ITが支えた“史上初”のブラックホール観測【前編】
ブラックホール初撮影データの保存先に「クラウド」が選ばれなかった理由
ブラックホールを観測するため、世界中に分散する電波望遠鏡が生み出すデータの記録と保存に採用されたのは、クラウドではなく従来型の手法だった。プロジェクトチームが最も合理的だと判断した解とは。
2019年4月10日、巨大ブラックホールの観測を目指したプロジェクト「イベント・ホライズン・テレスコープ」(EHT)の観測チームが、初めて観測に成功したブラックホールの画像を公開した。高度なITを結集させることで歴史に残る記録的な成果を生み出した。
EHTの電波望遠鏡(光ではなく電波を観測する望遠鏡)は、南極を含む世界8カ所に分散して設置されている。それぞれの電波望遠鏡で記録された膨大な量の電波信号のデータは、米マサチューセッツ州ウェストフォードにあるマサチューセッツ工科大学(MIT)ヘイスタック観測所と、ドイツのボンにあるマックス・プランク電波天文学研究所に送られる。
一躍有名になったこのブラックホールの画像は、2017年に5300万光年以上離れた銀河「M87」で捉えたデータだ。ストレージのデータ量は約3.5P(ペタ)Bを要し、データを関連付けて画像を形成するまでに2年かかった。
EHTのエンジニアは、この天文学研究で扱うデータを「天文学的」とはならないコストで保存する手段を見つける必要があった。
非現実的だったクラウド
通常であれば、世界に分散した観測拠点から、長期にわたって得られるデータを集約するストレージとしては、クラウドが有望な選択肢となる。EHTのデータサイエンティスト、リンディ・ブラックバーン氏は「電波望遠鏡から生み出されるデータの保存先として、クラウドは優れた選択肢ではなかった」と語る。それはなぜだったのか。
電波望遠鏡は64Gbpsの速度でデータを記録し、1回の観測時間は10時間を超えることもある。つまり電波望遠鏡が1回稼働するごとに、0.5PB前後のデータが生成される可能性がある。それぞれの拠点で同時にデータを記録するため、記録速度と収集するデータの量だけを考えても、クラウドにアップロードするのは非現実的だった。
「現時点では、大量のHDDへ同時並行的に記録して、そのHDDを物理的に別の場所へ輸送することが最も現実的な方法だと判断した」と、ブラックバーン氏は言う。ただし、その選択にも問題はあった。最大の難点は、2月から11月まで飛行機が飛べない南極での輸送だった。データ量がPB級になるインベントリの管理やメンテナンスにかかるコストの削減、輸送方法の検討も課題だった。同氏は、物理的に輸送する以外にもPB級のデータを移動させる他の手段を常に探していた。
衛星からのレーザーを使った高速通信で、生データを電波望遠鏡から直接転送できる革新的な技術があれば、物理ディスクを輸送する必要性が完全になくなる。より軽量かつ高速でコンパクトなSSDを利用する方法もあった。これは「SSDとHDDのどちらが経済的か、という点に完全に依存していた」(ブラックバーン氏)
データ処理についても「クラウドを使うことは非現実的だった」と、ヘイスタック観測所でコリレーション(変数間の相関関係を分析する手法)ワーキンググループの共同リーダーを務めるジェフ・クルー氏は語る。ヘイスタック観測所は、EHTが持つ2つのコリレーション施設の一つだ。専用のコンピュータクラスタを使って電波望遠鏡が捉える電波信号のデータを処理する。EHTは最終的にこの観測所で完全なブラックホールの画像を作り出した。
ヘイスタック観測所ではおよそ1000個のスレッド(コンピュータによる処理の単位)が、全電波望遠鏡から記録されるデータ間の相関関係の計算に当たった。これだけの処理能力を擁しても、観測データを処理できる速度は、データを収集する速度の20%程度にとどまった。「これはボトルネックだったが、クラウドを使っても処理を加速させることはできなかった」とクルー氏は言う。
「現時点ではクラウドを使ったデータ処理は合理的ではない」というのが、クルー氏の考えだ。データの量が多過ぎて、クラウドへのアップロードには法外なコストがかかる。仮にアップロードしても、クラウドにデータを配置して効率的に処理することは難しい。
ハードウェアを増強する選択肢はあった。それでもデータの参照や検証には時間や人時を要する。EHTのリソースをコリレーション処理の高速化のために費やすことは合理的ではないと判断した。
後編では、EHTのプロジェクトチームが採用したHDDと、データ保護の手法について紹介する。
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ITが支えた“史上初”のブラックホール観測
世界初のブラックホール観測。その成功には、P(ペタ)B級の電波信号のデータを捉え、保存・処理し、バックアップする手段が必要だった。それはどのようなものだったのか。
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