⾼速通信技術の融合による⼤規模データの拠点間転送技術開発と実データを⽤いたシステム実証実験
村田 健史 1),2), 深沢 圭一郎 1) , 川鍋 友宏 2) , 山本 和憲 2) , 村上 雄樹 2)1) 京都大学 学術情報メディアセンター
2) 情報通信研究機構 総合テストベッド研究開発推進センター
murata4stars@gmail.com, ken.murata@nict.go.jp

Combination of HPC and high-speed data transfer technologies
for big-data processing systems
Ken T. Murata 1),2), Keiichiro Fukazawa1), Tomohiro Kawanabe2),
Kazunori Yamamoto2), Yuki Murakami2)
1) Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University2) ICT Testbed Research and Development Promotion Center, National Institute ofInformation and Communications Technology
概要
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）課題の一つである「高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム実証実験」において、筆者らは2019 年度までに L3（レイヤ 3）による拠点間ネットワークを構築し、分散するスパコンやストレー
ジなどの計算機リソースを活用したデータ処理（画像処理、可視化など）を行ってきた。本稿では2020 年度に実施した JGN と SINET5 のブロードバンドネットワーク性能を最大限に引き出しつつ、
ビッグデータを伝送・共有・保存するための東北から九州までの広域拠点を L2（レイヤ 2）結ぶ分
散クラウドシステム実装成果を報告する。具体的には、各拠点のサーバにおいてジャンボフレームおよび 10Gpbs 通信を目指した TCP/UDP のバッファサイズ拡張設定、各拠点ネットワークおよび
JGN/SINET 中継局間でのジャンボフレーム疎通設定について述べる。さらに、デファクトスタンダ
ードプロトコルである TCP プロトコルと情報通信研究機構が中心となり開発している HpFP プロト
コルの通信性能比較結果を検討し、この通信技術をベースとした分散クラウド上において各分野のドメイン研究者がビッグデータ処理や可視化のためのエコシステムについて述べる。今後は、L2VPN
ネットワークの高速性を活用することで、国内外に展開している映像 IoT デバイスから伝送される大規模映像データの機械学習技術による処理や降雪検出や気象衛星データのリアルタイム可視化が可能となる。

てきた。これにより、計算機リソースを駆使した

1

はじめに

各ドメイン分野でのデータ駆動型研究およびアウ

我々の日常生活でビッグデータの利活用が本

トリーチを目指している。

格化しており、その基盤となるクラウドシステム

本研究では、2020 年度に実施した JHPCN 広の利便性向上が求められている。特に広域分散ク

域分散クラウド構築とそのうえで動作するエコシ

ラウドは、リソース分散によりリスクマネージメ

ステムについて議論する。JHPCN 広域分散クラントやコストダウンが期待できるため重要であるが、一方で各リソースとエコシステムが拠点間ネ

ウドは 5 つ（東北大・東大・名大・京大・九大）の JHPCN 拠点大学と 4 つの国内他大学（NICT、ットワーク上で効果的に動作することが重要であ

千葉大、筑波大、信州大）
を L2VPN 網で接続し、ることが指摘されている。近年のビッグデータサ

各拠点の分散リソースを一元的に利用するエコシ

イエンスを加速するため、筆者らは国内の複数のステムである。

大学または研究機関を JGN や SINET5 の広帯域
バックボーンネットワークにより L2VPN で結ぶ

本稿は、第 2 節で JHPCN 広域分散クラウドの紹介を行い、第 3 節で 2020 年度の成果について

全国規模の分散クラウドシステム（以下、JHPCN

議論する。第 4 節でまとめと今後の課題及び目標

広域分散クラウド）の構築および性能検証を進め

を述べる。

152

2

タ処理環境整備を行ってきた。本稿は 2020 年度

JHPCN 広域分散クラウド

成果を中心に議論するが、2020 年度計画では

2.1 背景本研究のような複数拠点間を接続する広域分
散クラウド構築では、各拠点担当者の協力が不可欠である。大規模広域分散計算環境の構築のため、筆者らは学際大規模情報基盤共同利用・共同研究
拠点プログラムをベースに本クラウドを構築している。筆者らが過去に申請（採択）したプロジェ
クトは表 2-1 のとおりである。これらの成果につSINET のブロードバンドネットワーク性能を最大限に引き出しつつビッグデータを伝送・共有・保存するため、東北から九州までの広域拠点を L2（レイヤ 2）結ぶ分散クラウドシステム（図 2-1）を実装する。さらに分散クラウド上のエコシステ
ムを整備し、各分野のドメイン研究者がビッグデータ処理や可視化を行うための環境を構築する。

いてまとめると次のとおりである。
表 2-1 の全期間を通じての目的は、JHPCN 拠
点大学の情報基盤センターのコンピュータリソー
ス（高性能スーパーコンピュータ、大規模ストレージ、大画面可視化デバイス/ディスプレイ）、および各種 IoT センサー（特に映像 IoT デバイス）を融合的に活用するビッグデータサイエンス基盤となる JHPCN 広域分散クラウド（図 2-1）構築である。デバイス環境の融合のためには、高速インフラストラクチャネットワーク（JGN および
SINET5）の有効活用が必要となる。上記研究では、NICT 等が開発している TCP と共通なインターフェースを有するトランスポート層プロトコル
である HpFP（High-performance and Flexible
Protocol）[1]および高速ファイル転送ツール HCP
tools[2] を 用 い た 基 礎 性 能 検 証 を 行 っ て き た 。
HpFP は UDP ベースで設計されており、HCP
tools は HpFP 版と TCP 版がある。HpFP や HCP

年度

表 2-1 これまでの JHPCN 採択プロジェクト
タイトル

2015 クラウドを活用したビッグデータポスト処理環境実現のためのデータ伝送実験、（jh150033-IS02）2016 SINET を活用したエピゲノムビッグデータ可視化システム技術開発、萌芽（九州大学、JPHCN-Q、EX1682）
2016 クラウドを活用した遠隔データの大規模可視化処理
実験、一般課題学、HPC 科学計算コラボレーション
PJ 研究、（EX1651）
2017 HPC と高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム
実証試験、（jh170034-ISH）
2018 HPC と高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム
実証試験、（jh180054-ISJ）
2019 HPC と高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム
実証試験、（jh190005-MDH）
2020 HPC と高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム
実証試験、（jh200038-MDH）
2021 HPC と高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム
実証試験、（jh210009-MDH）

tools を用いてコンピュータリソースや IoT デバイスを組み合わせることでビッグデータ処理システ
ムを構築し、ビッグデータサイエンス分野の様々

3 成果
3.1 ブロードバンドネットワーク性能検証なケーススタディを実施してきた[3-8]。

HpFP プロトコルを基盤としたビッグデータ解

2.2 目的
筆者らは、表 2-1 の計画において 2019 年度までに L3（レイヤ 3）による拠点間ネットワークを構築し、スパコンや大規模ストレージによるデー

析のための広域分散クラウドでは、図 2-1 の 9 拠点を対象に 10Gbps 通信環境（一部は 1Gbps 通信環境）を活用した拠点間データ伝送・共有を進めた。2020 年度中に東京大、京都大、九州大、

図 2-1 JHPCN 広域分散クラウドシステム：赤文字は 2021 年度割り当てリソース

153

もあり、これらについては今後の原因究明と対策

表 3-1 TCP 計測結果（iperf3 による）検討が必要である。③パケットロスレス環境ではTCP でも十分な高速化を達成しており、HpFP の有利性はそれほど高くない。
3.2 広域分散クラウドエコシステム活用
JHPCN 広域分散クラウドを活用したビッグデータサイエンスのためには、クラウド上で動作するエコシステムの充実が必須である。本節では、
00

2020 年度に行った各拠点独自のエコシステムに

表 3-2 HpFP/UDP 計測結果（hperf による）ついて報告する。
京都大には、フロントエンドサーバ（VM サーバ）上に HpFP サーバ環境を整備し、1PB ストレージへの HpFP プロトコルツールによるデータ伝送環境を整備した。NICT からのひまわり衛星データ伝送については 6 か月で 200TB のデータ伝送を完了した。また、映像 IoT システムからの映像
データ（静止画像、動画像）については、191 台

NICT、筑波大、千葉大は VLAN 設定およびジャンボフレームのためのスイッチ設定が完了した。
10Gbps 通信のためには通信ノードにおける TCP
および UDP バッファサイズの拡張が必要であるが、名古屋大、九州大を除いて設定が完了した。
東北大、名古屋大および信州大は環境構築中のため、2020 年度中には計測ができなかった。
2020 年度にはさらに、構築したネットワーク
環境で高速データ伝送のための基礎通信性能測定を行った。通信スループットの測定結果を表 3-1（TCP）および表 3-2（HpFP）に示す。ここでhperf は iperf3 に合わせて作成した HpFP ベースのネットワーク環境計測ツールである。これらの実験により、次のことが明らかになった。①2019
年度までの L3 環境での計測結果と比較すると総合的に L2VPN 環境でのデータ通信速度が高速化している。②環境整備（ネットワークおよびサーバ）が整っている環境ではスループットとして10Gpbs に近い速度を達成している。一方、達成できていない通信環境（たとえば京都大→筑波大）の観測拠点（カメラ）からの画像を総計で 98TB
（ファイル数 4 千 833 万）伝送した。
京都大学スパコン XC40 への H.264 コーデック
および FFmpeg のセットアップに成功し、基礎試験を終了した。スパコンへの FFmpeg 実装により今後の大規模並列分散型画像処理の実現が期待される。
図 3-1 は名古屋大コールドストレージ利活用シ
ステムである。ユーザは HpFP（HCP）クライア
ントアプリのファイル転送またはファイル同期機
能を用いて名大ストレージ（キャッシュ領域として利用する）にデータファイルを保存し、スケジューリングに従って磁気ディスクに保存する。
202 年度は名古屋大に HCP サーバをセットアッ
プし、さらに他拠点の HCP クライアントからの高速ファイル転送環境整備を行った。これにひま
わり衛星に関するデータ（総データサイズ 48TB、総データファイル数 850 万）を不老のホットスト
レージに転送し、これらのファイルがバックエンド処理によりコールドストレージに正しく保存さ

図 3-1 名大コールドストレージバックアップシステム

154

図 3-2 ChOWDER 事例：（左図）３次元 GIS の超高解像度分散レンダリング、（右図）複数 GIS コンテンツ（iTowns）同時表示

れていることを diff コマンドにより確認した。バ際、システムの一部を、筑波大開発のコンシステ

ックアップシステムの有用性は確認できたものの、ントハッシュファイルシステム（CHFS）[11]で利

この方法はデータファイルの一括バックアップに用することとした。

は適するが頻繁に書き込む用途には向かないため、

国立極地研究所では情報通信研究機構が独自キャッシュ機能や新規書き込み等の転送機能につ

開 発 し た オ ー プ ン ソ ー ス の jQuery で あ る

いての検討が必要であることが分かった。

Timeline および TileViewer 用いた時系列高解像

九州大および千葉大については、タイルドデ

度オーロラ画像データセットの準備と閲覧用 Webィスプレィ用のミドルウェア ChOWDER[9-10]にアプリケーション開発が進んでいる。Timeline

よる大規模データ可視化のための基礎環境整備がおよび TileViewer はオープンソースとして Web完了した（図 3-2）。L2VPN 上の京都大 VM サー

公開し（図 3-4）、さらに現在 Github での公開準

バ上に ChOWDER サーバを起動し、そこに接続備中である。

したタイルドディスプレイで超高解像度コンテン

ビッグデータ利活用（東北大、情報通信研究機

ツ表示が可能なことを確認した。また、NICT に構、宇宙航空研究開発機構）では HpFP プロトコ

地図と数値標高データの配信サーバを構築した。

ル[1]をベースとして開発した HCP ツール[2]の今後は、3 次元時空間 GIS データの大規模可視化
を九州大や千葉大のタイルドディスプレイ間で同期レンダリングする実験を検討する。
信州大は、図 3-3 のひまわりゲームサーバに高速接続し、スムーズな時系列データ可視化を行う
PC を L2VPN 網で接続し、ひまわりゲームを高速に体験することに成功した。将来的には信州大に 10G 接続された小中学校において同実験を児童たちに対して行う。
筑波大については、NICT から Gfarm 実験用のサーバ群 20 台（総コア数 208、総メモリサイズ
1,648GB）の移設および UPS の設置を完了した。
今後の性能検証実験に向けて Gfarm 最新版（バージョン 2.7.18）のセットアップを完了した。その

図 3-4 オープンソース jQuery 公開 Web
http://k2go.jp/public/

図 3-3 ひまわりゲーム（台風の進路を学ぶ） [12]155Windows クライアント版を用いたデータファイ

ンスセンター）、建部修見さん（筑波大学・計算科

ル実験準備中である。クライアントプリはおおむ

学研究センター）、日下博幸さん（筑波大学・計算ね完成しており、JHPCN 広域分散クラウド上で科学研究センター）、樋口篤志さん（国立大学法人の動作検証中である。

千葉大学・環境リモートセンシング研究センター）、

4

片桐孝洋さん（名古屋大学・情報基盤センター）、おわりに

嶋田創さん（名古屋大学・情報基盤センター）、大本研究では、学際大規模情報基盤共同利用・

島聡さん（名古屋大学・情報基盤センター）、小野共同研究拠点（JHPCN）
課題として、9 つ JHPCN

謙二さん（九州大学情報基盤研究開発センター）、

拠点大学および国内外大学の L2VPN 接続による

岡村耕二さん（国立大学法人九州大学・情報基盤

ビッグデータサイエンスのための広域分散クラウ

研究開発センター）、南里豪志さん（九州大学・情ドの構築を試みた。JGN および SINET5 のブロ

報基盤研究開発センター 先端計算基盤研究部門）、ードバンドネットワーク性能を 100％引き出すこ笠原義晃さん（九州大学・情報基盤研究開発センとができる通信プロトコル HpFP[1]およびファイター）、竹中栄晶さん（宇宙航空研究開発機構・地ル転送ツール[2]により、各研究機関が自らの研

球観測研究センター）、原田浩さん（理化学研究

究データを目的に応じて柔軟で快適に利用できる

所・計算科学研究センター 運用技術部門）、片岡

環境は学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠

龍峰さん（国立極地研究所）、田浦健次朗さん（東点（JHPCN）プログラムそのものの最終目標の一

京大学・情報理工学系研究科）、山口龍太郎さん（東つである。

京大学・情報理工学系研究科電子情報学専攻）、小

一方、このような広域分散クラウドはそれ自林一樹さん（信州大学・学術研究員工学系）、鈴木

身の開発を目的とすることは許されるべきではな

彦文さん（信州大学・総合情報センター）、木村智い。ドメイン研究においてこれまでの単一クラウ

樹さん（東北大学・学際科学フロンティア研究所）、

ド環境では不可能であった高い学術成果および社

土屋史紀さん（東北大学・大学院理学研究科）、垰

会実証・社会実装を達成して、初めてその価値が千尋さん（情報通信研究機構・電磁波研究所）、村

評価されるべきである。本稿では紙面の都合上議上豪さん（宇宙航空研究開発機構・宇宙科学研究

論していないが、筆者らの JHPCN 課題では地域所）、北元さん（宇宙航空研究開発機構・宇宙科学

気象および AI 画像処理において高い成果を挙げ研究所）、Pavarangkoon Praphan さん（情報通てきたドメイン研究者が本システム上でその腕を信研究機構・総合テストベッド研究開発推進セン

存分に振るうことで目標達成を目指しており、そター）の皆様の協力を得ています。なお、各メンの成果が学術面[13-33]や社会貢献面[34-41]におバーの所属組織は JHPCN2020 申請時のものです。

いて出始めている。そのためのエコシステム（デまた、各要素技術については、渡部重十さん（北ータ収集技術[3]、データセキュリティ技術[4]、海道情報大学）、水原隆道さん（クレアリンクテク

データ伝送技術[5]、データ処理技術[6]、データ

ノロジー社）にご協力いただきました。

可視化技術[7]、データ保存技術[8]、映像伝送技術[42]など、これまでの研究により実用レベルでの準備は整っており、今後も高い成果が期待される。

謝辞
本研究は、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（JHPCN）課題として行ったものであり、分担者である岡部寿男さん（京都大学・学術情報メディアセンター）、菅沼拓夫さん（東北大学・サ
イバーサイエンスセンター・情報通信基盤研究部）、
江川隆輔さん（東北大学・サイバーサイエンスセンター）、阿部亨さん（東北大学・サイバーサイエ

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[38] “東京など関東南部で「かなとこ雲」が目撃される”, Infoseek ニュース 他, 2020/8/31.
[39] “台風の勢力 衛星画像で探る 「ひまわり8 号」データ活用 発達する「目」や雲の動き よ り 正 確 に ” , 朝 日 新 聞 （ 19 面 ） ,2020/9/10.
[40] “【サイエンス BOX 追う】台風直接観測 強さ予測へ 「目」の付近 気圧・風速機器投下”, 読売新聞, 2020/10/9.
[41] 村田健史，武田康男，菊池真似，ひまわり８号と地上写真からひと目でわかる 日本の天気と気象図鑑，誠文堂新光社，2017.
[42] 渡邉英伸, 山本和憲, 村田健史, 木村映善, 亘
慎一, 村山泰啓, 宮地英生, 荻野瀧樹, 深沢圭一郎, 3 次元可視化パラメータ共有による多地点遠隔ボリュームコミュニケーションシス
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