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    教育・科学研究向けRDMデータレイクソリューション

    膨大な量の研究データを効率的かつ公平に管理します

  • 概要
  • ソリューションアーキテクチャ
  • 利点
  • 製品
  • ユーザー事例

FAIR原則と研究データ管理(RDM)の目標

FAIR原則は、効果的なRDMの基盤となる国際的に認められたガイドラインです。データがFAIR(検索可能/Findable、アクセス可能/Accessible、相互運用可能/Interoperable、再利用可能/Reusable)であることを保証することは、科学データ保存の完全性、有用性、安全性を保証するのに役立ちます。

RDMは従来のデータ収集と保存の枠を超えた、現代科学における主要なトピックです。RDMはデータが安全に収集、保存、分析され、長期にわたって利用可能であることを保証するために、データフローに関連するすべての必要なプロセスを網羅しています。

FAIR Principles and Goals of Research Data Management (RDM)


RDMに対する課題

  • ストレージ不足

    • データ量はペタバイト(PB)からエクサバイト(EB)規模へと爆発的に増加している。
    • オープンプラットフォーム上の膨大な数の大容量ファイルを、少なくとも10年間は安全に保持しなければならない。
    • 災害復旧用に複数のコピーが使用されるため、スペース利用率は30%未満となっている。.
  • データサイロ

    • 大学や機関間のデータ共有は依然として困難であり、オープンサイエンス推進に不可欠な学際的・機関横断的・国境を越えた共同研究を阻害している。
    • 様々なHPCシナリオや異種研究ワークフローやデータは、複雑なデータ処理と多様なプロトコルを伴う。
  • 複雑な管理

    •  大学・研究機関間で多様なストレージデバイスが使用されるため、アクセス方式が乱立し管理が複雑化している。 
    • メタデータ管理の統一化が図られていないため、専門研究・学際プロジェクト・データクレンジング・共同研究における効率的なデータ検索が阻害されている。 
    • 安全なデータ共有メカニズムが欠如しているため、高価値データのプライバシー・セキュリティ・規制順守を確保することが困難。
アーキテクチャ

アーキテクチャ

教育・科学研究向けRDMデータレイクソリューションは、教育・科学研究のシナリオ向けに設計されています。DMEデータ管理プラットフォームとOceanStor Pacificオールフラッシュスケールアウトストレージを基盤とするこのソリューションは、効率的なRDMを実現します。オブジェクトS3プロトコルをベースとした業界独自の3サイト同期マルチアクティブおよび12サイト非同期マルチアクティブ技術を採用し、柔軟な研究データ共有と信頼性の高い災害復旧を実現するとともに、HPCプラットフォームとRDMデータレイク間のオンデマンドデータモビリティを実現します。さらに、データセンターやクラスター間のデータの統合スケジューリングを実現するDME(Omni-Dataverse)技術により、数百億ものファイルからわずか数秒でデータを取得できます。

アーキテクチャ
Huawei

利点

高密度&グリーン

高密度&グリーン

• 高容量密度:パフォーマンスプールは2Uスペースに36基の61.44TB SSDを収容、キャパシティプールは5Uスペースに120ディスクを収容。
• 比類なき容量利用率:単一クラスター内の高比率ECにより91.6%の利用率を達成。クラスター間HyperGeoECによりECフラグメントのみを保存。

地域を超えた共有

地域を超えた共有

• 大学や教育機関間:最大12拠点にECを展開可能で、全拠点からデータにアクセス可能。
• RDMとHPCプラットフォーム間:SmartSyncによりサービスプール間のデータ同期・移動を実現。
• クロスサービスデータ共有:シームレスなマルチプロトコル相互運用により、複数サービスが単一データコピーにアクセス可能。複数コピーによるリソース浪費を解消。

統合管理

統合管理

• 堅牢なデータセキュリティ: WORMとデータ暗号化により、不正変更や悪意あるアクセスからデータを保護。
• 使いやすさ:豊富なAPIライブラリが異なるアプリケーションの統合を支援。テナント自己管理インターフェースにより、各組織のオンデマンド管理を容易に実現。

製品

ユーザー事例

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