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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00029201 2025-01-22T17:41:45Z 1164:2240:2268:2270

Grid Datafarmにおける天文学データ解析ツールの性能評価 Performance Evaluation of Astronomical Data Analysis Tools on Grid Datafarm Architecture 山本, 直孝 建部修見 関口, 智嗣 Naotaka, Yamamoto Osamu, Tatebe Satoshi, Sekiguchi 観測的天文学の分野では観測装置の大型化が進んでおり，得られる観測データの量が増大している．個人の研究者が得たデータを解析する場合には数台の計算機があれば十分であるが，アーカイブされている全てのデータを解析するためには大規模ストレージおよび分散処理などをサポートしたミドルウェアが必要である．そこで，ペタバイトスケールインテンシブコンピューティングのためのアーキテクチャである Grid Datafarm を用いた解析環境の構築を試みた．Grid Datafarm の参照実装であるGfarm を用いてデータ解析ツールを実行し，大規模な分散処理環境下での動作を確認した．これにより，観測データの一次処理や観測データからの天体検出を効率的に並列分散処理することができ，59ノードを用いた解析ツールの実行によって 1.5 GB/sのトータル I/O 性能が得られた．さらに，FITSファイルブラウザを動作させたことにより天文学データ解析のための基礎を整えることが出来た．一方で，メタデータサーバへのアクセスの集中によりスケーラビリティが保たれないという問題が生じ，より大規模な環境で解析環境を実現するためには改善する必要があることが明らかとなった． Aiming at a comprehensive study of archival data of astronomical observatories that has a possibility of new science and new knowledge in the observational astronomical field, we constructed a large-scale parallel and distributed data analysis environment using a Gfarm reference implementation of the Grid Datafarm architecture. A set of data analysis tools including data reduction tools and a source extractor tool, were successfully executed in parallel on the Gfarm parallel file system, and the parallel I/O operations has achieved data transfer rate of 1.5 GB/s using 59 cluster nodes. A FITS-file browser was also successfully executed on the file system, which gave a fundamental environment of astronomical data analysis. On the other hand, there is a scalability problem due to the concentration of filesystem metadata accesses, which needs to be improved to realize much large-scale data analysis. technical report 情報処理学会 2003-08-04 application/pdf 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC） 83(2003-HPC-095) 2003 185 190 AN10463942 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/29201/files/IPSJ-HPC03095032.pdf jpn