JVO による Suprime‐Cam データモザイキングシステムの現状と TMT 時代へ向けた今後の戦略
国立天文台 天文データセンター
白崎裕治

• 全世界の天文データは１年で倍増• CPU 性能が２倍に向上するのに要する期間 : ２年
• １ CPU コアあたりの性能向上は限界。マルチコア化。
• 並列実行しないと解析速度は速くならない Æ 並列計算システム• ネットワーク速度の向上もデータ量の増大に追いつけていない Æ デー
タと解析資源を一極集中するのが Best.

1000

100

10

10.1

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

CCDsGlass15 TB/year

TMT : 150 TB/year

1.5 TB/year

Upgrade toHyper‐SuprimeCam すばる望遠鏡 400 億円
 ４４５ refereed papers (~2007年)Æ 1億円/paper

 TMT 1500 億円？
 国内研究者が分担額に見合った成果を上げることが求められる データの占有期間（１年？）内に結果を出さないと ...
 「どういったサイエンスをするか」 に加え、「いかに効率的に成果を達成するか」 といった戦略が必要


取得したデータを速やかに解析できる環境を構築し、国内研究者間で共有できる仕組みづくり。



アーカイブデータを利用できる形で配信し、研究成果をさらに促す。



大容量ディスク＋並列計算システムが必要

生データのリダクションは装置毎に異なりラーニングコストが高い

正しい方法で解析されていないデータによる間違った研究結果が発表されてしまうリスク
 リダクションソフトがすべての OS 環境で正しく動くとは限らない...
Manual（Instr.A）

Manual（Instr.B）

Software for instr. A
Software for instr. B
Software for instr. C

Manual（Instr.
C）
Downloadby handSubaru Telescope
Data Archive（10TB）



データセンターがデータリダクションまでサポート
 データアーカイブと連携動作するリダクションシステム
 データ移動のコスト最小化
 アーカイブ側に計算機資源を集中（並列計算システム）。

計算資源の共有。
 リダクションソフトの管理を一元化。過去バージョンのソフトによる再リダクションをサポート。
 請求の多い処理済みデータはアーカイブに蓄積。同じリダクションを繰り返さない。

4. 処理済みデータ

3. 処理済みデータ

1. データ請求
Portal ServiceData Archive

2. データ処理の実行要求
またはアーカイブから処理済みデータを取得

すばるデータリダクション解析システム
 データアーカイブと並列解析システムを専用ネットワークで高速接続 (128Gbpsバックプレーン)
 合計４８ CPU コアにより過去５年間分のデータを約１週間でモザイク画像まで作成可能
 Web ブラウザ IF でユーザがジョブ実行可能

データセット毎にモザイク処理までされたデータを用意。
 ２０７２セット中１８４１セットを処理済み seeing で選んで ４ レベルまでのモザイク画像

à superfine (<0.8”), fine (<1.0”), good (<1.2”), no‐selection
 Astrometric Calibration : 0.32” (peak), 1.3” (99%)
 Photometric Calibration : これから...

簡単なインターフェイスによりモザイ
ク画像が取得可能
Mosaic image for 1883 data sets
< 1.2” for 1749 set< 1.0” for 1542 set< 0.8” for 1082 set

• 座標またはオブジェクト名とフィルター名を指定
すればモザイク処理パイプラインを実行可能• 環境パラメータや観測時刻の指定も可能。利用したくないフレームを直接指定することも可能• 観測装置に固有なパラメータ指定がないので、Suprime-Cam の知識がなくても OK.



4.4.5 TMT Data Archive Discussion: as of December 2006, a TMT data archive is

not considered to be part of the baseline TMT
construction or operations plans.
...
TMT has two options: build its own data center or form apartnership with an existing data center. Given the large
amount of data center expertise that already exists within
the TMT Partnership, the latter option seems more
attractive and cost effective at this time.

“データベースは既存のデータセンターにお任せしたい”



5.2.8 Data processing The TMT Observatory shall take the data processing

modules (typically) produced by instrument development
teams and create observatory‐based data processing
pipelines. These pipelines shall be used for quick‐look
reductions during observing, system performancemonitoring, and (where useful) calibrated science
products.

“クイックルック用のパイプラインは用意するよ”• TMT観測所からデータを国立天文台へミラー• 国立天文台 TMT アーカイブから国内の複数拠点へ再ミラー

JVO• 拠点ミラーからサブセットのみを国内の希望する大学・研究所へ配布• 各サイトには解析システムも配置。これらの解析システムはデータセンターが全件リダクションを行う際、または一般ユーザがJVO経由によるリダクション実行する場合に利用される。
• 各サイトの解析システムはホスト大学・研究所の研究者は自由に利用可。
• データ移動時間のロスを軽減、計算資源の有効利用。

Archive
Archive
Archive
Archive

Archive

大規模データ時代の到来は目前

大規模データを効率的に処理する計算システムの導入は不可欠

データセンターがそうした基盤を整備し、国内研究者が 「大規模かつ高品質データ」 で世界と戦える環境を提供していくことが必要

そうしたソフトウエア開発を行える人材育成や情報学研究者との連携が重要
 ADASS 2008 カナダ ケベック 11/2‐5
 ADASS 2009 日本 札幌 10/4‐8(質疑応答 — Q:質問, A:回答, C:コメント — 氏名無しは発表者の発言, 敬称略)
(Q) 今回の講演は撮像データが中心のようだが、TMT では分光データが多く出てくると思われる。分光データについてはどのように考えられているのか？ (長尾)(A) 同じ枠組みの中で出来ると良いと考えている。
(C) TMT 側は望遠鏡と併せてデータ・アーカイブ・システムを日本に期待している。TMT 側は他者のためのデータ公開には熱心ではないようだ。今年の１１月までに提案できるレベルにリファインしてもらえれば、観測データを掌握するチャンスがある。 (家)(C) 講演では HSC や TMT によって大規模データ時代が来るとされていたが、それは既に到来している。ソフトウェア面でも地方大学との連携が可能と考える。 (中島)