現代のサーバー群全体の時計を同期させるのは既に解決済みの問題だと思われがちですが、実際には非常に困難な課題であり、特にナノ秒単位の精度を目指す場合はなおさらです。これはまた、コンピュータサイエンスの世界では、時計の時刻に基づいてシステムを構築すべきではないという原則が今もなお存在していることを意味します。本日2,100万ドルのシリーズA資金調達ラウンドを発表したClockwork.ioは、ハードウェアタイムスタンプで5ナノ秒、ソフトウェアタイムスタンプで数百ナノ秒という高精度な同期を実現することで、この現状を変えると約束しています。
この研究に基づき、同社は本日、初の製品となるLatency Senseiをリリースします。この製品は、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境における極めてきめ細かなレイテンシデータをユーザーに提供し、ボトルネックの特定やネットワークの調整に活用できます。同社の顧客には、既にナスダック、ウェルズ・ファーゴ、RBCなどが名を連ねています。
このスタートアップは、イーロン・ゲン氏、ディーパック・メルグ氏、そしてスタンフォード大学の「VMware創業者コンピュータサイエンス教授」バラジ・プラバカール氏によって設立され、VMwareの共同創業者でスタンフォード大学のコンピュータサイエンス教授であるメンデル・ローゼンブラム氏が取締役兼チーフサイエンティストを務めています。このグループの系譜を考えると、Clockworkのシステムの中核研究が、スタンフォード大学でチームが行った基礎学術研究に基づいていることは驚くべきことではありません。
現在、ほとんどのコンピュータが時刻同期に使用している標準フォーマットであるネットワーク時刻同期プロトコル（NTP）は、広く普及していますが、精度はそれほど高くありません。改善に向けた取り組みはいくつか行われており、例えばFacebookは昨年、Open Compute Projectにハードウェアソリューションを提供しました。しかし、Clockworkチームははるかに高い精度を約束しています。
「データセンター内では、1秒単位で一致させることができなかったりもしました。私の携帯電話とここの基地局は、おそらく1秒単位で一致しています。そして、マイクロ秒、ナノ秒単位まで、どんどん細かくなっていきます。これは非常に困難です。2つの時計が、それぞれが何ナノ秒なのかを正確に把握するのは非常に困難です」とプラバカール氏は説明した。彼は、これらの時計を一度同期させるだけでは十分ではないと指摘した。同期状態を維持し続ける必要があるのだ。温度変化や振動の影響を受けない高精度の時計をサーバーに搭載することは可能だが、その時計はすぐにサーバー本体よりも高価になってしまう。
この問題を解決するため、チームはタイムスタンプが特定のサーバーに到達するまでの時間を非常に正確に測定できるシステムと機械学習モデルを構築しました。これはNTPの仕組みとそれほど変わりませんが、チームはさらに一歩進んで、様々なタイムスタンプを調べ、クロックのオフセットと相対的な周波数差の両方を取得します。そして、これらすべてが機械学習モデルに入力されます。さらに、チームは異なるクロックが相互に通信し、同期していない場合にそれを検出（および修正）できるようにシステムを構築しました。
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信頼できるタイムスタンプが存在しない状況下では、分散システムは長らくクロックレス設計に頼らざるを得ず、複雑なシステムの構築にさらなる複雑さを伴っていました。Clockworkチームは、この研究によって、データベースの一貫性、イベント順序、コンセンサスプロトコル、台帳といった様々な問題領域において、研究者が新たな時間ベースのアルゴリズムを実験できるようになることを期待しています。
Rosenblum 氏と Prabhakar 氏のチームによる当初の研究は、分散システムのクロックを信頼できる場合に何ができるかという点に重点が置かれていました。
「今のところ、GoogleのSpanner、CockroachDB、あるいはデータベース関連の仕事をしている人以外、誰も時間を使っていません」とローゼンブラム氏は述べた。「特に時間重視のものがどんどん増えてきたので、もっと多くの場所で時間を使うようになると考えています。私たちは時間同期を実現できます。その方法をかなりうまく理解しているからです。そこで私たちはこう考えました。『これは、これらのシステムを異なる方法でプログラミングし始めるというトレンドの一部になるのだろうか？』と。そして[研究者たちは]、私たちがこれを実現できる可能性に興奮していました。」
同期の問題が解決された今、Clockworkチームは現在、Latency Senseiをはじめとする、この技術を基盤とした製品の開発に取り組んでいます。しかしプラバカール氏によると、チームは既にデータセンター内の輻輳をより容易に検出できる別のプロジェクトにも取り組んでいるとのことです。TCPは広域ネットワークには最適ですが、データセンター内では非常に無駄が多いとプラバカール氏は指摘します。しかし、ネットワークとその遅延についてより深く理解すれば、データセンター内でパケットを最適にルーティングするためのヒントをTCPプロトコルに提供できるようになるでしょう。
同社のシリーズAラウンドはNEAが主導し、MIPSの共同創業者ジョン・ヘネシー氏、Googleの初期投資家ラム・シュリラム氏、Yahooの共同創業者ジェリー・ヤン氏など著名なエンジェル投資家が参加した。
フレデリックは2012年から2025年までTechCrunchに在籍していました。また、SiliconFilterを設立し、ReadWriteWeb（現ReadWrite）にも寄稿しています。フレデリックは、エンタープライズ、クラウド、開発者ツール、Google、Microsoft、ガジェット、交通機関など、興味のあるあらゆる分野をカバーしています。
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