特開 2024-94822 解析システム、及び解析方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024094822

(43)【公開日】2024-07-10

(54)【発明の名称】解析システム、及び解析方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 8/65 20180101AFI20240703BHJP

【ＦＩ】

G06F8/65

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022211645

(22)【出願日】2022-12-28

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）平成２９～令和３年度、国立研究開発法人日本医療研究開発機構、「創薬等ライフサイエンス研究支援基盤事業」「創薬等ライフサイエンス研究のための相関構造解析プラットフォームによる支援と高度化」委託研究開発、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】504151365

【氏名又は名称】大学共同利用機関法人 高エネルギー加速器研究機構

(74)【代理人】

【識別番号】100165179

【弁理士】

【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡

(74)【代理人】

【識別番号】100188558

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田 雅人

(74)【代理人】

【識別番号】100175824

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100152272

【弁理士】

【氏名又は名称】川越 雄一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100181722

【弁理士】

【氏名又は名称】春田 洋孝

(72)【発明者】

【氏名】山田 悠介

(72)【発明者】

【氏名】守屋 俊夫

【テーマコード（参考）】

5B376

【Ｆターム（参考）】

5B376AA07

5B376CA01

(57)【要約】

【課題】解析を行うユーザが自身で解析ソフトウェアを更新することなく最新の解析ソフトウェアを用いてセキュリティの確保された状態で解析ができること。
【解決手段】クラウドコンピューティングを用いた解析システムであって、アカウント作成部と、第１ユーザアカウントに専用に割り当てられた第１仮想ネットワークと、第２ユーザアカウントに専用に割り当てられた第２仮想ネットワークとを構築する仮想ネットワーク構築部と、解析ソフトウェアを第１仮想ネットワーク内に記憶する記憶部と、第１仮想ネットワークと第２仮想ネットワークとを互いに接続する仮想ネットワーク接続部とを備え、解析ソフトウェアは、第１仮想ネットワークと第２仮想ネットワークとが互いに接続されることによって第１ユーザアカウントと第２ユーザアカウントとの間で共有されており、解析ソフトウェアが更新されると更新後の解析ソフトウェアが共有される。
【選択図】図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

クラウドコンピューティングを用いた解析システムであって、
解析を行うための解析環境を提供する第１ユーザに対する第１ユーザアカウントと、前記解析環境を利用する第２ユーザに対する第２ユーザアカウントとを作成するアカウント作成部と、
前記第１ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第１仮想ネットワークと、前記第２ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第２仮想ネットワークとを前記解析システムのネットワーク内に構築する仮想ネットワーク構築部と、
前記解析を行うための解析ソフトウェアを前記第１仮想ネットワーク内に記憶する記憶部と、
前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとを互いに接続する仮想ネットワーク接続部と、
を備え、
前記解析ソフトウェアは、前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとが互いに接続されることによって前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で共有されており、前記解析ソフトウェアが更新されると、互いに接続された前記第１仮想ネットワーク、及び前記第２仮想ネットワークを介して前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で更新後の前記解析ソフトウェアが共有される
解析システム。

【請求項2】

第１命令に応じて、前記解析ソフトウェアに基づく解析のための環境を前記第２仮想ネットワーク内に設定し、
第２命令に応じて、前記解析を実行するための仮想マシンを前記第２仮想ネットワーク内に生成し、
第３命令に応じて、前記第２ユーザに紐づけられた第３ユーザの端末である第３ユーザ端末と前記仮想マシンとを接続する
請求項１に記載の解析システム。

【請求項3】

前記仮想マシンは、第１仮想マシンであって、
前記第１仮想マシンは、１以上の第２仮想マシンに前記解析を並列計算に基づいて実行させる
請求項２に記載の解析システム。

【請求項4】

前記解析は、１つの解析対象に対して１以上の解析方法から選択された解析方法に基づいて実行される
請求項１に記載の解析システム。

【請求項5】

前記第２ユーザに紐づけられた１以上の第３ユーザ、及び当該第３ユーザの１以上の解析対象毎にリソース使用量を管理する
請求項１に記載の解析システム。

【請求項6】

前記解析とは、クライオ電子顕微鏡によって撮像された結果についての解析である
請求項１に記載の解析システム。

【請求項7】

クラウドコンピューティングを用いた解析システムにおける解析方法であって、
解析を行うための解析環境を提供する第１ユーザに対する第１ユーザアカウントと、前記解析環境を利用する第２ユーザに対する第２ユーザアカウントとを作成するアカウント作成ステップと、
前記第１ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第１仮想ネットワークと、前記第２ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第２仮想ネットワークとを前記解析システムのネットワーク内に構築する仮想ネットワーク構築ステップと、
前記解析を行うための解析ソフトウェアを前記第１仮想ネットワーク内に記憶する記憶ステップと、
前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとを互いに接続する仮想ネットワーク接続ステップと、
を有し、
前記解析ソフトウェアは、前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとが互いに接続されることによって前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で共有されており、前記解析ソフトウェアが更新されると、互いに接続された前記第１仮想ネットワーク、及び前記第２仮想ネットワークを介して前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で更新後の前記解析ソフトウェアが共有される
解析方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、解析システム、及び解析方法に関する。

【背景技術】

【0002】

データ測定装置によって得られた測定データをサーバに送信し、サーバによって測定データに基づく解析を行うシステムが知られている。例えば、電子顕微鏡によって得られた撮像データをサーバに送信し、サーバによって撮像データに基づく解析を行うシステムが知られている。（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－６０７４１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１に記載されるようなシステムでは、測定データをサーバに送信する必要があり、セキュリティが十分ではなかった。また、解析手法は日々進化しており、分野によっては解析に用いられる解析ソフトウェアが頻繁に更新される場合がある。特許文献１に記載されるようなシステムでは、解析を行うユーザは、最新の解析ソフトウェアを利用しようとする場合、解析ソフトウェアが更新される度に解析ソフトウェアをダウンロードサーバなどから取得し、インストールする必要があった。
セキュリティを確保しながら、解析を行うユーザが解析ソフトウェアの更新作業を自身ですることなく常に最新の解析ソフトウェアを用いて即座に解析を開始できることが求められている。

【0005】

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、解析を行うユーザが自身で解析ソフトウェアを更新することなく常に最新の解析ソフトウェアを用いてセキュリティの確保された状態で解析ができる解析システム、及び解析方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、クラウドコンピューティングを用いた解析システムであって、解析を行うための解析環境を提供する第１ユーザに対する第１ユーザアカウントと、前記解析環境を利用する第２ユーザに対する第２ユーザアカウントとを作成するアカウント作成部と、前記第１ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第１仮想ネットワークと、前記第２ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第２仮想ネットワークとを前記解析システムのネットワーク内に構築する仮想ネットワーク構築部と、前記解析を行うための解析ソフトウェアを前記第１仮想ネットワーク内に記憶する記憶部と、前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとを互いに接続する仮想ネットワーク接続部と、を備え、前記解析ソフトウェアは、前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとが互いに接続されることによって前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で共有されており、前記解析ソフトウェアが更新されると、互いに接続された前記第１仮想ネットワーク、及び前記第２仮想ネットワークを介して前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で更新後の前記解析ソフトウェアが共有される解析システムである。

【0007】

また、本発明の一態様は、上記の解析システムにおいて、第１命令に応じて、前記解析ソフトウェアに基づく解析のための環境を前記第２仮想ネットワーク内に設定し、第２命令に応じて、前記解析を実行するための仮想マシンを前記第２仮想ネットワーク内に生成し、第３命令に応じて、前記第２ユーザに紐づけられた第３ユーザの端末である第３ユーザ端末と前記仮想マシンとを接続する。

【0008】

また、本発明の一態様は、上記の解析システムにおいて、前記仮想マシンは、第１仮想マシンであって、前記第１仮想マシンは、１以上の第２仮想マシンに前記解析を並列計算に基づいて実行させる。

【0009】

また、本発明の一態様は、上記の解析システムにおいて、前記解析は、１つの解析対象に対して１以上の解析方法から選択された解析方法に基づいて実行される。

【0010】

また、本発明の一態様は、上記の解析システムにおいて、前記第２ユーザに紐づけられた１以上の第３ユーザ、及び当該第３ユーザの１以上の解析対象毎にリソース使用量を管理する。

【0011】

また、本発明の一態様は、上記の解析システムにおいて、前記解析とは、クライオ電子顕微鏡によって撮像された結果についての解析である。

【0012】

また、本発明の一態様は、クラウドコンピューティングを用いた解析システムにおける解析方法であって、解析を行うための解析環境を提供する第１ユーザに対する第１ユーザアカウントと、前記解析環境を利用する第２ユーザに対する第２ユーザアカウントとを作成するアカウント作成ステップと、前記第１ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第１仮想ネットワークと、前記第２ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークである第２仮想ネットワークとを前記解析システムのネットワーク内に構築する仮想ネットワーク構築ステップと、前記解析を行うための解析ソフトウェアを前記第１仮想ネットワーク内に記憶する記憶ステップと、前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとを互いに接続する仮想ネットワーク接続ステップと、を有し、前記解析ソフトウェアは、前記第１仮想ネットワークと前記第２仮想ネットワークとが互いに接続されることによって前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で共有されており、前記解析ソフトウェアが更新されると、互いに接続された前記第１仮想ネットワーク、及び前記第２仮想ネットワークを介して前記第１ユーザアカウントと前記第２ユーザアカウントとの間で更新後の前記解析ソフトウェアが共有される解析方法である。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、解析を行うユーザが自身で解析ソフトウェアを更新することなく最新の解析ソフトウェアを用いてセキュリティの確保された状態で解析ができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の実施形態に係る解析ネットワークの構成の一例を示す図である。

【図2】本発明の実施形態に係る研究機関、解析者、及び当該解析者が行う解析の関係の一例を示す図である。

【図3】本発明の実施形態に係るクラウドサーバ内のネットワーク構成の一例を示す図である。

【図4】本発明の実施形態に係るクラウドサーバの機能構成の一例を示す図である。

【図5】本発明の実施形態に係る解析実行手順の一例を示す図である。

【図6】本発明の実施形態に係る並列クラスタの構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

（実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。図１は、本実施形態に係る解析ネットワーク１の構成の一例を示す図である。本実施形態では、解析ネットワーク１は、一例として、クライオ電子顕微鏡によって撮像された結果についての解析を行うためのネットワークである。解析ネットワーク１は、少なくとも１以上の解析設備と、少なくとも１以上の解析者端末と、クラウドサーバ２とを備える。解析設備とは、データ測定装置を含む設備である。解析設備には、解析計算を行うためのオンプレミスの解析サーバ、及びファイルサーバなどが含まれても、含まなくてもよい。

【0016】

図１では一例として、解析ネットワーク１に備えられる少なくとも１以上の解析設備のうち解析設備３と、解析設備４－１と、解析設備４－２とが示されている。また、図１では一例として、少なくとも１以上の解析者端末のうち、解析者端末３１と、解析者端末３２と、解析者端末４１と、解析者端末４２と、解析者端末４３と、解析者端末４４とが示されている。解析者端末は、例えば、パーソナルコンピュータ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ：ＰＣ）、ワークステーション、またはサーバなどのコンピュータである。

【0017】

解析ネットワーク１では、１以上の解析設備それぞれと、クラウドサーバ２とがネットワークによって接続されている。１以上の解析設備それぞれから、クライオ電子顕微鏡によって撮像されたデータがネットワークを介してクラウドサーバ２に送信される。当該ネットワークは、例えば、専用回線を用いた通信ネットワーク、またはインターネットなどである。専用回線を用いた通信ネットワークとは、例えば、学術情報ネットワーク（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＮＥＴｗｏｒｋ：ＳＩＮＥＴ）である。

【0018】

また、解析ネットワーク１では、１以上の解析者端末それぞれと、クラウドサーバ２とがネットワークによって接続されている。解析者は、解析者端末からクラウドサーバ２に接続し、クラウドサーバ２によって解析データを解析する。

【0019】

クラウドサーバ２は、ネットワークを経由して利用される仮想サーバである。クラウドサーバ２は、例えば、ネットワークによって相互に接続された１台以上のサーバである。当該サーバは、スーパーコンピュータなどのコンピュータである。クラウドサーバ２は、例えば、クラウドネットワークサービスの機能を備える。クラウドネットワークサービスとは、例えば、アマゾン社によって提供される「Ａｍａｚｏｎ Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｉｃｅ（ＡＷＳ）」（登録商標）である。なお、クラウドネットワークサービスの種類は、ＡＷＳ以外であってもよい。クラウドサーバ２によって解析を行うことを、クラウドコンピューティングという。クラウドサーバ２は、クラウドコンピューティングを用いた解析システムの一例である。

【0020】

１以上の解析設備それぞれは、１以上の研究機関のいずれかに備えられる。研究機関とは、例えば、大学、研究所、機構、企業などの団体、または当該団体内の研究グループである。研究機関は、１人以上の個人であってもよい。また、１以上の研究機関それぞれには、１以上の解析者が所属している。１以上の研究機関には、解析設備を備える研究機関と、解析設備を備えない研究機関とがある。本実施形態において、解析設備は、少なくともクライオ電子顕微鏡を備える。

【0021】

１以上の研究機関には、解析を行うための解析環境を他の研究機関に提供する第１研究機関Ｌ１が含まれる。解析環境には、例えば、解析ソフトウェアが含まれる。当該解析ソフトウェアには、解析を効率よく行うための解析ノウハウが反映されている。

【0022】

クライオ電子顕微鏡などの解析設備には、高額な導入費用、及び保守が必要である。また、クライオ電子顕微鏡などの解析設備では、導入時の設定、及び解析ソフトウェアの更新、または新規導入などの保守管理には、労力とノウハウが必要である。また、クライオ電子顕微鏡などの解析設備では、多量の画像データを扱うため、大容量のストレージが必要である。クライオ電子顕微鏡によって撮像されたデータの解析には、非常に多くの計算リソースが必要である。研究機関によっては、クライオ電子顕微鏡によって撮像されたデータの解析を行うための解析環境を備えられない場合がある。解析ネットワーク１では、解析環境を備えられない研究機関であっても、クラウドサーバ２によって、大容量のストレージ、及び非常に多くの計算リソースが必要な解析を実行できる。

【0023】

また、解析ネットワーク１では、第１研究機関Ｌ１によって提供される解析環境がクラウドサーバ２によって、第１研究機関Ｌ１と、他の研究機関との間で共有される。これによって、解析のノウハウを十分に持っていない研究機関であっても、第１研究機関Ｌ１によって提供される解析環境を利用して解析を実行できる。

【0024】

また、解析データは、研究機関内で機密情報として保持される必要がある。さらに、解析のプロジェクトの情報は、当該プロジェクトに携わる解析者のみによって共有される必要がある。ここで後述するようにクラウドサーバ２には、ユーザアカウントに専用に割り当てられた仮想ネットワークが構築される。解析ネットワーク１では、解析データが当該仮想ネットワークを介してアクセスされることによって解析環境における強力なセキュリティが保証される。

【0025】

図１に示す例では、解析設備３は、第１研究機関Ｌ１に備えられる。第１研究機関Ｌ１では、解析者端末３１、及び解析者端末３２はそれぞれ第１研究機関Ｌ１に所属する解析者によって使用される。上述したように第１研究機関Ｌ１は、解析環境を他の研究機関に提供する。

【0026】

解析設備４－１は、第２研究機関Ｌ２－１に備えられる。第２研究機関Ｌ２－１では、解析者端末４１は第２研究機関Ｌ２－１に所属する解析者によって使用される。解析設備４－２は、第２研究機関Ｌ２－２に備えられる。第２研究機関Ｌ２－２では、解析者端末４２は第２研究機関Ｌ２－２に所属する解析者によって使用される。第２研究機関Ｌ２－３では、解析者端末４３は第２研究機関Ｌ２－３に所属する解析者によって使用される。第２研究機関Ｌ２－４では、解析者端末４４は第２研究機関Ｌ２－４に所属する解析者によって使用される。なお、第２研究機関Ｌ２－３、及び第２研究機関Ｌ２－４には、解析設備は備えられていない。

【0027】

図２は、本実施形態に係る研究機関、解析者、及び当該解析者が行う解析の関係の一例を示す図である。図２では、ｍの第２研究機関Ｌ２－ｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｍ：ｍは第２研究機関の数）が示されている。以下では、ｍの第２研究機関Ｌ２－ｉのうち第２研究機関Ｌ２－１を例にとって第２研究機関Ｌ２－１、解析者、当該解析者が行う解析の関係について説明するが、第２研究機関Ｌ２－ｉのうち第２研究機関Ｌ２－１以外の第２研究機関についても当該関係は同様である。

【0028】

第２研究機関Ｌ２－１には、ｎ人の解析者Ｕ１－ｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｎ：ｎは解析者の数）が所属している。以下では、ｎ人の解析者Ｕ１－ｉのうち解析者Ｕ１－１を例にとって解析者Ｕ１－１、及び解析者Ｕ１－１が行う解析の関係について説明するが、解析者Ｕ１－ｉのうち解析者Ｕ１－１以外の解析者についても当該関係は同様である。

【0029】

解析者Ｕ１－１は、ｊ個の解析のプロジェクトＰ１－ｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｊ：ｊはプロジェクトの数）に携わっている。解析とは、例えば、タンパク質の３次元構造についての単粒子解析である。プロジェクトＰ１－ｉとは、例えば、解析対象（タンパク質の３次元構造など）によって指定される。なお、解析は、単粒子解析以外の解析であってもよい。

【0030】

１つのプロジェクトでは、同一の解析対象に対して１以上のコンフィギュレーションから選択されたコンフィギュレーションに基づいて解析が実行される。コンフィギュレーションには、例えば、解析手法、解析ソフトウェア、解析手法と解析ソフトウェアに適した複数の計算ノードのハードウェアの構成（仕様）、及び当該複数の計算ノードの並列計算設定のうち１以上が含まれる。本実施形態において計算ノードとは、１台の計算機をいう。なお、複数の計算ノードの具体例については後述する。したがって、クラウドサーバ２において行われる解析は、１つの解析対象に対して１以上の解析方法から選択された解析方法に基づいて実行される。同一の解析対象に対して、異なる解析手法が行われる場合がある。なお、１つの解析対象に対して、当該解析対象に割り当てられた所定の解析方法に基づいて解析が行われてもよい。その場合、プロジェクトにおいてコンフィギュレーションの選択は不要である。

【0031】

以下では、ｊ個のプロジェクトＰ１－ｉのうちプロジェクトＰ１－１を例にとってプロジェクトＰ１－ｉ、及び１以上のコンフィギュレーションとの関係について説明するが、プロジェクトＰ１－ｉのうちプロジェクトＰ１－１以外のプロジェクトについても当該関係は同様である。プロジェクトＰ１－１では、ｋ個のコンフィギュレーションＣ１－ｉ（ｉ＝１、２、・・・、ｋ：ｋはコンフィギュレーションの数）が用いられて解析が行われる。

【0032】

図３は、本実施形態に係るクラウドサーバ２内のネットワーク構成の一例を示す図である。クラウドサーバ２には、クラウドサーバ２を利用するためのユーザアカウントとして、第１ユーザアカウント５と、第２ユーザアカウント６とが作成されている。第１ユーザアカウント５は、第１研究機関Ｌ１に対して作成されたユーザアカウントである。第１研究機関Ｌ１は、解析を行うための解析環境を提供する。第２ユーザアカウント６は、第２研究機関Ｌ２に対して作成されたユーザアカウントである。第２研究機関Ｌ２は、第１研究機関Ｌ１が提供する解析環境を利用する。

【0033】

本実施形態では、一例として、第２ユーザアカウント６は、第２研究機関Ｌ２が解析ネットワーク１の利用を開始する時期に作成される。なお、第２研究機関Ｌ２が解析ネットワーク１の利用を開始する以前から第２研究機関Ｌ２がクラウドサーバ２を利用するためのアカウントが作成されている場合には、当該アカウントが第２ユーザアカウント６として用いられてもよい。

【0034】

図３では、図１に示した１以上の研究機関（第２研究機関Ｌ２－１、第２研究機関Ｌ２－２、第２研究機関Ｌ２－３、及び第２研究機関Ｌ２－４など）のうち１つを第２研究機関Ｌ２に代表させて説明している。なお、第１研究機関Ｌ１は、第１ユーザの一例である。第２研究機関Ｌ２は、第２ユーザの一例である。

【0035】

クラウドサーバ２では、第１ユーザＶＰＣ５０と、第２ユーザＶＰＣ６０とがクラウドサーバ２のネットワーク内に構築されている。第１ユーザＶＰＣ５０は、第１ユーザアカウント５に専用に割り当てられた仮想ネットワーク（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｃｌｏｕｄ：ＶＰＣ）である。第２ユーザＶＰＣ６０は、第２ユーザアカウント６に専用に割り当てられた仮想ネットワークである。ＶＰＣは、インターネットに接続しないプライベートなネットワークであり、強固なセキュリティが保証される。第１ユーザＶＰＣ５０、及び第２ユーザＶＰＣ６０としてはそれぞれ、Ａｍａｚｏｎ Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｃｌｏｕｄ （Ａｍａｚｏｎ ＶＰＣ）（登録商標）が好適に用いられる。なお、第１ユーザＶＰＣ５０、及び第２ユーザＶＰＣ６０としてはそれぞれ、Ａｍａｚｏｎ ＶＰＣに限られず、他のＶＰＣが利用されてよい。

【0036】

第１ユーザＶＰＣ５０と、第２ユーザＶＰＣ６０とは、互いに接続可能である。第１ユーザＶＰＣ５０と、第２ユーザＶＰＣ６０とを互いに接続するためは、仮想ネットワーク接続が用いられる。仮想ネットワーク接続では、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスを用いて２つのＶＰＣ同士が接続される。ここでＩＰアドレスとしては、例えば、プライベートＩＰｖ４アドレスまたはＩＰｖ６アドレスが用いられる。仮想ネットワーク接続が行われたＶＰＣ同士は、互いのインスタンスが１つのプライベートなネットワーク環境に存在しているかのように、相互に通信可能である。例えば、Ａｍａｓｏｎ ＶＰＣにおいてはＶＰＣ ｐｅｅｒｉｎｇ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎという機能がある。仮想ネットワーク接続には、例えばＡＷＳ ＶＰＣにおけるＶＰＣ ｐｅｅｒｉｎｇ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎが好適に用いられる。なお、仮想ネットワーク接続は、ＡＷＳ ＶＰＣにおけるＶＰＣ ｐｅｅｒｉｎｇ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎに限られない。

【0037】

第１ユーザＶＰＣ５０内には、ネットワークファイルシステム５０１が備えられる。また、第１ユーザアカウント５に割り当てられた第１ストレージ５００が、クラウドサーバ２のネットワーク内に備えられる。第１ストレージ５００は、第１ユーザＶＰＣ５０の外に備えられる。

【0038】

第１ストレージ５００は、各種の情報を記憶する。第１ストレージ５００としては、例えば、アマゾン社によって提供される「Ａｍａｚｏｎ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｅｒｖｉｃｅ」ストレージバケット（Ａｍａｚｏｎ Ｓ３）（登録商標）が好適に用いられる。なお、第１ストレージ５００としては、Ａｍａｚｏｎ Ｓ３に限られず、各種のデータベースが利用されてよい。

【0039】

第１ストレージ５００には、ネットワークファイルシステム５０１への接続が確立される前に実行されるスクリプトが記憶される。解析環境初期設定スクリプトＩＳ１は、当該スクリプトの一例である。つまり、解析環境初期設定スクリプトＩＳ１は、第１ストレージ５００に記憶される。解析環境初期設定スクリプトＩＳ１は、ネットワークファイルシステム５０１へのアクセスについての初期設定を行うためのスクリプトである。

【0040】

ネットワークファイルシステム５０１は、各種データの管理、及び当該各種データの操作を行うファイルシステムである。特にネットワークファイルシステム５０１には、コンフィギュレーションＣ１に対応する解析手法が記憶される。なお、コンフィギュレーションＣ１に対応する解析手法は、解析環境６０１のローカルディスク上にも記憶される。ネットワークファイルシステム５０１は、例えばＬｉｎｕｘ（登録商標）などのＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）によってマウント可能なファイルシステムであることが好ましい。ネットワークファイルシステム５０１としては、例えば、Ａｍａｚｏｎ Ｅｌａｓｔｉｃ Ｆｉｌｅ Ｓｙｓｔｅｍ （Ａｍａｚｏｎ ＥＦＳ）が好適に用いられる。なお、ネットワークファイルシステム５０１としては、Ａｍａｚｏｎ ＥＦＳに限られず、各種のファイルシステムが利用されてよい。

【0041】

ネットワークファイルシステム５０１には、ネットワークファイルシステム５０１への接続が確立された後に実行されるスクリプト、及び実行体が記憶されている。解析ソフトウェアＡ１は、当該実行体の一例である。つまり、解析ソフトウェアＡ１は、ネットワークファイルシステム５０１に記憶される。上述したように、ネットワークファイルシステム５０１は、第１ユーザＶＰＣ５０内に備えられる。したがって、解析ソフトウェアＡ１は、第１ユーザＶＰＣ５０内に記憶される。また、並列クラスタ６０３の設定のためのスクリプト（並列クラスタ設定スクリプトという）は、当該スクリプトの一例である。

【0042】

解析ソフトウェアＡ１は、解析を行うためのソフトウェアである。本実施形態では、解析ソフトウェアＡ１は、クライオ電子顕微鏡による撮像結果を解析するためのソフトウェアである。解析ソフトウェアＡ１は、バージョンアップ、またはパッチリリースに伴って逐次迅速に第１研究機関Ｌ１によって頻繁に更新される。これによって、解析ソフトウェアＡ１には、最新の解析手法が反映される。

【0043】

解析ソフトウェアＡ１は、例えば、クライオ電子顕微鏡による単粒子解析のための解析ソフトウェアであるＲＥＬＩＯＮである。解析ソフトウェアＡ１は、ＲＥＬＩＯＮに限られず、ｃｒｙｏＳＰＡＲＣなど他の解析ソフトウェアであってもよい。一例として、並列クラスタ設定スクリプト、及びＲＥＬＩＯＮなどの解析ソフトウェアはネットワークファイルシステム５０１に記憶される。

【0044】

解析ソフトウェアＡ１は、第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とが互いに接続されることによって第１ユーザアカウント５と第２ユーザアカウント６との間で共有される。ここで第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０との接続には、上述した仮想ネットワーク接続が用いられる。つまり、第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とが互いに接続されると、解析ソフトウェアＡ１は、第１ユーザＶＰＣ５０内に記憶されているにもかかわらず、第２ユーザＶＰＣ６０内に記憶されているかのように利用可能となる。

【0045】

解析ソフトウェアＡ１が更新されると、互いに接続された第１ユーザＶＰＣ５０、及び第２ユーザＶＰＣ６０を介して第１ユーザアカウント５と第２ユーザアカウント６との間で更新後の解析ソフトウェアＡ１が共有される。上述したように、解析ソフトウェアＡ１は、バージョンアップ、またはパッチリリースに伴って頻繁に更新される。解析ソフトウェアＡ１が更新された場合であっても、第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とが仮想ネットワーク接続によって互いに接続されることによって、第２ユーザアカウント６に属する解析者Ｕ１は、最新の解析手法が反映された解析ソフトウェアＡ１を即座に利用することができる。つまり、解析ネットワーク１では、解析者Ｕ１は、解析ソフトウェアが更新される度に最新の解析ソフトウェアをダウンロードするなどして、自身が利用する解析ソフトウェアを自身で更新する必要がない。

【0046】

一方、第１ストレージ５００に記憶される解析環境初期設定スクリプトＩＳ１は、仮想ネットワーク接続によって共有されず、スクリプトが解析者Ｕ１は自身の端末（解析者端末４１という。図３において不図示）から送信される命令によって実行される。なお、解析者端末４１は、第２ユーザ端末の一例である。

【0047】

なお、図３では、解析ソフトウェアとして解析ソフトウェアＡ１のみが示されているが、ネットワークファイルシステム５０１には、複数の解析ソフトウェアが記憶されていてもよい。その場合、上述したコンフィギュレーションＣ１には、複数の解析ソフトウェアのうちいずれか、もしくはこれら複数の解析ソフトウェアの組合せを用いるかを指定する情報が含まれる。

【0048】

第１ユーザＶＰＣ５０、第１ストレージ５００、及びネットワークファイルシステム５０１は、第１ユーザアカウント５が作成されると、当該第１ユーザアカウント５に対して割り当てられて構築／生成される。
第２ユーザＶＰＣ６０は、第２ユーザアカウント６が作成されると、当該第２ユーザアカウント６に対して割り当てられて構築される。

【0049】

クラウドサーバ２では、解析者アカウント６００が作成されている。解析者アカウント６００は、解析者Ｕ１に対して作成された解析者アカウントである。解析者Ｕ１は、第２研究機関Ｌ２に所属している。

【0050】

解析者アカウント６００に対するアクセス権限は、第２研究機関Ｌ２によって設定される。例えば、解析者Ｕ１は、第２研究機関Ｌ２に所属する他の解析者の解析者アカウントについて、解析者の名前、及びプロジェクトの名前などの情報を取得している場合、当該他の解析者の解析者アカウント内のデータを参照することができるように設定される。また例えば、第２研究機関Ｌ２に所属し同一のプロジェクトに参加している複数の解析者について、当該複数の解析者それぞれの解析者アカウント内の同一プロジェクトについてのデータを参照することができるように設定されてもよい。

【0051】

解析者アカウント６００によって、解析者端末４１からコンソールを介してクラウドサーバ２のリソースを操作できる。当該操作には、スクリプトまたはプログラムが用いられる。

【0052】

解析者アカウント６００内には、解析環境６０１、高速並列ファイルシステム６０２、並列クラスタ６０３、及び第２ストレージ６０４が構築／生成されている。ここで解析環境６０１、高速並列ファイルシステム６０２、並列クラスタ６０３は、解析者アカウント６００内であってかつ第２ユーザＶＰＣ６０内に構築／生成されている。第２ストレージ６０４は、解析者アカウント６００内であってかつ第２ユーザＶＰＣ６０の外に生成されている。
解析環境６０１は、プロジェクトＰ１に対して構築されている。解析環境６０１は、解析者アカウント６００を有する解析者Ｕ１による解析者端末４１からの操作によって構築される。

【0053】

図３に示す例では、高速並列ファイルシステム６０２、並列クラスタ６０３、及び第２ストレージ６０４は、コンフィギュレーションＣ１に基づいて解析を行うために割り当てられたリソースである。
高速並列ファイルシステム６０２、及び並列クラスタ６０３は、解析者アカウント６００を有する解析者Ｕ１による解析者端末４１からの操作によって、プロジェクトＰ１についての解析を実行するために生成される。
第２ストレージ６０４は、第２ユーザアカウント６が作成されて当該第２ユーザアカウント６に対して割り当てられて生成されるストレージのうちプロジェクトＰ１に対して割り当てられたリソースである。

【0054】

解析環境６０１は、解析を行うための統合開発環境を提供する。解析環境６０１には、Ｃ／Ｃ＋＋、ＪＡＶＡ（登録商標）などのプログラミング言語向けのコンパイラー、Ｐｙｔｈｏｎ（登録商標）などのスクリプト言語向けのインタープリテーター、デバッガ、及びターミナルなどが含まれる。解析環境６０１としては、例えば、ＡＷＳ Ｃｌｏｕｄ９（登録商標）が好適に用いられる。なお、解析環境６０１としては、ＡＷＳ Ｃｌｏｕｄ９に限られず、各種の統合開発環境が利用されてよい。

【0055】

高速並列ファイルシステム６０２は、並列クラスタ６０３の入出力データを一時的に記憶する。高速並列ファイルシステム６０２は、所定以上のアクセススピードを有している。第２ストレージ６０４に記憶される各種データの管理、及び当該各種データの操作を行ってもよい。高速並列ファイルシステム６０２としては、例えば、Ａｍａｚｏｎ ＦＳｘ ｆｏｒ Ｌｕｓｔｒｅが好適に用いられる。なお、高速並列ファイルシステム６０２としては、Ａｍａｚｏｎ ＦＳｘ ｆｏｒ Ｌｕｓｔｒｅに限られず、各種のファイルシステムが利用されてよい。

【0056】

並列クラスタ６０３は、並列計算を実行する仮想マシンによって構成される。プロジェクトＰ１のコンフィギュレーションＣ１に基づく解析は、並列クラスタ６０３によって実行される。なお、並列クラスタ６０３が実行する計算は、並列計算でなくてもよい。また、解析実行の設定は、ユーザが手動で解析実行を行う設定であってもよい。

【0057】

第２ストレージ６０４は、各種の情報を記憶する。第２ストレージ６０４が記憶する情報には、解析を行う測定データ及び解析結果が含まれる。また、第２ストレージ６０４は、並列クラスタ６０３の入出力データを長期間、または永続的に保存するために用いられてもよい。第２ストレージ６０４としては、例えば、Ａｍａｚｏｎ Ｓ３（登録商標）が好適に用いられる。なお、第２ストレージ６０４としては、Ａｍａｚｏｎ Ｓ３に限られず、各種のデータベースが利用されてよい。

【0058】

図４は、本実施形態に係るクラウドサーバ２の機能構成の一例を示す図である。クラウドサーバ２は、アカウント作成部２０と、仮想ネットワーク構築部２１と、仮想ネットワーク接続部２２と、解析実行部２３と、記憶部２４とを備える。

【0059】

アカウント作成部２０、仮想ネットワーク構築部２１、仮想ネットワーク接続部２２、解析実行部２３、及び記憶部２４はそれぞれ、クラウドサーバ２を構成する１以上のサーバに分散されて備えられる。アカウント作成部２０、仮想ネットワーク構築部２１、仮想ネットワーク接続部２２、及び解析実行部２３はそれぞれ、クラウドサーバ２を構成する１以上のサーバに備えられるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などの演算装置がＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）または記憶部２４からプログラムを読み込んで処理を実行することにより実現される。

【0060】

アカウント作成部２０は、第１ユーザアカウント５と、第２ユーザアカウント６とを作成する。上述したように第１ユーザアカウント５は、解析を行うための解析環境を提供する第１研究機関Ｌ１に対するアカウントである。第２ユーザアカウント６は、第１研究機関Ｌ１によって提供される解析環境を利用する第２研究機関Ｌ２に対する第２ユーザアカウント６である。

【0061】

仮想ネットワーク構築部２１は、第１ユーザＶＰＣ５０と、第２ユーザＶＰＣ６０とをクラウドサーバ２のネットワーク内に構築する。上述したように第１ユーザＶＰＣ５０は、第１ユーザアカウント５に専用に割り当てられた仮想ネットワークである。第２ユーザＶＰＣ６０は、第２ユーザアカウント６に専用に割り当てられた仮想ネットワークである。

【0062】

仮想ネットワーク接続部２２は、第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とを互いに接続する。

【0063】

解析実行部２３は、解析者端末４１から送信される命令によって、解析設備４－１から送信される解析データについて、解析ソフトウェアＡ１を用いて解析を行う。解析実行部２３は、例えば、解析環境６０１、高速並列ファイルシステム６０２、及び並列クラスタ６０３を含む。解析実行部２３は、解析ソフトウェアＡ１に基づく解析のための環境を第２ユーザＶＰＣ６０内に設定する。解析実行部２３は、解析を実行するための仮想マシン（後述するヘッドノード６０５）を第２ユーザＶＰＣ６０内に生成する。解析実行部２３は、解析者端末４１と仮想マシン（後述するヘッドノード６０５）とを接続する。

【0064】

記憶部２４は、各種の情報を記憶する。記憶部２４は、例えば、解析ソフトウェアＡ１を第１ユーザＶＰＣ５０内に記憶する。記憶部２４は、第１ストレージ５００、及び第２ストレージ６０４を含む。記憶部２４は、１以上の記憶装置を用いて構成される。記憶装置とは、例えば、磁気ハードディスク装置、または半導体記憶装置等である。

【0065】

次に図５を参照し、解析者Ｕ１が並列クラスタ６０３を用いて解析を実行する手順について説明する。解析ネットワーク１では、解析者アカウント６００を作成しさえすれば、解析者Ｕ１は図５に示す少なくとも３つの手順を実行するだけで解析を開始できる。したがって、解析ネットワーク１では、解析者Ｕ１が解析を開始するための煩雑な設定は不要である。

【0066】

図５は、本実施形態に係る解析実行手順の一例を示す図である。図５に示す解析実行手順を解析者Ｕ１が実行するためには、解析者Ｕ１に対する解析者アカウント６００が作成されている必要がある。解析実行手順を説明する前に、第１研究機関Ｌ１による解析者アカウント６００の作成について説明する。

【0067】

解析者Ｕ１が利用する解析環境を構築するための所定の設定ファイル（解析環境構築設定ファイルという）が第１ストレージ５００に予め記憶されている。解析環境構築設定ファイルには、ＶＰＣの設定、クラウドサーバ２を利用する上でのインフラストラクチャ環境を指定する情報などが含まれる。解析環境構築設定ファイルは、ＶＰＣ、及びインフラストラクチャ環境を自動で設定するためのテンプレートである。なお、解析環境構築設定ファイルは、第１ストレージ５００に予め記憶される代わりに、解析者Ｕ１によって解析者端末４１からクラウドサーバ２に送信されてもよい。

【0068】

当該解析環境構築設定ファイルは、例えば、第１ストレージ５００に記憶されている。当該解析環境構築設定ファイルの形式としては、例えば、ＡＷＳ ＣｌｏｕｄＦｏｒｍａｔｉｏｎ（登録商標）の形式が好適に用いられる。なお、解析環境構築設定ファイルの形式としては、ＡＷＳ ＣｌｏｕｄＦｏｒｍａｔｉｏｎの形式に限られず、他の設定ファイルの形式が利用されてよい。

【0069】

第１研究機関Ｌ１は、まず、第２研究機関Ｌ２から第２ユーザアカウント６の情報を取得する。第１研究機関Ｌ１は、取得した第２ユーザアカウント６内において解析環境構築設定ファイルの設定を適用する、または第２研究機関Ｌ２に当該解析環境構築設定ファイルの設定を適用することを依頼する。解析環境構築設定ファイルが適用されると、第２ユーザアカウント６内に第２ユーザＶＰＣ６０が構築される。第２ユーザＶＰＣ６０が構築されると、当該第２ユーザＶＰＣ６０と、第１ユーザＶＰＣ５０とは、仮想ネットワーク接続によって互いに接続される。

【0070】

第１研究機関Ｌ１は、第２研究機関Ｌ２からの依頼に応じて、解析者Ｕ１のための解析者アカウント６００を作成する。解析者アカウント６００に対しては、解析環境構築設定ファイルに基づいてインフラストラクチャ環境が設定される。なお、解析者アカウント６００は、第２研究機関Ｌ２によって作成されてもよい。

【0071】

以降、解析者Ｕ１は図５に示す少なくとも３つの手順（ステップＳ１０、ステップＳ２０、及びステップＳ３０）を実行するだけで解析を開始できる。

【0072】

図５に示すステップＳ１０、ステップＳ２０、ステップＳ３０、及びステップＳ４０の手順は、解析者Ｕ１によって自身の解析者端末４１を経由し接続された解析環境６０１においてそれぞれの手順に対応するスクリプト（それぞれ第１命令、第２命令、第３命令、及び第４命令という）が実行されることによって、クラウドサーバ２において実行される。ステップＳ１０の当該スクリプトは第１ストレージ５００に保存されている。ステップＳ２０、ステップＳ３０、及びステップＳ４０それぞれの当該スクリプトは、第１ユーザＶＰＣ５０内のネットワークファイルシステム５０１に保存されている。

【0073】

ステップＳ１０：クラウドサーバ２は、解析環境６０１において実行される第１命令に応じて、解析ソフトウェアＡ１に基づく解析のための解析環境６０１を第２ユーザＶＰＣ内に設定する。第１命令は、解析環境６０１を設定するための命令である。第１命令を実行するためのスクリプトは、上述した第１ストレージ５００に保存されている解析環境初期設定スクリプトＩＳ１である。したがって、クラウドサーバ２は、解析環境６０１において解析環境初期設定スクリプトＩＳ１を実行することによって、解析環境６０１を第２ユーザＶＰＣ内に設定する。

【0074】

解析者アカウント６００は、仮想ネットワーク接続によって第２ユーザＶＰＣ６０と接続されている第１ユーザＶＰＣ５０内に保存されているスクリプトを実行できる。当該スクリプトが実行されることによって、クラウドサーバ２は、解析環境６０１においてネットワークファイルシステム５０１のマウントを行う。解析環境６０１においてネットワークファイルシステム５０１のマウントが行われることによって、第２命令、第３命令、及び第４命令が利用可能となる。

【0075】

クラウドサーバ２は、並列クラスタ６０３の管理ツールのインストールを行う。クラウドサーバ２は、第２ストレージ６０４のインスタンスの生成を行う。第２ストレージ６０４のインスタンスが生成されると、解析に用いられるデータが解析者端末４１から第２ストレージ６０４にアップロードできる状態となる。解析に用いられるデータは、例えば、クライオ電子顕微鏡によって撮像されたデータなどであり、解析設備に備えられるデータ測定装置、解析サーバ、またはファイルサーバなどからクラウドサーバ２に送信されるデータである。

【0076】

また、クラウドサーバ２は、解析者アカウント６００内のインスタンスにセキュアソケットシェル（Ｓｅｃｕｒｅ Ｓｏｃｋｅｔ Ｓｈｅｌｌ：ＳＳＨ）を用いたリモート接続（ＳＳＨ接続）によって接続する際の認証のためのキーペア（プライベートキー、及び公開キー）を生成する。クラウドサーバ２は、並列クラスタ設定スクリプトを実行することによって、並列クラスタ６０３の設定のためのファイル（並列クラスタ設定ファイルという）を作成する。

【0077】

上述したコンフィギュレーションＣ１は、解析環境初期設定スクリプトＩＳ１が実行されることによって作成される。作成されたコンフィギュレーションＣ１は、後述するステップＳ２０において実行される第２命令で用いられる。上述した並列クラスタ設定ファイルが示す並列クラスタ６０３の設定の情報は、コンフィギュレーションＣ１に含まれる情報の一例である。

【0078】

なお、並列クラスタ設定ファイルの作成は、ステップＳ２０において実行されてもよい。例えば、複数の設定が定常的に作成される場合には、当該並列クラスタ設定ファイルの作成は、ステップＳ２０において実行されてもよい。

【0079】

ステップＳ２０：クラウドサーバ２は、解析環境６０１において実行される第２命令に応じて、解析を実行するための仮想マシンを第２ユーザＶＰＣ６０内に生成する。第２命令は、仮想マシンを生成するための命令である。

【0080】

クラウドサーバ２は、並列クラスタ設定ファイルに基づいて並列クラスタ６０３のインスタンスを仮想マシンとして生成する。ステップＳ２０において生成される仮想マシンには、ヘッドノード６０５が含まれる。並列クラスタ６０３のインスタンスの詳細は、図６を参照し後述する。

【0081】

クラウドサーバ２は、並列クラスタ設定ファイルに基づいて高速並列ファイルシステム６０２のインスタンスを生成する。クラウドサーバ２は、生成した並列クラスタ６０３に解析ソフトウェアをインストールし、並列クラスタ６０３が当該解析ソフトウェアに基づく解析を実行するための設定を行う。並列クラスタ６０３にインストールされる解析ソフトウェアとは、ネットワークファイルシステム５０１に記憶されている解析ソフトウェアＡ１である。

【0082】

なお、並列クラスタ設定ファイルは、上述したようにコンフィギュレーションＣ１の一部である。したがって、並列クラスタ６０３のインスタンス、及び高速並列ファイルシステム６０２のインスタンスはコンフィギュレーションＣ１に基づいて生成される。

【0083】

ステップＳ３０：クラウドサーバ２は、解析者端末４１からの第３命令に応じて、解析者端末４１と、ステップＳ２０において第２ユーザＶＰＣ６０内に生成された仮想マシンとを接続する。当該仮想マシンは、ヘッドノード６０５である。つまり、第３命令が実行されることによって、解析者端末４１は、並列クラスタ６０３内に生成されたヘッドノード６０５にリモート接続される。第３命令は、仮想マシンに接続するための命令である。

【0084】

解析者端末４１と仮想マシンとが接続されると、解析者Ｕ１は解析者端末４１から当該仮想マシンを使用して解析を実行する。上述したように当該仮想マシンには解析ソフトウェアＡ１がインストールされており、当該解析には解析ソフトウェアＡ１が利用される。

【0085】

解析者端末４１と第２ユーザＶＰＣ６０内に生成された仮想マシンとの接続には、例えば、ＳＳＨ接続、ＮＩＣＥ ＤＣＶ接続（ＮＩＣＥは登録商標）、ブラウザ上で実行されるウェブアプリケーション、またはインターネットなどが用いられる。
ＳＳＨ接続では、解析者Ｕ１はコマンドラインインターフェースを介して仮想マシンを使用して解析を実行する。なお、第３命令がＳＳＨ接続である場合、解析環境６０１がヘッドノード６０５にＳＳＨ接続によって接続されて、解析者端末４１からヘッドノード６０５を使用した解析が可能になる。
ＮＩＣＥ ＤＣＶ接続では、解析者Ｕ１はグラフィカルインターフェースを介して仮想マシンを使用して解析を実行する。なお、第３命令がＮＩＣＥ ＤＣＶ接続である場合、ＮＩＣＥ ＤＣＶ接続に必要なＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）が発行され、そのＵＲＬに解析者端末４１からアクセスすることで解析者端末４１がヘッドノード６０５に直接接続される。

【0086】

ステップＳ４０：クラウドサーバ２は、解析者端末４１からの第４命令に応じて、ステップＳ２０において第２ユーザＶＰＣ６０内に生成された仮想マシンを削除する。第４命令は、仮想マシンを削除するための命令である。

【0087】

ここで並列クラスタ６０３による解析によって生成された解析データの出力は、高速並列ファイルシステム６０２に保存されている。クラウドサーバ２は、並列クラスタ６０３のインスタンスを削除する前に、当該並列クラスタ６０３による解析によって生成された解析データの出力を第２ストレージ６０４に複製（エクスポート）する。その後、クラウドサーバ２は、並列クラスタ６０３のインスタンスと高速並列ファイルシステム６０２のインスタンスを削除する。
以上で、解析実行手順は終了する。

【0088】

なお、ステップＳ１０の処理はプロジェクトごとに１回だけ実行される。一方、ステップＳ２０、ステップＳ３０、ステップＳ４０の各処理はプロジェクト期間中に１回以上実行される。換言すれば、ステップＳ２０、ステップＳ３０、ステップＳ４０の各処理はプロジェクト期間中に複数回繰り返し実行される場合がある。また、ステップＳ４０の後に、ステップＳ１０において設定した解析環境６０１の設定を削除する処理が実行されてもよい。

【0089】

ここで図６を参照し、並列クラスタ６０３の構成について説明する。図６は、本実施形態に係る並列クラスタ６０３の構成の一例を示す図である。図６に示す例では、並列クラスタ６０３を構成する仮想マシン（インスタンス）として、ヘッドノード６０５と、計算ノード６０６とが第２ユーザＶＰＣ６０内に生成されている。図６では、計算ノード６０６の一例として、計算ノード６０６－１、計算ノード６０６－２、及び計算ノード６０６－３の３つの仮想マシンが生成されている。

【0090】

ヘッドノード６０５は、常時起動している。ヘッドノード６０５は、上述したステップＳ３０において解析者端末４１から接続される仮想マシンである。図６では、一例として、ＮＩＣＥ ＤＣＶ接続によって接続が行われている場合の接続画面Ｂ１が示されている。ヘッドノード６０５は、解析ソフトウェアＡ１から投入されるジョブのスケジューリングを行う。当該スケジューリングには、解析ソフトウェアＡ１から投入されるジョブを計算ノード６０６へ割り振ることが含まれる。

【0091】

ここで解析ソフトウェアＡ１には、例えば、Ｓｌｕｒｍ Ｗｏｒｋｌｏａｄ Ｍａｎａｇｅｒなどのジョブスケジューラが用いられる。ヘッドノード６０５は、解析ソフトウェアＡ１から投入されるジョブを取得し、取得したジョブの種類、規模などを判定する。ヘッドノード６０５は、判定した結果に応じて、当該ジョブを計算ノード６０６に投入する。解析ソフトウェアＡ１に投入されるジョブは同時に複数投入され、複数の計算装置（プロセッサ、及び計算機のうち２以上）を使って並列に実行されることが可能である。また、投入される一つのジョブが、複数の計算装置が協調して１つの処理を行う並列計算であってもよい。解析ソフトウェアＡ１に投入されるジョブを実行するためには、並列クラスタ６０３による並列実行及び並列計算、またはこの組み合わせが好適である。ここで本実施形態において、並列実行とは、複数の計算装置（プロセッサ、及び計算機のうち２以上）を使って複数のプログラムを同時に実行することをいう。また、本実施形態において、並列計算とは、複数の計算装置（プロセッサ、及び計算機のうち２以上）が協調して１つの処理を行うことをいう。

【0092】

以下、解析ソフトウェアＡ１から投入されるジョブを並列計算ジョブという場合がある。なお、解析に用いられるデータ（解析設備から送信されるデータ）は、解析者端末４１からの命令で第２ストレージ６０４にジョブが投入される前に予めアップロードされる。

【0093】

ヘッドノード６０５は、計算ノード６０６による並列計算ジョブの実行結果を高速並列ファイルシステム６０２から取得する。ここで高速並列ファイルシステム６０２には、計算ノード６０６から出力される並列計算ジョブの実行結果が記憶されている。ヘッドノード６０５は、取得した並列計算ジョブの実行結果を解析ソフトウェアＡ１による解析結果として、解析者端末４１に送信する。解析者端末４１では、当該解析結果が表示される。

【0094】

ヘッドノード６０５は、ジョブスケジューラに並列計算ジョブを投入する。ジョブスケジューラは、計算ノード６０６に解析を実行させる。ジョブスケジューラは、計算ノード６０６が起動していない場合、計算ノード６０６を起動させる。ジョブスケジューラは、計算ノード６０６が既に起動している場合、当該計算ノード６０６に並列計算ジョブを投入する。

【0095】

図６に示す例では、ヘッドノード６０５は、計算ノード６０６－１、計算ノード６０６－２、及び計算ノード６０６－３に、解析ソフトウェアＡ１に投入された並列計算ジョブを実行させる。つまり、ヘッドノード６０５は、１以上の計算ノード６０６に解析を並列計算に基づいて実行させる。

【0096】

１以上の計算ノード６０６には、互いに異なるコンフィギュレーションが割り当てられてよい。つまり、１以上の計算ノード６０６はそれぞれ、互いに異なる解析手法に基づいて解析を実行することもできる。例えば、１以上の計算ノード６０６のうち１番目からｎ１番目までの計算ノードには、１番目のコンフィギュレーションが割り当てられ、（ｎ１＋１）番目からｎ２番目までの計算ノードには、２番目のコンフィギュレーションが割り当てられ、（ｎ２＋１）番目からｎ３番目までの計算ノードには、３番目のコンフィギュレーションが割り当てられる（ここで、ｎ１、ｎ２、及びｎ３はそれぞれ自然数）。クラウドサーバ２では、１つのプロジェクトについて、ヘッドノード６０５によって生成される１以上の計算ノード６０６によって互いに異なる解析手法に基づいて解析を実行できるため、異なる解析手法を実行するための余分なリソースは不要である。

【0097】

なお、ヘッドノード６０５は、第１仮想マシンの一例である。計算ノード６０６－１、計算ノード６０６－２、及び計算ノード６０６－３は、それぞれ第２仮想マシンの一例である。

【0098】

計算ノード６０６は、解析を実行する時点においてのみジョブスケジューラによって自動的に起動される。計算ノード６０６は、解析が終了しその後一定時間新たなジョブが投入されない場合、ジョブスケジューラによって自動的に削除される。

【0099】

解析ネットワーク１では、クラウドサーバ２は、研究機関に所属する解析者、及び当該解析者の１以上のプロジェクト毎にリソース使用量を管理する。例えば、解析者、及びプロジェクトを単位として、リソースにタグが付与される。上述したステップＳ１０では、第２ストレージ６０４に対してタグが付与される。ステップＳ２０では、生成された仮想マシンのインスタンス（ヘッドノード６０５、及び計算ノード６０６）に対してタグが付与される。タグに基づいて、解析者、及びプロジェクトを単位として、リソース使用量が管理される。リソース使用量とは、計算機、及びストレージなどの計算資源の使用量をいう。例えば、計算機の使用量とは、ヘッドノードが生成されてから削除されるまでの時間に応じた量である。

【0100】

ここで研究機関は第２ユーザの一例であって、解析者は第２ユーザに紐づけられた第３ユーザの一例である。したがって、クラウドサーバ２では、第２ユーザ（研究機関）に紐づけられた１以上の第３ユーザ（解析者）、及び当該第３ユーザの１以上の解析対象毎にリソース使用量を管理する。
なお、クラウドサーバ２は、リソース使用量を管理しなくてもよい。リソース使用量は、クラウドサーバ２とは別体のサーバによって管理されてもよい。

【0101】

なお、図６において、リージョンＲ１は、複数のリージョンのうちの１つである。リージョンは、クラウドサーバ２のデータセンター群の単位である。複数のリージョンは互いに分離されており、リージョン毎に当該リージョンに紐づいているリソースのみが表示される。さらにリージョン毎に複数の独立した領域としてゾーンが存在する。インスタンスを生成し、起動するためには、解析者Ｕ１は、リージョンを選択する。リージョン毎に使用するゾーンは第１研究機関Ｌ１が定め、解析環境構築設定ファイルに記載されている。図６に示す例では、リージョンとしてリージョンＲ１が選択され、ＶＰＣとして第２ユーザＶＰＣ６０が構築されている。この第２ユーザＶＰＣ６０内でゾーンＺ１にサブネットが構築されている。

【0102】

なお、本実施形態では、第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とが常に互いに接続される場合の一例について説明したが、これに限られない。第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とは、所定の期間のみ互いに接続されてもよい。例えば、第１ユーザＶＰＣ５０と第２ユーザＶＰＣ６０とは、１日に１回のみ互いに接続されて、第１ユーザＶＰＣ５０内のデータと、第２ユーザＶＰＣ６０内のデータとの同期が行われてもよい。

【0103】

上述したように解析ソフトウェアＡ１は、頻繁に更新される。頻繁に更新されるとは、例えば、２４時間より短い頻度、１日から６日程度の頻度、１週間から３週間程度の頻度、または１か月から３か月程度の頻度などで更新されることをいう。解析ソフトウェアＡ１は、３か月より長い頻度で更新されてもよい。

【0104】

なお、本実施形態では、解析ネットワーク１がクライオ電子顕微鏡によって撮像された結果についての解析を行うためのネットワークである場合の一例について説明したが、これに限られない。解析ネットワーク１を用いて行われる解析は、クライオ電子顕微鏡によって撮像された結果についての解析以外の解析（例えば、Ｘ線結晶解析、または小角散乱法など）であってもよい。ただし、本実施形態において説明したように、解析ネットワーク１では、解析ソフトウェアが更新された場合であっても、ＶＰＣ同士が接続されていることによって、解析者Ｕ１は最新の解析ソフトウェアを利用することができる。解析ネットワーク１は、解析ソフトウェアが頻繁に更新されるような解析手法が完全には確立していない成長の過程にある研究の解析に好適に用いられる。

【0105】

以上に説明したように、本実施形態に係る解析システム（本実施形態において、クラウドサーバ２）は、クラウドコンピューティングを用いた解析システムであって、アカウント作成部２０と、仮想ネットワーク構築部２１と、記憶部２４と、仮想ネットワーク接続部２２とを備える。
アカウント作成部２０は、解析を行うための解析環境を提供する第１ユーザ（本実施形態において、第１研究機関Ｌ１）に対する第１ユーザアカウント５と、解析環境を利用する第２ユーザ（本実施形態において、第２研究機関Ｌ２）に対する第２ユーザアカウント６とを作成する。
仮想ネットワーク構築部２１は、第１ユーザアカウント５に専用に割り当てられた仮想ネットワークである第１仮想ネットワーク（本実施形態において、第１ユーザＶＰＣ５０）と、第２ユーザアカウント６に専用に割り当てられた仮想ネットワークである第２仮想ネットワーク（本実施形態において、第２ユーザＶＰＣ６０）とを解析システム（本実施形態において、クラウドサーバ２）のネットワーク内に構築する。
記憶部２４は、解析を行うための解析ソフトウェアＡ１を第１仮想ネットワーク（本実施形態において、第１ユーザＶＰＣ５０）内に記憶する。
仮想ネットワーク接続部２２は、第１仮想ネットワーク（本実施形態において、第１ユーザＶＰＣ５０）と第２仮想ネットワーク（本実施形態において、第２ユーザＶＰＣ６０）とを互いに接続する。
解析ソフトウェアＡ１は、第１仮想ネットワーク（本実施形態において、第１ユーザＶＰＣ５０）と第２仮想ネットワーク（本実施形態において、第２ユーザＶＰＣ６０）とが互いに接続されることによって第１ユーザアカウント５と第２ユーザアカウント６との間で共有されており、解析ソフトウェアＡ１が更新されると、互いに接続された第１仮想ネットワーク（本実施形態において、第１ユーザＶＰＣ５０）、及び第２仮想ネットワーク（本実施形態において、第２ユーザＶＰＣ６０）を介して第１ユーザアカウント５と第２ユーザアカウント６との間で更新後の解析ソフトウェアＡ１が共有される。

【0106】

この構成により、本実施形態に係る解析システム（本実施形態において、クラウドサーバ２）では、解析ソフトウェアＡ１が更新されると、互いに接続された第１仮想ネットワーク（本実施形態において、第１ユーザＶＰＣ５０）、及び第２仮想ネットワーク（本実施形態において、第２ユーザＶＰＣ６０）を介して第１ユーザアカウント５と第２ユーザアカウント６との間で更新後の解析ソフトウェアＡ１を共有することができるため、解析を行うユーザが自身で解析ソフトウェアを更新することなく最新の解析ソフトウェアＡ１を用いてセキュリティの確保された状態で解析ができる。

【0107】

クライオ電子顕微鏡を用いた単粒子解析のような解析では、解析環境には、高額な導入費用及び保守、煩雑なセットアップ、並びにソフトウェア管理が必要となる。クライオ電子顕微鏡を用いた単粒子解析では、多量（例えば、１データセット数ＴＢ）の画像データを解析するため、非常に多くの計算リソースが必要となる。

【0108】

全ての研究機関が必要な計算リソースを確保できるわけではない。そのため従来は、限られた計算リソースを複数のプロジェクトで共有しており、慢性的に計算リソースが不足することによって解析を待たなければならないプロジェクトが発生していた。また、解析設備に故障が起きる場合がある。一方、解析に用いる解析ソフトウェアには、ＲＥＬＩＯＮなどオープンソースが用いられる場合があり、頻繁に更新される場合がある。

【0109】

本実施形態に係る解析システム（本実施形態において、クラウドサーバ２）を備える解析ネットワーク１は、複数の解析設備（本実施形態において、クライオ電子顕微鏡）に対してモノのインターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ：ＩｏＴ）を適用し、高度なデータ解析を可能にする。

【0110】

解析ネットワーク１では、クラウドサーバ２を利用しているため、解析に必要な台数だけ仮想マシンを生成できる。そのため、解析ネットワーク１では、解析に大規模な計算が必要となる場合であっても、クラウドサーバ２を利用しない場合に比べて処理に要する期間を短縮できる。

【0111】

解析環境を持っていない解析者であっても、第１ユーザ（本実施形態において、第１研究機関Ｌ１）が提供する解析環境を、クラウドサーバ２にアクセスすることによって利用することができる。ここで解析ネットワーク１では、解析者は、上述したように、ステップＳ１０、ステップＳ２０、及びステップＳ３０の３つの解析手順によって解析を開始できる。そのため、解析者は、解析を開始するための煩雑なセットアップが不要である。

【0112】

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

【符号の説明】

【0113】

２…クラウドサーバ（クラウドコンピューティング）、Ｌ１…第１研究機関（第１ユーザ）、Ｌ２…第２研究機関（第２ユーザ）、５…第１ユーザアカウント、６…第２ユーザアカウント、２０…アカウント作成部、２１…仮想ネットワーク構築部、２２…仮想ネットワーク接続部、２４…記憶部、５０…第１ユーザＶＰＣ（第１仮想ネットワーク）、６０…第２ユーザＶＰＣ（第２仮想ネットワーク）、Ａ１…解析ソフトウェア

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】