウドでもアカウント権限や投入するデータの管理は残ります。可用性の保証範囲、バックアップ、障害時の復旧、利用量に応じた費用を確認します。SaaSなら情報漏えいの責任が全て利用者からなくなる、とはいえません。

どこまでを提供者が守り、どこからを利用者が守るかは、責任共有モデルとして整理されます。IaaS・PaaS・SaaSの順に提供者の範囲が広がりますが、利用者側にもデータやアカウント権限の管理が残ります。

クラウド利用者の責任

IaaS・PaaS・SaaSは提供者が管理する範囲が順に広がります。IaaSの利用者はOS設定やアプリ更新も担い、SaaSでも利用者のアカウント、権限、入力データの管理は残ります。仮想化は物理資源を論理的に分ける技術です。

基本の仕組み

例えば、ある処理に必要なページを読み込むため別の処理のページを追い出し、次にその処理へ切り替えると追い出したページを再び読み込む、と繰り返す場合です。処理を増やしたのに計算が進まず、補助記憶との転送待ちが増えます。

このようにページの置換が頻発して処理効率が大きく落ちる現象をスラッシングと呼びます。問題文では、同時実行の多重度、実主記憶の不足、ページ入替えに費やす時間の関係を読み取ります。

対策は原因に合わせて、同時に実行する処理を減らす、必要な主記憶を確保するなどです。仮想アドレス空間や補助記憶を増やすだけで、実主記憶の不足による転送待ちがなくなるとは限りません。互いに資源を待って進めないデッドロックとは別の現象です。

ページングとスラッシング

主記憶が不足しページの入替えが頻発すると、CPUが処理より入出力待ちに時間を費やすスラッシングが起こります。ページフォールト自体は仮想記憶の通常動作ですが、頻度が過大なら同時実行数やメモリ割当てを見直します。