Microsoft Word - Charting_the_Galaxy_J.docx

Size: px

Start display at page:

Download "Microsoft Word - Charting_the_Galaxy_J.docx"

りえしのしま
5 years ago
Views:

1 欧州宇宙機関 : 衛星ガイアと INTERSYSTEMS CACHÉ を使用し銀河の地図を作成要約欧州宇宙機関 (ESA) は衛星ガイアによって収集された天体データの分析に使用する AGIS 位置天文観測ソリューションのデータベーステクノロジに InterSystems Caché を選択しましたガイアミッションとは約 10 億個の天体の正確な立体地図を作成するというものですこのミッションでは AGIS ソリューションによってガイアが観測した空間データを反復的に収集してその精度を高め最終的には約 20 マイクロアーク秒を達成する予定ですこのプロジェクトの非常に厳しいデータ要件に備えるためにインターシステムズが行った機能検証ではそれぞれ約 600 バイトの独立した Java オブジェクト 50 億個を 24 時間以内に Caché データベースに挿入することが求められました機能検証では Red Hat Enterprise Linux 5.5 を搭載した 8 コア 64 ビット Intel プロセッサマシンで Caché を実行し平均 112,000 オブジェクト / 秒の挿入速度で 12 時間 18 分ですべてのデータを取り込むことができました William O Mullane ( 欧州宇宙機関科学事業開発マネージャ ) Vik Nagjee ( インターシステムズコーポレーションプロダクトマネージャ )

2 欧州宇宙機関 : 衛星ガイアと INTERSYSTEMS CACHÉ を使用し銀河の地図を作成はじめに宇宙ミッションは通常 15 ~ 20 年という長期にわたりますそのためデータの処理操作および保存には長期間のミッションに対応できる堅牢なテクノロジが必要ですこのようなテクノロジには必要に応じて探査機を迅速に調整できるよう重要な最新の処理によるフィードバックをタイムリーに行うことも求められますガイアミッションはこれまでの宇宙研究で最大のデータ処理に挑戦するものと考えられます 2010 年 5 月のインターシステムズのプレスリリースに記載されているように欧州宇宙機関 (ESA) はガイアミッションに関連する科学データの処理を行うために InterSystems Caché を選択しましたインターシステムズと欧州宇宙天文学センター (ESAC) は 2008 年より協力しガイアで求められる一部またはすべてのデータを処理する上で InterSystems Caché がいかに優れているかを見極めさらにガイアプロジェクトの非常に膨大なデータ処理をサポートする経済的なコンピュータアーキテクチャを構築していますガイアミッション衛星ガイアは 2012 年にフランス領ギアナからソユーズロケットによって打ち上げられる予定です地球から L2 までの 150 万 km を 2 か月かけて移動しその後 5 年間宇宙を観測します目的は銀河の立体的な宇宙地図を作成することですギガピクセルの焦点距離と視線速度分光計という 2 つの観測方法を持つ 2000 kg の衛星はすべてを備えた探査機です生涯を通じてガイアは 10 億個の天体をそれぞれ約 80 回観測する予定ですすべての天体の位置と光度を観測するほか約 1 億 5000 万個の天体についてはスペクトルも測定します最終的な地図の位置天文観測の精度は約 20 マイクロアーク秒になると予想されますこの精度を達成するにはきわめて複雑な処理が必要ですすべてのガイアのデータ処理ソフトウェアは Java で記述されていますこれには Astrometric Global Iterative Solution (AGIS) という中核となる位置天文観測ソリューションも含まれ反復的に測定することでガイアが測定したすべてのデータの空間精度を高めますガイアは自由に回転して観測を行いますガイア以外の個々の観測データに関しては一貫した方法で削減する必要がありますそれにより個々の天体観測各天体の位置と動きのモデルおよびガイア自体の姿勢軌道速度すべてが調和し整理されるのです後に座標系全体を国際天文基準座標系 (ICRS) に合わせて調整されることがありますそれが AGIS の課題で InterSystems Caché が選択されたガイアのデータ処理全体の約 10 ~ 50% に相当しますガイアの科学的な目標は広範におよびますしかし全体的な目標は銀河の構造と形成の歴史を明らかにすることであると言えます 2

技術的な課題と要件ガイアはその焦点地点を横切る約 10 9 (10 億 ) 個の天体を観測することになっていますそれぞれの天体について約 100 個の属性を観測するため観測データは合計 10 11 (1 千億 ) 件になる予定ですこのうち約 10 ~ 50% が AGIS を使用したグローバル基準座標系の構築に使用される予定ですグローバル基準座標系のデータは機体の傾きを考慮して修正

3 技術的な課題と要件ガイアはその焦点地点を横切る約 10 9 (10 億 ) 個の天体を観測することになっていますそれぞれの天体について約 100 個の属性を観測するため観測データは合計 (1 千億 ) 件になる予定ですこのうち約 10 ~ 50% が AGIS を使用したグローバル基準座標系の構築に使用される予定ですグローバル基準座標系のデータは機体の傾きを考慮して修正または調整されて地図内の他の天体の位置と動きを更新するのに使用されます図 1 はメインデータベースと AGIS Caché データベース間のデータの流れの簡単なワークフローを示したものです図 1: AGIS の抽出および処理の概略フロー図これまで AGIS Caché データベースには約 1 億個の天体のデータ ( 合計 100 億件の観測データ ) が格納されると予測されていましたまたこのデータのサイズは約 20 テラバイトになると予想されていましたしかし最近では最大 5 億個の天体 ( 合計 500 億件の観測データ ) を AGIS データベースに格納する可能性があると考えられていますその場合は 100 テラバイトのデータベースになりますこのデータは即座に処理を開始できるように 7 日以内にデータベースに取り込むこと ( もしくは挿入される ) が求められています AGIS にデータが取り込まれると全てのデータの修正と調整に約 40 回の処理の繰り返しが必要ですこの作業は 120 日以内に完了しなければなりません調整が完了すると AGIS のデータはメインデータベースに戻され次のサイクルが開始されますミッションの期間を通じてこの処理が繰り返されますさらにガイアのデータ処理全体も反復的です AGIS で調整された位置を使用することで測光や変光などの他のプロセスでもより正確な結果を得ることができますこれらのデータでさらに次の AGIS ソリューションがよりよいものになります 3

AGIS Caché データベースへのデータの取り込み AGIS データモデルは複数のオブジェクトで構成され Java インターフェースを使用して定義されます具体的に言うと AGIS ではそれぞれの観測データが独立した AstroElementary オブジェクトとして扱われます図 2 に示すように AstroElementary オブジェクトにはさまざまなプロパティがあり ( 大部分は

Java プログラムはガイアで生成された 100 テラバイトのデータを 500 億個の独立した AstroElementary オブジェクトとして取り込みますこのデータ取り込みと補助インデックスの作成は 5 日以内に完了しなければなりませんそのため 1 秒間に約 11 万 5 千個の AstroElementary オブジェクトを継続的に取り込む必要があります

4 AGIS Caché データベースへのデータの取り込み AGIS データモデルは複数のオブジェクトで構成され Java インターフェースを使用して定義されます具体的に言うと AGIS ではそれぞれの観測データが独立した AstroElementary オブジェクトとして扱われます図 2 に示すように AstroElementary オブジェクトにはさまざまなプロパティがあり ( 大部分は IEEE Long データ型 ) ディスク上では約 600 バイトですさらに AGIS データベースには取り込み段階で作成されるさまざまな補助インデックスが格納されますこれらのインデックスは AGIS のクエリ処理を補助するほかアドホックレポートを高速化します InterSystems Caché と Java のための Caché extreme 機能を使用して複数の AGIS Java プログラムはガイアで生成された 100 テラバイトのデータを 500 億個の独立した AstroElementary オブジェクトとして取り込みますこのデータ取り込みと補助インデックスの作成は 5 日以内に完了しなければなりませんそのため 1 秒間に約 11 万 5 千個の AstroElementary オブジェクトを継続的に取り込む必要がありますデータ取り込みに関する機能検証機能検証としてインターシステムズと ESAC は NetApp 社のエンジニアと協力して 50 億 (5,000,000,000) 個の AstroElementary オブジェクトを取り込むためのテスト環境を構築しましたこれはミッション完了時に AGIS データベースで予想される全体のデータ量の約 10% に相当します基準に従えばこのデータを 12 時間以内に取り込む必要がありますただしこの機能検証で使用するハードウェアは本稼働レベルに達していないため ESAC はこのデータが 24 時間以内に取り込まれれば機能検証は成功であると宣言することにしました表 1 はこのテストのために用意されたテストシステムの仕様をまとめたものです図 2: AstroElementary データモデル表 1: テストシステムアーキテクチャの概要 4

Java のための Caché extreme 機能を使用してテスト装置では 50 億個の独立した AstroElementary オブジェクトを 12 時間 18 分で取り込むことができ 1 秒間に 11 万 2 千オブジェクトという平均持続速度を達成しました表 2: 取り込みの機能検証結果の概要テストは大成功だったと判断されました特に仮のシステム構成で決められた 24

5 Java のための Caché extreme 機能を使用してテスト装置では 50 億個の独立した AstroElementary オブジェクトを 12 時間 18 分で取り込むことができ 1 秒間に 11 万 2 千オブジェクトという平均持続速度を達成しました表 2: 取り込みの機能検証結果の概要テストは大成功だったと判断されました特に仮のシステム構成で決められた 24 時間の半分強で挿入が完了したためです将来的に複数の並列したプログラムで取り込みテストも含むことが見込まれさらに平均取り込み速度が向上し取り込みの合計時間が短縮される可能性がありますまとめ欧州宇宙機関とインターシステムズが実施した機能検証プロジェクトでは平均 11 万 2 千オブジェクト / 秒という速度で位置天文観測のサンプルデータが InterSystems Caché データベースに挿入されましたテスト全体はテスト用のハードウェアを使用して 12 時間 18 分で完了しましたこれは 24 時間という限られた時間のほぼ半分ですこの結果銀河を調査する衛星ガイアの非常に過酷なデータ要件に対応可能なデータベーステクノロジとして Caché が適切な選択であることがさらに証明されています 5

6 Caché について InterSystems Caché はマッピング不要でオブジェクト SQL および多次元のデータアクセスを可能にする高性能なデータベースです医療金融サービス政府通信小売その他の特定市場において世界中の革新的なアプリケーションで採用されています Java のための Caché extreme について Java のための Caché extreme は InterSystems Caché データベースの新機能で Caché が提供するエンタープライズ機能や高性能な機能を JNI (Java Native Interface) を通して Java で利用できるようにします Java と Caché 間の " インプロセス " 通信を可能にし非常に短い遅延でデータの保存と検索を行います詳細は intersystems.co.jp/extreme/ をご覧ください ESA について欧州宇宙機関 (ESA) はヨーロッパにおける宇宙への窓口です ESA のミッションはヨーロッパの宇宙開発力を推進し宇宙への投資を通じてヨーロッパの市民および全世界に継続的に利益をもたらすことです ESA の任務はヨーロッパの宇宙プログラムを策定し遂行することです ESA のプログラムは地球地球を取り巻く宇宙環境太陽系および銀河系に関する調査を進めること衛星を基にしたテクノロジやサービスを開発することヨーロッパの産業を促進することを目的としていますまた ESA はヨーロッパ以外の宇宙機関とも密接に連携しています ESA はヨーロッパのいくつかの国に拠点を擁しそれぞれが異なる役割を担っています欧州宇宙天文学センター (ESAC) はスペインのマドリード近郊にある ESA の宇宙科学の中心です ESAC で宇宙望遠鏡の科学的操作が行われ生成された科学データすべてがアーカイブされて世界中に配信されますインターシステムズについてインターシステムズコーポレーションはソフトウェアテクノロジにおける世界的なトップ企業です本社を米国マサチューセッツ州ケンブリッジに置き 23 ヶ国に拠点を擁していますインターシステムズでは革新的なアプリケーション向けの高度なソフトウェアテクノロジを提供しています InterSystems Caché はアプリケーションの処理速度と拡張性の向上を実現する高性能なオブジェクトデータベースです InterSystems Ensemble は統合と接続可能なアプリケーションの開発のためのシームレスなプラットフォームです InterSystems HealthShare は地域や国内での医療情報交換で使用する EHR (Electronic Health Record: 電子医療記録 ) の迅速な作成を実現するプラットフォームです InterSystems DeepSee は商取引アプリケーションへのリアルタイムのビジネスインテリジェンスの組み込みを実現するソフトウェアです詳細は Intersystems.co.jp をご覧ください 6

7 インターシステムズジャパン株式会社東京都新宿区西新宿日土地西新宿ビル 17F Tel: Fax: InterSystems.co.jp InterSystems Ensemble と InterSystems Caché は米国インターシステムズ社およびその子会社の登録商標です InterSystems DeepSee と InterSystems HealthShare は米国インターシステムズ社およびその子会社の商標ですその他の製品名は該当各社の商標または登録商標です Copyright 2010 InterSystems Corporation. All rights reserved. 1-10

Microsoft Word - 編集用_Ensemble2010.2HL7MessagingThroughput.docx

Microsoft Word - 編集用_Ensemble2010.2HL7MessagingThroughput.docx INTERSYSTEMS ENSEMBLE HL7V2 メッセージスループット Ensemble (v 2010.2 ビルド 503) HL7v2 のパフォーマンスと拡張性について (2010 年 12 月 ) プロダクトマネジャ VIK NAGJEE, プロダクトマネジャ DAVID LOVELUCK INTERSYSTEMS ENSEMBLE HL7V2 メッセージスループット概要 InterSystems