データエコシステムの進化：研究データ基盤事業の全国展開と将来に向けた展望@(* [( %!*.9 7W1)'*%1 LXN"* 289=)+Y=)H4:<"* $*(ZCQ="* &(#(B?
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モデレータ

棟朝 雅晴
北海道大学 情報基盤センター長・教授（情報環境推進本部 情報化推進室長）

自己紹介1   

棟朝 雅晴（むねとも まさはる）
北海道大学情報基盤センター センター長
システムデザイン研究部門 教授（情報科学院情報科学専攻情報理工学コース）
情報環境推進本部 情報化推進室長
専門： クラウドコンピューティング ・ 並列分散処理
[(・ %!*.9進化計算 ・ メタヒューリスティクス ・@(*機械学習最適化7W1)'*%1 LXN"* 2G [@(*89=)+Y=)H4:<"* $*(#([,P=)
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進化計算学会 会長
７大学情報基盤センター クラウドコンピューティング研究会 主査
クラウド利用促進機構 総合アドバイザー
日本MSP (Managed Service Provider) 協会 顧問 など

北海道大学における研究データ基盤に関する取り組み
n 2006年 北海道大学学術成果コレクション（HUSCAP）
n 2011年 北海道大学アカデミッククラウド
n スパコン＋学術向けクラウドサービス（CloudStack）を展開
n ビッグデータ処理システム（Hadoopクラスタ）の自動構築など

n 2018年 北海道大学ハイパフォーマンスインタークラウド
n スパコン＋学術向け広域分散クラウドサービス（OpenStack）を展開
n クラウドストレージ（NextCloud）の全国共同利用サービスとしての展開

n 2019年 人工知能先進的計算機システムの導入・学内展開
n 2019年 GakuninRDMのSSO対応・クラウドストレージ連携
n 2022年 北海道大学研究データポリシーの制定・研修等の実施

2

3

研究データ管理基盤と北大システム基盤との連携
n 研究データ管理基盤（GakuNin RDM）と北大学際大規模計算機システム基盤との連携により研究データを統一的に管理

データ基 整備の位置づけと状（北大クラウドストレージ）

管理基
プロジェクト 位でファイルなどを管理

学認と連 し安心して共同者とファイルを共有

機関提 のストレージを利用し証 を保 ・保護機関管理

国立情報学所[Test]

パブリッククラウド

100Gbps

WebアプリケーションはNIIが提的 用のためのストレージは機関分

データ管理サービス

最小限のデフォルト

エクストラストレージ

Router

IaaS/
HaaS

IaaS/
HaaS

遠隔バックアップ

総演算性能
4PFlops超

遠隔サイト （東大，阪大，九大，北見工大）

FW/VPNInterconnect

NIIストレージ
HINESに準備

スーパーコンピュータ
サブシステムA

High-Speed Network(学内LAN)

スーパーコンピュータ
サブシステムB

スパコン
ストレージ
管理・業務
系サーバ群

パブリッククラウド（プロバイダーDC）

プライベートクラウド（オンプレミス 境）

パブリッククラウド（プロバイダーDC）(物理・仮想サーバ)

7

文部科学省「次世代学術情報ネットワーク・データ基盤整備作業部会」資料より

IaaS/
HaaS

IaaS/
HaaS

(物理・仮想サーバ)

IaaS/
HaaS

App

WebDAV(物理サーバ)

クラウド
ストレージ

本ネットワーク型拠点の目的は、超大規模計算機と超大容量のストキャンパス内における情報インシデント発生時には、本学のＣＳＩＲＴ人工知能対応先進的計算機システム共同研究

レージおよび超大容量ネットワークなどの情報基盤を用いて、地球環境、エネルギー、物質材料、ゲノム情報、Webデータ、学術情報、本センターでは、北海道大学の研究者を対象に、アクセラレータを活用

センサーネットワークからの時系列データ、映像データ、プログラム解析、その他情報処理一般の分野における、これまでに解決や解明が極めて困難とされてきた、いわゆるグランドチャレンジ的な問題について、学際的な共同利用・共同研究を実施することにより、我が国の学術・研究基盤の更なる高度化と恒常的な発展に資することにあります。

した人工知能研究、サイバーフィジカルシステム等を含むさまざまな研究分
野への人工知能技術の移転による研究の加速を目的とする、人工知能対応先進的計算機システムを導入し、2019年12月より運用を開始しました。
また、本システムを利用する共同研究課題の公募を実施しており、令和元年度は５件、令和２年度は6件（令和２年8月現在）採択されています。

（Computer Security Incident Response Team）
である情報環境推進本部情報セキュリティ対策室との協働において、情報収集、原因究明、インシデント内容の分析、当座の措置ならびに再発防止策の策定などの中核を担っています。

啓発活動

北大における研究支援システム・データ管理・処理環境■ 拠点の運営

本拠点は、東京大学情報基盤センターを中核拠点とし、同中核拠点に拠点運営委員会及び共同研究課題審査委員会を設置して運営を行っています。

■ 公募型共同研究の推進本拠点では、大規模情報基盤を利用した学際的な研究を対象として、超大規模数値計算系応用分野、超大規模データ処理系応用分野、超大容量ネットワーク技術分野、およびこれらの研究分野を統合した超大規模情報システム関連研究分野に関する研究課題を募集し、令和2年度は、52件（内、本センター拠点関係は7件）の共同研究を行っています。また、平成28年度から、ネットワーク型拠点を構成する各センターで独自に募集する共同研究を将来的なJHPCN課題への進展を期待し、JHPCN萌芽型共同研究とする制度が開始されました。令和2年度は、5月現在で、43件（内、本センター拠点関係は5件）が採択されています。

■ 拠点公募型共同研究で利用可能な計算機資源計算ノード（FUJITSU PRIMERGY CX400 M4、CX2570 M5）は8ノードで構成され、各ノードは2基のIntel製CPU（Xeon Gold6230、20コア）、4基のNVIDIA製GPU（Tesla V100 SXM2、32GB）、384GBのメモリ、NVMe接続の1.6TBのSSDを搭載します。計算ノード間は、Intel Omni-Pathネットワークにより結ばれます。また、共用ストレージ（DDN ES200NV）として、21台のSSDで構成される、総物理容量76.8TBのストレージシステムを有します。ソフトウェアとしては、機械学習用の各種ソフトウェア（TensorFlow、PyTorch、Chainer、Caﬀe等）や並列化コンパイラ（PGIProfessional Edition）などが利用可能です。

スーパーコンピュータシステム

リポジトリ（公開基盤）

インタークラウドシステム
物理サーバ
インタークラウドパッケージ
仮想サーバ※L2VPN利用可

HINES

共用ストレージ
DDN ES200NV（76.8TB）
主なソフトウェア
Tensor Flow, PyTorch,
Chainer, Caﬀe,
PGI Professional Edition

利用者(キャンパスネットワーク）

GW

学内実験機器(SINET経由)

関連団体との協働

関係省庁などをはじめ、北海道内のサイバーセキュリティに関わる組織、団体と連携し、各種行事への参画などの活動を行っています。

サイバー訓練不測の事態への備えとして、標的型メールを模した疑似訓練や、仮想インシデントによる即応体制の訓練など、各種サイバー訓練の主体として、
情報環境推進本部と連携して、企画・立案・実施に取り組んでいます。

人工知能対応先進的計算機システムの構成

人工知能システム

実験機器等におけるデータの生成→ クラウド・スパコンストレージへ保存→ スパコン・研究クラウドでの処理→ 保存・公開・フィードバック等のデータフローのガバナンスを確保
セキュリティミニキャンプ開催風景

参考：令和元年度 第6回標的型メール攻撃訓練

スーパーコンピュータ（サブシステム A, B）

研究クラウド（OpenStack）
スパコンストレージ（16PB）(SINET経由)

クラウドストレージ（1PB）

学認RDM

4

計算ノード（8ノード）
FUJITSU PRIMERGY
CX400 M4/CX2570 M5【ノード構成】
CPU：Intel Xeon
（Gold 6230/20コア）
×2
GPU：NVIDIA Tesla V100
（SXM2/32GB）×4
メモリ：384GB
ストレージ：1.6TB SSD（NVMe接続）×1

モバイル・センサー等

Grand Chariot（サブシステムA）
Polaire（サブシステムB)※共用ノード利用

本学で実施される国立大学法人等の各種研修事業や学内部局のFD(Faculty Development)活動において、サイバーセキュリティや個人情報保護などに関する講演を担当し、啓発活動に努めています。

■ 人工知能対応先進的計算機システムの概要

NextCloud

クラウドアーカイブ（5PB）

遠隔サイト（北見工大）
遠隔地（北見）へ定期的に研究データをバックアップ→ BCP対策5

研究DXの実現に向けた全学的展開
研究戦略の策定・推進 （研究推進部等）

nnnnnnnnnn

n 研究戦略策定・規程整備・評価（IR）等への対応
n URA等による包括的支援・産学連携の推進等

先進的な情報技術の提供

先進的な情報技術の活用・実装（情報科学研究院等）（学内各部局）

人工知能・機械学習
データサイエンス・統計解析
量子計算・最適化
計算シミュレーション・HPC
メディア・VR・AR・可視化
ネットワーク・IoTnnnnnn

情報系研究者と応用分野との「リエゾン」

データ駆動型研究の推進
人工知能・機械学習等の活用
計算シミュレーションの活用
各種実験機材との対応
フィールド・センサーとの連携人文系を含む広範囲な連携

情報基盤・情報環境の整備

成果公開基盤・コンテンツの整備（情報基盤センター・情報環境推進本部）（図書館）

計算基盤（スパコン・クラウド）の整備
ストレージ基盤の整備
ネットワーク基盤の整備
ガバナンス・セキュリティの確保

蓄積
共有処理

公開
研究データのライフサイクル

流通
利用

nn
nn

リポジトリ（論文・データ）の整備
データ公開の支援
電子ジャーナルの整備
利用者教育・研修本日の “Key Question”

継続的に進化し続ける「研究データのエコシステム」をどのように実現し、全国展開していくか？

6本日のパネル討論の流れn ポジショントーク
n 本事業に参画するにあたっての思い・課題感を踏まえ、本事業を通じて実現しようと考えていることを提示いただくn テーマ１（本事業が目指すべきゴール）：n 2026年度末時点で、本事業の成果が研究DXの進化にどのように貢献しているべきかを議論いただく

n テーマ２（本事業を全国展開する上での課題と方策）：
n 本事業の取り組みを全国展開し、その成果をより多くの大学・研究機関で活用してもらう上での課題と、それに対する方策・戦略を議論いただく

n ラップアップ7

パネリストのみなさま

8n 美濃 導彦 氏 （理化学研究所 情報統合本部 本部長）
n 田浦 健次朗 氏 （東京大学 情報基盤センター長）
n 青木 学聡 氏 （名古屋大学 情報連携推進本部 情報戦略室長）
n 尾上 孝雄 氏 （大阪大学 理事・副学長）
n 山地 一禎 氏 （NII RCOS センター長）