mdx:データ活用社会創成プラット
フォームの紹介
小林博樹
東京大学

小林博樹

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自己紹介
• 現職 東京大学– （本務） 情報基盤センター データ科学研究部門 部門長– （兼任） 空間情報科学研究センター（本務 ~2020/3）• 専門分野– 情報デザイン、センサネットワーク（動物向け）、サウンドスケープ• 趣味– 環境音を聴いて、動物の表情を見て、（面白い）吹き出しを考えること。

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！

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東京大学情報基盤センター• 4研究部門– 情報メディア教育– データ科学– ネットワーク– スーパーコンピューティング• 全学・全国ミッション– キャンパスネットワーク– セキュリティ– 高性能計算機– 教育用環境小林博樹

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全国の大学の情報基盤（的）センターについて• 多くのセンターが
1. 情報（主に基盤的）分野の研究
2. 学内利用の情報基盤（ネットワーク、教育など）• 例えばオンライン授業のためのIT導入…
3. 全国利用の情報基盤（スパコンなど）、それをハブにした学際研究（情報 x 〇〇学）を三軸とする点で共通• 3. のため国の「共同利用・共同研究拠点」という仕組みで8大学のセンターが共同して拠点を運営している小林博樹

48大学が連携して運営する共同利用・共同研究拠点（JHPCN）について• 8大学の基盤センターで共同運営する共同研究の基盤– 北大、東北大、東大、東工大、名大、京大、阪大、九大• 全国から共同研究を募集– 採択された課題に計算設備利用時間（主にスパコン利用時間）を割り当て– 現在シミュレーション中心の計算科学分野が多く集まる– 企業利用も受け付けています

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基盤センターと拠点の使命• 情報の専門家と情報基盤を提供• 情報学 x 〇〇学（学際貢献）• コミュニティ形成
今日の話はこの思想をこれまでのシミュレーション中心・計算科学から、分野も基盤もセクターも「データ中心」に広げるための構想の紹介小林博樹

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データ科学・利活用を取り巻く状況• データが重要な資産（研究、ビジネス、公共政策、など様々なセクターで）データの増大データオープンサイエンス

データ活用の重要性への認識の高まり
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データ科学・活用の潮流・ドライバ••

機械学習（ML）・AI、ツールの発展（MLの「民主化」）

センサ（IoT）データ、実時間応用

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••

社会応用に直結するデータの整備

GPS

気象

公共交通

医療行為

衛星

道路・インフラシミュレーション+AI（計算手法）

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必要なこと• データ科学・活用は常に分野やセクタをまたがる横断的な活動• 1-1の共同では済まないこともしばしば
このデータでこんなことがわかるはずだがプログラミングできる学生が…

このデータ、価値を生みそうだけど具体的には?

これらを触媒すとある企業事業部
る仕組み
アルゴリズムはできたけど問とある分野研究者A
題設定これでいいのかな?

年〇PBのデータを蓄積・バックアップするストレージの運用とかどうする?

実データはどこ? このフィールドの意味は?

とある分野研究者Bとある情報研究者
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研究事例の例：電源・情報・道路インフラが存在しない未除染・高線量地帯に生息する野生動物IoTを用いた環境・健康情報センシング（帰還困難区域内）
http://www.town.namie.fukushima.jp/soshiki/2/namie-factsheet.html

被曝動物の健康情報（鳴き声）の変化の可視化9000時間分

プロジェクト用に整備されたシンクノード基盤・電柱・通信回線
NII

SINET広域データ収集基盤 実証実験

LIVE
野生動物Iotの評価実
験中の様子

収集・通信・解析

モバイル

今この瞬間の帰還困難区域の音が聴こえるWEBサイト

ビックデータ小林博樹

リアルタイム（＋安定性）
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以降の話
• データ活用社会創成プラットフォーム• mdx• mdxのシステムとしての特徴• 利用・共同研究・産官学連携の進め方• パイロットプログラム

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（政策的文脈）データ活用社会創成プラットフォーム• データ科学・データ活用の｛研究、産官学連携、社会実装｝を進めるための取り組み• 有識者会合による方向付け• 2研究所（NII,AIST） + 9大学（北大、東北大、筑波大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九大）で離陸• JHPCNが中心的役割を果たすが、それ以上にコミュニティ（ユーザ・基盤側とも）を広げる

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https://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/gijyutu/gijyutu29/siryo/__icsFiles/afieldfile/2019/07/12/1418982_6_1_1.pdf

文部科学省: 小林博樹
「情報分野における政策の動向について」 13

コミュニティ形成・発展• プラットフォーム = コミュニティ– マシンやデータレポジトリ（だけ）のことではない！

• データ科学・活用での、分野・セクタを横断した連携を触媒するハブとなることを目指す

産
情報系

学
情報系
官
政府・自治体

産
非情報系

学
非情報系
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以降の話
• データ活用社会創成プラットフォーム• mdx• mdxのシステムとしての特徴• 利用・共同研究・産官学連携の進め方• パイロットプログラム

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mdx とはデータ{活用・科学}のための基盤• 「単一OS環境 + バッチスケジューラ」では済まない– 分野データプラットフォームのホスティング（連続稼働）– 多様なソフトウェア構成の許容– 長年にわたるデータの蓄積・利用– 高いデータセキュリティ・隔離への要求• ユーザが標準（常識）と考える環境も異なる– 機械学習フレームワーク、コンテナ– JupyterLabなどWebベース対話的利用（AI, 機械学習）– データ検索・発見のための利用– IoT・ストリーム・データ収集など広域・実時間処理• 多数のデータ・システムの連携が前提（1システムでは完結しない）
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mdx 特徴• 2020年度内（末）稼働 @ 東大 柏IIキャンパス• 仮想化された（複数テナント）環境• 計算ノード– 350+ CPUノード– 300+ GPUs

• ストレージ– 15+PB （含 NVMe SSD 1PB）ファイルシステム Lustre
Multi-tenant拡張– 10PB S3オブジェクトストレージ• 高性能な仮想化されたネットワーク– SR-IOV, PVRDMA
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仮想プラットフォーム

mdx

モバイル
SINET

インターネットパブリッククラウド

mdx

共有オブジェク
トストレージ

AIST ABCI

セキュア・高速ストレージ
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Supercomputers(BDEC etc.)18

仮想プラットフォーム• 仮想マシンとVPNを用いて互いに隔離された「疑似占有環境」• 柔軟性• 各プラットフォームごとに自由に（管理者権限で）環境設定可能• 常時稼働が必要なデータ公開サービスなどを運用可能• セキュリティ• ひとつの仮想プラット
フォームが侵入を受けても他へ影響しない
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SINET・モバイルSINETとの接続• 仮想プラットフォーム用のVPNをSINETへ延伸可• 他のSINETサイト（大学・研究機関）やモバイ
ルSINETとセキュアに接続可能• とくにIoTデバイスのセキュリティ確保に有用

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資源の割り当て方• 各機関（9大学+2研究所）に一定量の資源配分権を割り当て• 各機関でそれを利用したユーザ獲得に使っていただく
利用支援のイメージ（例）プロジェクト
プロジェクトXのリソースプール

プロジェクトYのリソースプール

mdx利用者（プロジェクト利用者）
2.仮想資源割当

サービス利用者

1.利用申請（学認ID）

mdx利用者（研究者）
マッチング

広報活動利用認証参画機関管理者
3.利用支援（mdx認証）機関Aのリソースプール(vCPU, vMem,etc)

0.物理資源割当

交流イベントmdx資源配分機関
管理者

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料金請求

利用認証

mdx管理者

mdx全体の物理リソースプール(CPU, Memory, Storage, Network, etc)

mdx利用者（研究者）

mdx管理者21

データ連携•学認– 大学をまたがる認証基盤••

GakuNin RDM– 研究データ管理– データのカタログ化、共有・公開設定– 外部クラウド・S3ストレージとの連携機能

両者を用いて– 研究者がサインアップし、すぐに使い始められる環境– データの検索から、ブラウザベース処理、高性能処理までをシームレスに実行できる環境
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様々な関わりレベル利用者・利用法• データ検索レポジトリとしての利用• Webブラウザベースのお手軽データ解析・AI環境としての利用（cf. Kaggle, Tellus）• 高性能計算・データ処理環境としての利用• （主に個人研究者・小規模グループ）中規模データや学習モデル共有ストレージとしての利用• （主に組織）大規模データ収集&データプラット
フォームホスティング環境としての利用（cf. DIAS）• システム研究のための（仮想化を生かした）自由度の高い環境
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利用募集の外形・運用について• データ検索や少数ノード利用：統一認証基盤などを用い申請書なし・迅速な利用を可能に• 大規模、本格的な利用：一定の審査– ただし新しいユーザ層・分野にリーチする必要性などから
当初は現行のJHPCN課題申請ほど厳格な審査は行わない予定– 審査基準も現行とは変える必要がある– 複数年での利用を可能に• 戦略的なパートナーシップに基づく利用– mdx参画の各機関の裁量を重んじつつ全体で決定・承認• 当初は（おそらく）課金はしない– 並行して将来的な新しい課金モデルを検討– 「ストレージの占有量に応じて」というモデルは再考
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多様な利用・連携を歓迎・追及• データ活用課題持ち込み（分野の、地方の、企業の、…）• 分野データの整備・プラットフォーム構築• データ提供・サービス（収益）化模索（ 商用クラウドへ展開）• 高性能AI・機械学習
学
情報系• 基盤技術・システム
mdx
研究・開発
データ
産
基盤センター・
• …

情報系

・基盤技術
・システム

産
非情報系
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課題

NII・AIST

課題

官
政府・自治体課題・プラットフォーム
学
非情報系

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目指すのはセンターマシンの新しい標準形• データがシステムを横断して検索でき、見つかったデータがどのマシンでもすぐに処理可能– 個々のセンター = マシン＋データ– データは（たとえばGakuNin RDMで）見つかる– データを特定の人、グループと共有できる• ストレージやアクセス方法に依存する（チャレンジ）– 見つかったデータがどのセンターマシンでも処理できる• SINETの広帯域を生かす• ストレージの耐負荷性能、長距離広帯域ネットワーク上のストレージ性能などチャレンジ

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まとめ
•

データ科学・データ活用の｛研究、産官学連携、社会実装｝を進めるための取り組み。mdxはそのための基盤
NII, AISTと9大学（北大、東北大、筑波大、東大、東工大、名大、京大、阪大、九大）は共同で、•mdx ••– データ科学・活用のための基盤 mdx を導入– 共同研究・産官学連携の仕組みを運用––––

仮想プラットフォーム
VPNでの隔離セキュアIoT（モバイルSINET）
高性能計算機・ストレージ

–––
–
–

課題持ち込み分野プラットフォーム構築
データ提供
基盤技術研究etc. など広く募集

共同研究・連携募集 

多くの方々（情報系・非情報系・産・官・学）の参加・協力をあおぎながら進めていきます
データを持つ人活用する人システムを作る人

ご清聴ありがとうございました

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• 以下は参考情報

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SINET 5・モバイルSINET• SINET 5（有線）– 全都道府県にノード– ノード間は  100Gbps– 冗長経路– 広域VPN （L3/L2）

クラウド
汎用サーバ

高性能サーバ等

データ データ

データ データ

共同研究データ• モバイルSINET（広域データ収集基盤）– SINET VPNに直結できるモバイル環境

大学等

共同研究
データ

ノード

大学

小林博樹

ノード

SINET直結モバイル網

各都道府県に設置

企業

地方公共団体遠隔地

広範囲エリア

海上・危険地域

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