大規模ネットワークデータの適応的可視化

Adaptive visualization for analyzing large-scale network datasets

宮村 浩子  ; 大坐畠 智*; 中尾 彰宏*; 川島 幸之助*

Miyamura, Hiroko; Ozahata, Satoshi*; Nakao, Akihiro*; Kawashima, Konosuke*

分散管理されている大規模実験データをハンドリングするための可視化技術を提案する。従来のネットワークデータの可視化技術では、ファイル共有ネットワークデータのような大規模なデータは一度に表示できないという問題がある。そこでわれわれは、適応的なネットワークグラフ表示の概念を提案し、その概念をもとにユーザが観察する際の詳細度に応じてグラフの表現形式を変化させる可視化システムを構築する。このシステムでは、ユーザがデータを大局的に観察する際にはクラスタリングを用いて選択的に情報を提示し、局所的に観察する際には詳細な情報を提示する。この技術は、原子力課題の大規模データハンドリングを可能とするための計算機基盤技術である。

In this paper, we propose a visualization technique for handling large-scale experiment datasets in distributed file system. Traditional network visualization techniques have problem that not all data can be displayed at the same time because the file-sharing network data is too large-scale. Therefore, we propose a concept of adaptive network graph display, in which the graph style can be changed according to the details of user's observation. We construct a visualization system based on this concept. When observing data globally, the proposed system selectively displays information based on the clustering result, and when observing data locally, the system displays detailed information. This technique is a basic technology for computational science to achieve large-scale datasets handling which is a problem in atomic energy related fields.