⼤学ICT推進協議会 2022年度 年次⼤会

研究データマネジメント部会 企画セッション
15AM2E ⼤学における研究データの利活⽤を⽀える最先端ストレージソリューション

研究データの”受益者負担”を実現する
マルチ テナント ストレージ技術

ネットアップ合同会社
CTO Office, Chief Technology Evangelist, 神原 豊彦
2022/12/13© 2022 NetApp, Inc. All rights reserved.

京都⼤学RDM基盤の課題 より

情報漏洩リスクへの対応
デジタルフォレンジック(犯罪捜査)対応と機密データの取扱い

多様な環境におけるデータ共有⼿法

時代に即した 新たな要望
10年以上の安定動作・ユーザー管理・受益者負担

1© 2022 NetApp, Inc. All rights reserved.

ユーザー⾏動分析 と データ管理状況の可視化
ユーザーの「⽇常の振る舞い」の傾向分析から、「異常⾏動」を検知データ管理状況の可視化（NetApp BlueXP）

データ・ファブリック
多様な環境で データを効率的に共有し、管理するデータ基盤のコンセプト

Storage as a Service としての新しい利⽤形態
10年以上 安定して利⽤できる「サービス」の実現
マルチテナント技術に基づく 受益者負担を原則とした「サービス」モデルの構築

UBA: User Behavior Analysis
ユーザー⾏動分析
AI・機械学習の技術を利⽤し、データファイルを監視するのではなく、「ユーザーがどんなアクセスをしているのか」を監視する。

n Step.1: ユーザーの「通常の振る舞い」を学習させる• ユーザーが 通常、どのような振る舞いをしているか? をログを収集することで、A.I. に学習させる（傾向分析）• ⼀般的に 約2週間〜1ヶ⽉程度の期間が必要• 例: ユーザー操作が⾏われる時間帯、⼊出⼒データ量、アクセスする端末とサーバー・ストレージのパターン など

n Step.2: 通常時から導かれる「異常時」の「⾏動」や「振る舞い」のパターンを算出し、監視する• Abnormal Detection: 異常検知
• 例: 深夜の時間に、⼤量のデータの読み出しが発⽣• 例: いつもと異なるサーバーのファイルを⼤量に削除している

n Step.3: 「異常」を検出したことを 管理者に通知し、予め定められた「対応策」を実⾏する

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3© 2022 NetApp, Inc. All rights reserved.

UBA: User Behavior Analysis
ユーザー⾏動分析
AI・機械学習の技術を利⽤し、データファイルを監視するのではなく、「ユーザーがどんなアクセスをしているのか」を監視する。

n メリット• ランサムウェアなどの 新たなサイバー攻撃への防御策• ゼロトラスト ネットワーク セキュリティ に準じた対応策• 「乗っ取られたユーザー」「悪意あるユーザー」を迅速に検出• デジタル フォレンジック(犯罪捜査) における 証跡の保管

n 留意事項• 誤検知• 例: 頻度の少ない 定期作業による データの⼤量削除や移動• ユーザー管理に精度が求められる• ゲスト ユーザーや、テンポラリ ユーザー などの取り扱いをどうするか?

留意事項はあるものの、メリットは⼤きい。
他の要素(EDR、監査ログ等)と組合せて利⽤することで、充分に実⽤可能な 現実解となり得る
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システムに散財するデータの可視化とネットワークにアクセスできる ユーザー管理の⾼精度化が重要な鍵を握る凡例:ご参考）モダン データセンター アーキテクチャ（⼀般例）
デジタル ワークスペース

システム プロジェクト
濃⾊: NetApp得意分野
論理接続,連携

顧客サービスシステム

新規デジタルビジネス領域
API連携 エコシステム
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管理

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管理

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管理

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管理

業
績評
価

サプライチェーン
PLM

トレーサビリティ
仮想化統合基盤・統合データベース基盤 ・プライベートクラウド

オンプレミス

基幹業務システム・ERP
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物流追跡学術研究・教育機関のお客様からの声
デジタルシフトがあらゆる分野で進む中で、コンピューティング リソースの選択肢が増加し、利⽤分野が急速に多様化している

n 学術研究・教育機関のIT基盤担当者様 からの声
• 理⼯系学部以外の コンピューティング利⽤が増加している• オープンサイエンスのためにも データの⻑期保管と共有が重要• ハイブリッド マルチクラウドの環境をどのように効率化すれば良いか• 基盤設備の維持管理・運⽤を「誰が」実施し予算を確保するか

n 研究データの⻑期保存を どのように実現するか• 10年を超える ⻑期保管を実現する技術と枠組みは?
• 誰が運⽤を担うのか?
• データストレージ インフラにおける専⾨家をどうするのか?

n 複雑化する 「データ管理」• サイバー攻撃からの防御を⽬的とした 脆弱性の迅速な改修• 個⼈情報保護・プライバシー保護のための コンプライアンス対応• 機密データ・知財への適切なアクセスを維持するには?

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デジタル技術の活⽤が様々な分野で進む現在
学術研究・教育機関においても理⼯系のみならず ⼈⽂社会系分野からの計算機リソース活⽤が増加
新しいデータ共有の枠組みが求められている

データ・ファブリック
2014年 NetApp INSIGHT イベントにて提唱
現在では ICT分野の戦略的テクノロジの⼀般⽤語にパブリッククラウド

データ・ファブリック

戦略的テクノロジのトップ・トレンド 2022
第1位

DATA FABRIC

オンプレミスクラウド
エンタープライズ IT

分散保管されたデータを論理的に整理統合し、データの解析・活⽤・連携を促進するために、「セキュアに保護された統合データ管理基盤」を整備すること
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クラウドを跨る 共通した データ管理プラットフォームを先進事例: 創薬における データ活⽤基盤• 異なる分野の科学者がデータに基づいた研究開発をスムーズに• 世界規模のハイブリッド マルチクラウド環境でData Fabricを実現

私たちの ハイブリッド マルチ クラウド環境に導⼊されている
Data Fabric の最も重要な価値は、プライベートクラウドから パブリッククラウドへのワークロードの移動に際し、利⽤者であるサイエンティストが 「データが どこでも 常に利⽤可能である」 ことを知っている環境を実現したことです。
アストラゼネカ社 グローバル インフラストラクチャ担当 ディレクター
スコット ハンター⽒

創薬に携わる 各分野の科学者

臨床試験

治験情報

基礎研究

抗原解析

薬物情報

⽣体分⼦

Data Fabric（データ活⽤プラットフォーム）
⾃社設備

ハイブリッドマルチクラウド: AZ Cloud
計算処理ワークロードが どんな環境にあってもデータは 常に利⽤可能に
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データ・ファブリックを構成する 4つの要素全体の可視化

データ管理 サービス

データ オーケストレーション

クラウド ストレージ
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• 接続トポロジーの可視化• ユーザー⾏動分析
• ダッシュボード と レポーティング• データの保護（バックアップ、リストア、外部保管）、災害対策（遠隔地レプリケーション、切替稼働）• データの移動（同期、移⾏）

・ データセキュリティ（アクセス遮断、監査、アクセスログ）• データの種別（ポリシーに準じた分類、保護レベルの分類）• データ取扱いの 「粒度」 を 上位ミドルウェアとシームレスに合わせる• 例: RDBMSにおける ログとデータ、仮想化技術における 仮想ボリューム、コンテナにおける 論理ボリューム• マルチテナント ストレージ• 効率的なデータの格納・保管技術の実装（重複排除・圧縮など）によりメディア単価を逓減• 標準プロトコルによる データの⼊出⼒（SCSI, NVMe, FCP, NFS, CIFS, S3）• 物理層の障害やメンテナンス作業からの透過性の実現（フェイルオーバー、透過的データ移⾏）

NetApp Keystone
パブリック クラウドで提供される データ ストレージサービスをプライベート環境に「サービス」として提供
ハイブリッド マルチ クラウド環境でのデータ共有を実現

データ ストレージ ソリューション ポートフォリオ
製品の購⼊
通常購⼊

（ハードウェア・ソフトウェア）

サービスの利⽤
プライベートパブリック クラウド

リース・レンタル
NetApp Capitol Solution

Keystone
オンプレミスクラウド

オンプレミス / ニアクラウド

OPEX

CAPEX
FAS/AFF Series

Keystone

Amazon FSx for NetApp ONTAP

E-Series
SolidFire

ファイル サービス
ブロック サービス

Azure NetApp Files
Cloud Volumes Service for GCP

StorageGRID

オブジェクト サービス

（ファイルサービス, ブロックサービス）10© 2022 NetApp, Inc. All rights reserved.

質問: あなたの会社のIT部⾨では、サービス利⽤モデルを活⽤することで、どのような効果が得られましたか︖
最適化と予測により、利⽤可能なITインフラの量が増えた

51%

インフラメンテ業務の⼯数を削減し、優先業務に集中できた47%

新しいインフラ機能の導⼊展開を加速できた41%

ハードウェア費⽤を従量課⾦型に変え、ITリスクを低減

40%

ITチームの⾃由度が⾼まり、全体的なリスクが低減された

39%

ITインフラにOPEX会計モデルを適⽤した

39%

ITインフラのスケーラビリティを強化した

38%

運⽤コストの削減ができた

32%
出典: ESG Research Report, Data Infrastructure Trends, November 2021.

サービス利⽤への変⾰により、利⽤可能なリソースの最⼤化、ITスタッフの優先度の⾼い業務への集中に成功先進事例: ⾃動⾞開発を⽀える Data Fabric• 熾烈な市場競争を勝ち抜くための 全社ストレージ基盤の⾒直し• kyndryl & NetApp にて提供する ストレージ ”サービス” 基盤n ビジネス チャレンジ• ⾃動運転、先進運転⽀援、電気⾃動⾞など、⾃動⾞業界におけるデジタルシフト競争は他の業界を凌駕しています• 勝ち抜くためには、機械学習・データ解析など新たなIT技術に加え、無停⽌で利⽤できる世界規模のデータプラットフォームが不可⽋です• 5⼤陸 17カ国で利⽤できる信頼性の⾼い、あるべきデータサービスの検討に18ヶ⽉以上を費やしてきました

n ソリューション• NetApp Keystone による 世界規模でのData Fabricの実現• kyndryl社による サービスマネージメントと、先端技術開発チームとのコラボレーションの実現• 業界で最も⾼度なハイブリッドクラウド データプラットフォームの構築

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京都⼤学RDM基盤の課題 より

情報漏洩リスクへの対応
デジタルフォレンジック(犯罪捜査)対応と機密データの取扱い

多様な環境におけるデータ共有⼿法

時代に即した 新たな要望
10年以上の安定動作・ユーザー管理・受益者負担

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ユーザー⾏動分析 と データ管理状況の可視化
ユーザーの「⽇常の振る舞い」の傾向分析から、「異常⾏動」を検知
データ管理状況の可視化（NetApp BlueXP）

データ・ファブリック
多様な環境で データを効率的に共有し、管理するデータ基盤のコンセプト

Storage as a Service としての新しい利⽤形態
10年以上 安定して利⽤できる「サービス」の実現
マルチテナント技術に基づく 受益者負担を原則とした「サービス」モデルの構築

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