Container, Cloud, and HPC

DBCLSでのコンテナ・クラウド活用紹介 in 第一回 HPC-OPS 研究会 https://bit.riken.jp/2018/02/1st-hpc-ops-mtg/

Transcript

1. DBCLS でのコンテナ・ クラウド活用紹介 ライフサイエンス統合デー タベー スセンター (DBCLS) 大田達郎 @inutano
2. 誰 ゲノムデー タの共有促進のための技術開発をしています twitter.com/iNut github.com/inutano speakerdeck.com/inutano 所属 ライフサイエンス統合デー タベー スセンター (DBCLS) 生命科学研究に資する研究開発 デー タリソー ス、 インフラ
3. 話すこと 話題提供 科学研究の現場におけるインフラについて 広く浅く キー ワー ド オンプレ (and|or) クラウド HPC をクラウドで拡張する コンテナによるアプリケー ションの可搬性と再現性の向上
4. Topics 1. WebApp hosting: オンプレとクラウドの間 2. HPC x Cloud: 前処理から可視化まで 3. HPC x Container: セキュリティの問題と環境選択
5. WebApp hosting
6. WebApp hosting on DBCLS 約30 ほどのウェブアプリケー ション 従来は全て自前のウェブサー バで 計算機の管理コスト削減、 停電対策のため商用クラウド利用を開始 課題 コスト 長期に維持するならオンプレの方が安い場合も 特にストレー ジと転送料金が高い セキュリティ クラウド扱える人材 ベンダー ロックイン 何をクラウドで、 何をオンプレでホストするか？
7. 事例: ChIP‑Atlas 世界中から集まる公開済み実験デー タを統一基準で再解析 http://chip‑atlas.org 再解析したデー タを使ったデー タ分析ツー ルを提供 ユー ザデー タとの比較 関連するデー タの検索 デー タサイズが巨大 FTP サー バのファイル合計20TB 程度 毎月更新 現在70,000 件ほどの実験デー タを公開 NBDC のDB アー カイブを利用 研究デー タ公開用アー カイブサー ビス
8. 事例: ChIP‑Atlas 毎月更新の処理とオンデマンド解析 in silico ChIP を NIG SC で bed デー タ (20TB) は NBDC DB Archive から配信
9. HPC x Cloud
10. HPC x Cloud 遺伝学研究所スー パー コンピュー ター システム スパコン？ でかいクラスタマシン 分散ジョブ実行システム (Univa Grid Engine) 大型共有ストレー ジ (lustre) と 共有メモリ (max 10TB) 商用クラウドと接続 混雑時に分散できる ウェブサー バが建てられる ゲノムブラウザ Jupyter notebook クラウドの料金はユー ザが負担 ( 請求書払いが可能) 興味のあるユー ザの方は問い合わせを
11. NIG SC to Cloud 1. ユー ザが reseller に登録すると IAM ユー ザが作成される 2. ユー ザはNIG スパコンにログインしスクリプトを実行 3. デー タのコピー とEC2 へのログインが実行される
12. HPC x Container
13. Which container? 遺伝研スパコンテスト環境でdocker を試験 OS やドライバの問題があり本番環境には反映していない docker/udocker/shifter/singularity? 最終的な結論は出ていない 事例の少なさ OS やドライバの制約 セキュリティ
14. Container metrics コンテナによる可搬性の向上により環境の選択肢が増える アプリケー ションごとに必要なスペックを知る必要がある github.com/inutano/docker‑metrics‑collector Telegraf/Fluentd/Elasticsearch+Kibana g i t c l o n e & & d o c k e r - c o m p o s e u p Common Workflow Language との接続を実装中
15. Container metrics 1. Telegraf が同一ホスト上のコンテナによるリソー ス消費を記録 2. fluentd が elasticsearch にログを貯める 3. CWL のワー クフロー メタデー タをelasticsearch にロー ド 4. kibana で可視化、elasticsearch でメタデー タの全文検索が可能
16. 科学研究のためのインフラは何であるべきか
17. アカデミアにおけるインフラ開発整備のモチベー ション 世の研究者は時間がない 計算機をメンテする時間がない それクラウドで… ソフトウェアを都度インストー ルするのが面倒 それコンテナで… 新しい技術は導入のハー ドルが高い 研究者はインフラのことを1 秒も考えずに研究したい 「 気がついたら使っていた」 がベスト 研究者に時間を作ることの価値は計り知れない
18. Monthly Meetup の勧め 研究者の数に対してインフラを( やりたい| やれる| やる) 人は少ない 結託すべし 既に誰かが悩んだことで悩んではいけない 月に一度、 組織の垣根を超えて共同作業する日があるとよい SPARQLthon Galaxy meetup Workflow meetup 研究は競争かもしれないが、 インフラはオー プンに
19. まとめ オンプレとクラウドの使い分け、 その見極めが重要 HPC とクラウドの接続をユー ザに意識させない HPC におけるコンテナ利用の事例を積み上げて普及を 開発者同士の情報交換の場をつくる