京都大学におけるデスクトップ仮想化と自学自習の運用について
石井 良和 1) 岡島 賢一郎 1)
1) 京都大学 企画・情報部
Ishii.yoshikazu.3e@kyoto-u.ac.jp

About self-study on Virtual Desktop Infrastructure at Kyoto University
Yoshikazu Ishii 1) Kenichiro Okajima 1)
1) Planning and Information Management Department, Kyoto University.

概要
2018 年 3 月に更新を行った京都大学の教育用コンピュータシステムでは、オンプレミスによるデスクトップ仮想化を整備し、学生所有 PC 端末（BYOD）による授業をサポートしている。2020 年 1 月から、授業での利用に制限していたデスクトップ仮想化の自学自習利用を開始した。本稿では、本学のデスクトップ仮想化の自学自習利用について紹介するとともに、その運用について報告する。

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はじめに
京都大学（以下、「本学」という。
）における教育学習情報基盤は、教育用コンピュータシステム（以下、「教育用システム」という。）において、1978 年から情報教育用端末を整備してきており、キャンパスの各学部/研究科に設けられた演習室（以下、「サテライト」という。）と自学自習用の端末として Open Space Laboratory に PC 端末を設置し、年に約 1 万ユニークユーザが利用している。
2018 年 3 月のシステム更新で設置した教室用の情報教育用端末約 1,200 台に加え、新たにオンプ

図 1 自学自習利用サービス概要図

レミスによるデスクトップ仮想化（VDI: Virtual
Desktop Infrastructure）を導入し、従来型のサテライトによる授業と BYOD による授業の両方に対応可能なシステムを整備した。
デスクトップ仮想化は HTML5 対応のウェブブ

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本学のデスクトップ仮想化

2.1 システム構成

ラウザ経由で利用し、授業利用に制限してサービ

教育用システムにおけるデスクトップ仮想化

スを開始、2020 年 1 月からこの制限を廃止してシのシステム構成を図 2 に VDI サーバおよびストステムの空き計算資源を利用した自学自習での利レージのスペックを表 1 に示す。仮想マシンを用サービスを開始した。

収容する仮想化基盤は VMware vSphere、仮想本報告では、本学におけるデスクトップ仮想化のシステム構成と機能を説明し、自学自習利用サービスの開始に至った取り組みとその運用について報告する。

マシンの作成やコントロール、セッション管理などを行う統合仮想化ソリューションはAccops で構成される。[1]授業や自学自習での利用をサポートする自習予約機能を備える。自習予約機能は、すでに準備済みの授業用の仮想マシンを予約して使用する「科目自習予約機能」と自学自習用の仮想マシンを新たに作成予約して使用する「自学自習予約機能」がある。
また、管理者によるユーザ/科目/ゴールドマス
ターの管理機能を適切に組み合わせることで、
図 2システム構成図履修者とゴールドマスターを紐づけて仮想マシ

表 1

サーバスペックンへのアクセスコントロールを実施している。

VDIサーバCPU

Xeon Gold6152 x2(PRIMERGY RX2540 M4) メモリx 9台

ディスク

VDIストレージメモリ(ETERNUS TR5040)

ディスク

768GB

表 3 デスクトップ仮想化の主な機能

SSD 240GB x2

機能

48GB
SSD 960GB x24

予約一覧閲覧機能

接続可能な仮想マシンの一覧を表示

用

仮想マシン接続機能

仮想マシンとユーザを紐づけて接続者

仮想マシン操作機能接続している仮想マシンの電源管理/再起動

向科目自習予約機能

科目用のゴールドマスターから仮想マシンを予約登録

け

自学自習予約機能(2020年1月開始) 自習用のゴールドマスターから仮想マシンを予約登録

デスクトップ仮想化は一人に一台の専用の仮想マシンを割り当てる専用割り当て方式と、

概要

利

ユーザ管理機能ユーザの登録/削除/編集

科目管理機能科目の登録/削除/編集管

ゴールドマスター管理機能 ゴールドマスターの登録/削除/編集

仮想マシンに特定の人を割り当てず不定で変化

理

予約管理機能仮想マシンの予約登録/削除/編集者

仮想マシン管理機能

仮想マシンの電源管理/再起動

する流動割り当て方式の二つがある。本学のデ向セッション管理機能

セッションの管理け

仮想マシン一括登録機能

仮想マシンを一括でスケジュール登録/削除/編集

お知らせ管理利用者へのお知らせを登録/削除/編集

ログ機能

ログ閲覧

スクトップ仮想化は利用者数とコストの関係から流動割り当て方式を採用し、9 台の VDI サー
バ上で仮想マシン 1,125VM を同時に稼働させる想定で設計した。

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ゲスト OS は Windows10 と Ubuntu を提供している。それぞれの計算資源の割り当てを表2 に示す。ゲスト OS のマスターイメージをゴールドマスターとして登録管理し、授業用と自学自習用のゴールドマスターを作成して科目や用途によって使い分けている。

3.1 導入の背景

本学では BYOD を活用した教育学習環境の整備について取り組んでおり、時間と場所の制約なく大学の端末環境を利用して自学自習を行えるデスクトップ仮想化は BYOD の活用に有用と考えられる。一方、本学のデスクトップ仮

表 2 ゲスト OS の資源割り当て
Windows10

自学自習サービス導入の背景と課題

Ubuntu

CPU

2コア

2コア

メモリ

6GB

4GB

ディスク

180GB

40GB

想化は授業利用が優先であり、事前に教員からの利用申請を受け付けた科目の履修生以外は原則利用することはできない。これは導入当初、デスクトップ仮想化の利用がどの程度あるのか不明なため、自学自習利用によって生じる計算資源不足やライセンス不足等によって授業に影

2.2 システムの機能

本学のデスクトップ仮想化の主な機能を表 3に示す。利用者向けの機能としては、基本的な仮想マシンの表示と接続や電源の遠隔制御の他、響を与えないように制限したためである。
また、履修者数に合わせて利用予定科目の曜時限に必要台数分の仮想マシンを動的に準備している。[1] 履修者数次第で時間当たりに準備する仮想マシン数に差が生じるため、システムの計算資源を有効に活用できていないという問そのため、授業時間中の最大仮想マシン数を調題が生じていた。システムの空き計算資源を有査し、増減する利用者数に合わせて必要台数分効活用して BYOD での自学自習をサポートすの仮想マシンを提供する必要があった。

るため、授業での利用状況を注視しながら段階的に自学自習での利用を開放することを検討していた。

図 5 は 2018 年 4 月から 6 月の平日の総仮想マシン数の平均(total VMs)と最大同時稼働仮想マシン数(peak usage)を示す。設計上の上限
1,125VM に対して、約 800VM が同時起動されているのが分かる。

3.2 デスクトップ仮想化の自学自習利用の課題

物理的な計算資源が有限であるオンプレミ
スの本学のデスクトップ仮想化で自学自習サービスを実施する際、効率の良い計算資源の運用を行いつつ授業に影響を与えずに利用してもらうことが重要である。そのために課題となったのが以下の項目であった。
・仮想マシンの作成方法
・仮想マシン数のコントロール
仮想マシンの作成方法

図 5 平日の総 VM 数と最大同時稼働 VM 数
2019 年 1 月提供の Accops Hyworks v3.3 に本学のデスクトップ仮想化において、仮想マてゴールドマスター単位で作成可能な仮想マシ

シンの作成は管理者がスケジュール登録する方ン数を制限する機能が追加された。この機能を法と、利用者自らスケジュール登録する 2 通り用いて必要以上に自学自習用の予約を登録されの方法がある。授業利用の仮想マシン作成と同ないようコントロールが可能となった。

様に管理者を介して利用が不定期な登録を逐次的に行うことは運用コストの面で現実的ではな
く、利用する学生自身でスケジュール登録する

4 自学自習サービスの運用方法を選択することとした。利用者が自学自習

4.1 自学自習サービスの設定をスケジュール登録する画面を図 4 に示す。

Windows の自習用ゴールドマスターの設定画面を図 6 に示す。
最大アクティブ VM を 50 とし、Ubuntu にも同様に設定を行った。同時に 50VM
x2 =100VM 以上の自学自習予約が登録されないようにしている。超過して自学自習予約された場合は、予約時にエラー表示される。
また、最大時間を 3 時間として特定の利用者が仮想マシンを占有し続けないようにした。

図 4

自学自習スケジュール登録画面

仮想マシン数のコントロール
自学自習予約機能は予約時に使用仮想マシンを無制限に作成できる機能であったため、学生が自由に仮想マシンを作成すると授業で必要な計算資源が確保できなくなるリスクが生じる。

図 6

自学自習ゴールドマスター登録画面

4.2 自学自習サービスの運用

2020 年 1 月に自学自習サービスを周知しサービスを開始した。図 7 に 2020 年 4 月から 7 月の自学自習の予約件数/日を示す。比較のため、科目自習予約件数も併記する。授業でデスクトッ
プ仮想化を利用している学生も自学自習予約が予測に基づく空き計算資源の活用の場合、予測値超過への対応不足や空き計算資源を最大限活用できていないという課題も見えてきた。解決策として、実際に稼働している仮想マシン数から自学自習用の仮想マシンの最大 VM 数をリア行えるため、単純にデスクトップ仮想化の利用ルタイムにフィードバックする仕組みや、シスを制限されていた学生だけの数字が反映されてテムで提供可能な計算資源量を必要に応じて増いるわけではないが、概ね同じような推移であ減できる仕組みを有するクラウド化（外部クラることが分かる。

ウドサービスの利用）などが考えられる。
また、2020 年度は新型コロナウイルス感染症の影響で本学においてもサテライトを利用した演習の多くがオンラインでの実施となった。デスクトップ仮想化は、オンライン授業においても同時双方向型での授業時間中の利用だけでなく、非同期で学習するオンデマンド型授業や授図 7 自学自習予約件数

業時間外での自習利用で自学自習サービスが活用された。

図 8 は自学自習で学生が利用した OS の割合

今後、デスクトップ仮想化と自学自習サービである。予約の 88%が Ubuntu の利用であったこスを通じて BYOD での学習を支援し、技術的観とが分かり、特に自身で環境を準備するのが困難な環境の需要が高いと推察する。

点からデータを蓄積し、今後の改善につなげていきたい。

謝辞
本システムの設計と構築に多大なるご尽力を賜った富士通株式会社各位と本システムの実現にあたり多大なるご指導をいただいた京都大学
情報環境機構関係各位に厚く御礼申し上げます。
図 8 利用 OS の割合

5 まとめと課題
本報告では、本学のデスクトップ仮想化についてシステム構成と機能を説明し、予め授業で利用する仮想マシンの最大数を予測したうえで、空き計算資源を自学自習用の仮想マシンとして利用者に提供する運用について報告した。
授業時間内外の計算資源を計算しつつ、適切にコントロールすることでシステムへの影響を抑えつつ、時間と場所の制約なしに大学の端末環境の提供が可能となった。一方、今回の事前参考文献[1] 岡島賢一郎、京都大学における授業用仮想デスクトップの現状と課題、大学 ICT 推進協議会、2019