アカデミッククラウドに係る北海道大学の取り組み

北海道大学 情報基盤センター副センター長 ・ 教授

棟朝 雅晴

資料３科学技術・学術審議会学術分科会学術情報委員会（第７回）平成２５年１２月４日（水）

北海道大学アカデミッククラウド

• 全国の学術研究者が利用できる、スパコン並みの性能（43.8TFlops）を有する国内最大規模の学術クラウドシステム

• 単なる計算資源の仮想化にとどまらず、クラウドミドルウェア（Apache CloudStack）を導入することで本格的なIaaSのオンデマンドサービスインフラ（利用者毎の資源管理）を提供

• ビッグデータ処理システム（Hadoopクラスタ＋機械学習パッケージ）を自動的に設定し利用者が占有して利用できる基盤を整備

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学内FW

学外FW・IPS

利用者FW・VLAN

SINET

学内LAN

クラウドシステム

アカデミッククラウドの活用事例（１）

• 計算サーバやシミュレーション専用システムをクラウド上に構築

• 研究室のサーバをクラウドシステムの高性能サーバに移行することで、コスト・電力削減および研究開発プロセスの大幅なスピードアップ（システム構築に数ヶ月→数時間）

• 創薬化学の”in silico screening”やシステム設計最適化など、セキュリティ要件が厳しく、共用スパコン・クラスタ等の利用が難しい用途に適する

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AutoDock解析[1]

AutoDock解析[2]

AutoDock解析 �

AutoDock解析 �

AutoDock解析 �

AutoDock解析 �解析の連続実行 �

ＸＬサーバ �

アカデミッククラウドの活用事例（２）

• ビッグデータ処理パッケージの提供• Hadoop（ビッグデータ処理） + Mahout（機械学習パッケージ） + R （統計

処理）、さらに MPI, Torqueなど通常の並列計算も可能

• 自動構築してすぐに利用できるクラスタシステムとして提供 → 数百台規模のクラスタでも申請後約１時間で設定終了、遅くとも翌日には使える。

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ポータルから申請・設定

Storage #3 �

Virtual Disk �

Storage #4 �

Virtual Disk �

Storage #2 �

Virtual Disk �

Zone POD

Shared Storage #1 �Resource Pool #1 �

HyperVisor #2 �

HyperVisor #1 �

Virtual Disk �VM

Balancing overheads of disk I/O with round-robin assignment of Virtual disks. �

Storage #1 �

VM

VM

VM

VM

Virtual Disk �Hadoop Cluster �

Shared Storage #2 �Resource Pool #2 �

HyperVisor #4 �

HyperVisor #3 �

Virtual Disk �

VM

Shared Storage #3 �Resouce Pool #3 �

HyperVisor #6 �

HyperVisor #5 �

Virtual Disk �

VM

Shared Storage #4 �

Resouce Pool #4 �

HyperVisor #8 �

HyperVisor #7 �

Virtual Disk �

VM

システムの自動構築・設定

アカデミッククラウドの活用事例（３）

• 先端的な汎用 PaaS (Platform-as-a-Service) を活用した、機械

学習と連携による大規模な情報システムの構築など、先端的な情報システムに関する研究開発を推進

• 水産科学（漁場予測）におけるデータの集約など当初予想していなかった活用事例が出てきている

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CloudStack

VM Ubuntu

instance

VM Ubuntu

Redis

VM Ubuntu

Redis

VM Ubuntu

Redis

Database

・ ・ ・

VM Ubuntu

instance

VM Ubuntu

instance

・ ・ ・

Applycation resource

iGA iGA iGA

Load Balancer

CloudFoundry

Sever

・ ・ ・

インタークラウドの実現に向けた取り組み（１）

• 各大学のプライベートクラウドを連携させた「インタークラウド」の実現→ インタークラウド環境で、プロジェクト専用システムとしての VPC (Virtual Private Cloud) を、研究者が自由に構築して利用できる技術の確立、大規模設計探査などアプリケーションシステムとしての実現

• 北大クラウド単独では実現可能だが、これをさらに全国展開することで、規模の経済、ネットワーク効果、（ビッグ）データ連携などを実現する

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  �

  �   �

  �

Cloud A （IaaS） �

  �   �

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  �

Cloud B （IaaS） �

  �   �   �

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  �

Cloud C （IaaS） �

User �

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VPC 1 �

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  �

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  � Internet �

VM �VM � VM �

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VPC 2 �

  �

  �

Solutions DB (d istributed )

Automated rep lication for DR and load balancing

Visualization

Simulation (Supercomputer)

Optim ization & DB management (Cloud system )

D istributed Database

Product

インタークラウドの実現に向けた取り組み（２）

• 要素技術はクラウド関連オープンソースソフトウェアなどで解決されつつあるが、運用技術、特に複数サイトでの運用連携が課題となる

• 運用連携技術に関する検討、検証：SINET4の北端（北見工大）～南端

（琉球大学）に至る全国規模の大学クラウドの連携に向けたインタークラウド試験システムの構築 → 認証連携、仮想ネットワーク連携、仮想マシンクラスタ、分散データベースの検証

• コミュニティ活動など人的側面も重要：大学ICT推進協議会クラウド部会、アカデミッククラウド委託調査、民間との連携（クラウド利用促進機構など）

• ビッグデータとクラウドの連携：“ビッグデータと統計学研究集会”をCloudWeek@北海道大学において主催（統数研共催）

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Clo

ud　

A

Clo

ud B

Clo

ud C

Shinclom Portal

Shibboleth

Resource ACL MyProxy

X.509

X.509 X.509 X.509

CloudStack OpenNebula OpenStack OAuth

Bridge

SAML2

Bridge SAML2

Bridge

Sign in ONCE

SSO Access

Authorization

Authentication

Access