研究室のJupyterHubを学認RDMにつなぐための教材　NIIが示した学認RDMデータ解析機能の利用支援

国立情報学研究所クラウド基盤研究開発センターの藤原と申します。よろしくお願いいたします。このセッションはGakuNin RDMのセッションということで、あ、ごめんなさい。GakuNin LMSのセッションということで、人材育成がメインのテーマで、人材育成や機関全体の教育研究に関わる皆さんにお集まりいただいていると思いますが、私の方からはその教育内容についての宣伝をさせていただきます。畑違いの方もいらっしゃるかもしれませんが、教材の開発をしましたという宣伝のために参りましたので、是非ご一聴いただければと思います。

で、このGakuNin RDMデータ解析機能というものを私が担当しておりまして、何かと言いますと、GakuNin RDM、NIIが提供しております、NII RDCの中の研究データ管理基盤でございます。これに付随するデータ解析機能ということで、個人用のJupyterLab環境、このJupyterLabというのはプログラミングの開発実行ができるオンラインの環境でございますが、これをGakuNin RDMの利用者の皆様に提供しているというサービスになっております。PythonやRやまたMATLABのプログラムを、自分のコンピューターにPythonの実行環境などをセットアップすることなく、NIIのクラウド上でボタン1つですぐに実行することができるという点で、お気軽に使える実行環境として教育研究に使っていただいているところです。

で、それだけだったら別に教育なんて受けなくたって気軽に使えるんだからボタン1つでいいじゃないかというところなんですけれども、実はNIIのクラウドで提供している環境は思品でございまして、メモリー5GB、ストレージ10GBという、比較的、かなり小規模な環境のみを提供しております。これは別にNIIがケチだからということではなくって、意図的にこのような運営をしております。より本格的な、大きなメモリーを使う計算であるとか、GPUや強いCPUを使いたいという、そういう目的の方には、自分でサーバーを立てていただいて、その上にGakuNin RDMと連携可能なJupyterHubの環境をインストールして、それを使ってくださいということを、これは運営当初からご案内しておいたところです。

ところがですね、難しいんですよ。ぶっちゃけそこまでやる人がいないというのが、今までやってきたところで見えてきました。そこで今回ですね、このGakuNin LMSの新しい教材の1つとして、エンドユーザーの学生さんとか個々の研究者さんにJupyterLabの使い方をお教えするというのも1つあるんですけれども、それに加えて、研究室を運営している先生の方、またはその学科などで研究用のプログラミング環境を提供する立場の方に向けて、この独自のJupyterHub環境を立ち上げるためのコンピューターのセットアップ方法、あるいはクラウドの選定方法、またそこにどういうネットワークの設定が必要で、マシンの設定が必要で、これとこれの作業をしてくださいと。で、そのための考え方はこうこうで、気をつけるべきポイントはこうですという内容の教材を作りましたというのが、今日の私からの発表内容になります。

はい。で、もう今ほぼ言いたいこと全部言っちゃったので、宣伝をさせてくださいということなんですが、GakuNin RDMデータ解析機能の方では、単純な機能ではあるんですけれども、継続的にアップデートとして新機能の開発や既存機能の細かい改良などを進めております。特に最近ではですね、AIコーディングの普及に伴いまして、Jupyterの上でもAIを使って自然言語で賢いノートブックが作れるんじゃないかということで、私どもの方で開発しましたジュピターミネルバというシステムをこのGakuNin RDMデータ解析機能の上で実行可能な環境を整えております。

で、先ほどもうほとんど喋っちゃいましたけれど、今回アップデートの内容として紹介したいのはこちらの、eラーニング教材と、それから外部サーバー設定用のノートブックを公開しましたということです。

ちょっとeラーニング教材の内容を少し詳しくご紹介します。大きく2つの教材に分かれております。1つはユーザー向け。これは実際にJupyterHub、Jupyter Notebookを使ってプログラムを作成する立場の、学生さんとかプログラマーの方向けの内容となっております。テーマ1として標準搭載の解析環境であるNIIのJupyterの使い方。テーマ2として、外部サーバーに構築された解析環境JupyterHubの使い方。この2つのテーマを取り上げております。このテーマ2の方は、外部サーバーというものをその研究室の先生なり技術者の方があらかじめ用意してあるという前提で、その使い方をご提示するものです。

で、もう1つの方の教材は教員・管理者向けということで、この外部サーバーを、混流っていうのかな、立てるにあたって、実際にやるべき作業を詳細にご説明した内容となっております。これはただ、このパッケージをインストールしてくださいとか、この手順をやってくださいということだけではなくって、ネットワークの設定、あるいはそもそもそのネットワーク設定が可能なのかどうかという環境の考え方から、また自分が学生に使わせたい計算内容に応じたコンピューターの選定の仕方まで、割と幅広い内容の教材となっております。

さらにこの教材を踏まえて、研究室内でそのデータ解析とデータそのものと、それからその解析プログラムを実行するための実行環境を、先輩から後輩へ引き継いでいく時のノウハウみたいなものをまとめた、ケーススタディ、「研究データ分析の引き継ぎを再現で解く」というタイトルのケーススタディの教材も作っております。これは情報系の先生方にとっては当たり前のような内容ではあるんですけれども、これからより幅広い分野の先生方がデータ駆動型の研究を進めていく、これからやり始めていくという先生方に向けて、基本的な考え方を紹介した内容となっております。

これらの教材はただいま開講準備中という風に伺っております。GakuNin LMS自体は現在157の機関で利用可能で、自分の機関が利用可能かどうかはこちらのホームページから確認可能です。さらに、データ解析機能の方はまたちょっと別の提供方法となっておりまして、こちらはGakuNin RDMサポートポータルの方から、ご自分の機関で利用可能かどうかが確認できるようになっております。もし利用可能でなかった場合には、機関の責任者の方からNIIへ利用申請を出していただくということになりますので、もし自分も使ってみたいんだけど、自分の大学じゃ使えないじゃないかという時はですね、情報システム担当者の方に泣きついて、是非NIIにコンタクトしてくれという風に言ってあげてください。はい。

はい。ここまでで、データ解析機能とその教材の宣伝をさせていただきました。最後にちょっとですね、私の方からクラウド基盤研究開発センターでやっている導入支援サービスというものを宣伝させていただきます。これは、大学や研究機関の情報システム部門の方向けに、クラウドの導入にまつわる主にその手続き的な、あるいはコンプライアンス的な面の問題の解決を支援するサービスとなっております。

各社のクラウドのそれぞれの特徴をリストアップしたチェックリストですとか、最新のトレンドを網羅したセミナー、また各大学等の状況に応じた個別レポートの提供や、コンサルティングも含めてですね、機関としてクラウドを導入したいんだけれども、ガバナンスどうしよう、どういう契約を結べばいいんだろう、発注何で書けばいいんだろうみたいな実務的なところをサポートするサービスとなっております。もちろんGakuNin RDMと連携するデータ解析機能のためのサーバーの立て方なんかもコンサルさせていただくことが可能ですので、関連する機関の方、特に情報システム部門でクラウドの導入に不安を抱えている方は、是非この学認クラウド導入支援サービスを検索して申し込んでいただければ幸いです。

はい。はい。というわけでGakuNin LMSのセッションの中にありながらちょっとクラウドの宣伝をさせていただきましたが、この後、GakuNin LMS本体の宣伝もさせていただきますので、引き続きよろしくお願いいたします。どうもありがとうございました。