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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-10-07 15:40 マイクロサービスにおける実行基盤に対する汎化性能を考慮したレイテンシ予測モデル ○尾﨑玄拓・笠原弘貴・佐藤 治・須藤智洋（ソフトバンク）  NS2026-85 |
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| 抄録 | （和） | マイクロサービスの配置最適化には，各サービスを未知の実行基盤へ配置した際の遅延を事前に予測する技術が必要である．各基盤をベンチマーク等の数値である能力特徴量で表現すれば未知基盤への汎化が期待できるが，基盤ごとに配置レイアウトも変わる環境では，遅延変化が基盤能力と配置のどちらに起因するかを分離できない．本稿ではこの交絡を排除するため，Kubernetesで構成されるマイクロサービスの全Podを単一ノードへ集約し，全基盤で配置を同一にした条件で能力特徴量の寄与を検証する．AWS EKSの異種インスタンスタイプ7種で112試行の測定を行い，サービス入口のトレーススパン2{,}517{,}131行を取得した．能力特徴量を用いないベースライン構成と，1次元の能力特徴量を個別に追加した10構成をLightGBMのPinball Lossで学習し，基盤を1つずつ検証用に除外するLeave-One-Platform-Out交差検証で比較した．その結果，オペレーション単位の遅延の中央値では10構成中9構成がベースラインの誤差を下回り，他の分位点においても複数の能力列がベースラインを上回る精度を示した．TreeSHAPを用いた分析でも，中央値では特徴量の寄与の大きさが誤差減少と相関が強く，能力特徴量が定常的な処理速度の指標として未知基盤へ適切に汎化することが示された． |
| （英） | Placement optimization for microservices requires predicting service latency on infrastructures absent from training. Featurizing each infrastructure with idle micro-benchmark measurements as capability features is a promising way to generalize to unseen infrastructures. However, when service placement and infrastructure configurations change simultaneously, the contribution of these features cannot be isolated from the effects of placement differences. To eliminate this confounding factor, this report consolidates every Pod onto a single node, ensuring the placement layout remains perfectly identical across all evaluated infrastructures. On seven heterogeneous AWS EKS instance types across 112 runs, we collected 2{,}517{,}131 service-entry spans. We compared a baseline configuration without capability features against ten configurations that each add a single capability dimension, using LightGBM with the pinball loss under Leave-One-Platform-Out evaluation. In median latency prediction at service-entry operations, nine of ten configurations reduced the error below the baseline, and at other quantiles multiple capability features also outperformed the baseline. TreeSHAP analysis shows that at the median, a capability feature's contribution magnitude correlates strongly with error reduction, indicating they generalize to unseen infrastructures as a stationary measure of processing speed. | |
| キーワード | （和） | マイクロサービス / レイテンシ予測 / 実行基盤汎化 / 分位点回帰 / 配置最適化 / / / |
| （英） | Microservices / Latency Prediction / Infrastructure Generalization / Quantile Regression / Placement Optimization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 183, NS2026-85, pp. 8-12, 2026年10月. | |
| 資料番号 | NS2026-85 | |
| 発行日 | 2026-09-30 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2026-85 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2026-10-07 - 2026-10-09 |
| 開催地（和） | 北海道大学 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Hokkaido University + Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (5G, Local 5G, Beyond5G, Mobile networks, Ad-hoc and sensor networks, Overlay and P2P networks, Programmable networks, SDN/NFV, IoT, Network slicing), Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2026-10-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マイクロサービスにおける実行基盤に対する汎化性能を考慮したレイテンシ予測モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving Generalization Performance for Predicting the Latency of Microservices Deployed on Heterogeneous Infrastructures |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロサービス / Microservices |
| キーワード(2)（和/英） | レイテンシ予測 / Latency Prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 実行基盤汎化 / Infrastructure Generalization |
| キーワード(4)（和/英） | 分位点回帰 / Quantile Regression |
| キーワード(5)（和/英） | 配置最適化 / Placement Optimization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾﨑 玄拓 / Haruhiro Ozaki / |
| 第1著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SoftBank) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 笠原 弘貴 / Hirotaka Kasahara / |
| 第2著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SoftBank) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 治 / Osamu Sato / |
| 第3著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SoftBank) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須藤 智洋 / Tomohiro Sudo / |
| 第4著者 所属（和/英） | ソフトバンク株式会社 (略称： ソフトバンク) SoftBank Corp. (略称： SoftBank) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-10-07 15:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2026-85 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.183 |
| ページ範囲 | pp.8-12 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-09-30 (NS) |
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