エグゼクティブサマリー

  • ESnet は、ローレンス・バークレー国立研究所が運用する米国エネルギー省の科学ユーザー施設であり、商業通信事業者や独立した企業ではない。
  • ESnet6 は、約15,000マイルの専用ファイバー、光・パケットシステム、プライベートサービス、相互接続、計測、プログラマブル制御を組み合わせ、57 Tbps の容量を提供するが、この数値は総計であり、ユーザー速度ではない。
  • Science DMZ、perfSONAR、OSCARS、SENSE、High-Touch、EJFAT は、ESnet の独自の貢献が、装置やキャンパスのエッジから遠隔コンピューティングに至るエンドツーエンドのエンジニアリングにあることを示している。
  • ESnet7 と American Science Cloud の計画は、ネットワークを科学研究ワークフローにさらに深く組み込む方向を示しているが、いくつかのコンポーネントはまだ実証段階、研究システム、あるいは新興サービスにとどまっている。

実験そのものに参加する科学ネットワーク

2024年4月、バージニア州のジェファーソン研究所のデータが、カリフォルニア州のパールムッター・スーパーコンピュータまで100 Gbps で送られ、ディスクに書き込まずに処理された。このデモンストレーションでは、ESnet の実験システム EJFAT を用いて、広域ネットワークを研究ワークフローの後段ではなく内部に配置した。この変化は、ESnet が直面する中心的な問いを浮き彫りにする。すなわち、数千マイル離れた施設が1台の機械の一部のように動作するほど密接に、ネットワークは装置、ストレージ、遠隔コンピューティングを結びつけられるのか、という問いである。

典型的な経路は、研究所や研究施設の検出器、望遠鏡、顕微鏡、シミュレーションから始まる。ローカルの取得システムがデータを収集し、ストレージと転送サーバが準備を整え、キャンパスネットワークがデータを制御境界まで運ぶ。そこから ESnet がトラフィックを全米、大西洋横断で DOE のスーパーコンピュータ、研究教育パートナー、商用クラウドへと移動させるかもしれない。結果は分析済みデータセット、アラート、モデル、あるいは実験の次の動作を決定する判断として戻ってくる。

単一の組織がこの完全な経路を制御しているわけではない。装置チーム、研究所ネットワーク、地域研究ネットワーク、クラウドプロバイダー、国際パートナー、スーパーコンピューティング施設は、すべて異なる機関に責任を負う可能性がある。ESnet はミッション指向の広域層を運用し、それらの運用者と協力して経路がシステムとして機能するようにする。遅いストレージサーバ、混雑したキャンパスリンク、不適切なファイアウォールは、高速な国内バックボーンの容量を無駄にする可能性があり、ESnet の障害はよく設計されたローカル施設を中断させうる。

制度的には、ESnet は DOE 科学局のユーザー施設である。Advanced Scientific Computing Research（ASCR）が主要な管理責任を負い、ローレンス・バークレー国立研究所の科学ネットワーク部門が運用している。バークレー研究所自体は、カリフォルニア大学が DOE との契約に基づき管理している。ESnet には特定の株主、株式、企業評価額、独立した商業貸借対照表はなく、一般の顧客基盤を持つネットワーク企業というよりも、連邦政府の科学インフラとして理解するのが適切である。

研究者が ESnet に直接触れるのは通常、機器、スーパーコンピュータ、研究所サービス、大学接続、あるいは協力ネットワークを通じて間接的である。この施設は、組織のサイトユーザーとエンドポイントユーザーを区別しており、個々のエンドポイントユーザーを正式に登録または追跡していないと述べている。2024年の年次報告書にある3万人以上の組織ユーザーという数字は、したがって加入者数ではなく、組織ベースの指標である。

通常の通信事業者との比較だけでは、役割の一部しか捉えられない。ESnet はルーティング、光伝送、相互接続を運用するが、要件レビューの実施、オープンソースツールの開発、新サービスのテスト、サイトのエンドツーエンド性能の診断支援も行っている。その公的な目的は回線を販売することではない。地理的に分散した科学施設が、研究自体を支えるのに十分な速度、証拠、運用上の透明性をもって協働できるようにすることである。(ESnet ガバナンス;ネットワークサービス)

遠隔コンピューティングが共有科学ネットワークの必要性を生み出した

ESnet の公式な歴史は1970年代半ばに遡る。当時はコンピューティングも長距離通信も不足していた。ローレンス・リバモア国立研究所の制御熱核研究計算センターでは、借用した Control Data Corporation 6600を4台の音響モデムで接続していた。機器も速度も前時代的だが、運用上の問題は認識できる。専門の科学コミュニティが、すべての参加機関で再現できない高価な計算資源への遠隔アクセスを必要としたのである。

1970年代後半から1980年代初頭にかけて、DOE の各研究コミュニティは独自のネットワークを発展させた。高エネルギー物理学と磁気核融合研究では施設、協力者、データフローが異なり、HEPnet や MFEnet といった先行システムがその境界を反映していた。商用サービスが必要な到達範囲、性能、運用上の注意を提供できない場合、目的に合わせたネットワーク構築は合理的だった。しかしそれは重複も生んだ。各プログラムが回線の交渉、技術の維持、専門知識の構築を独自に行うことができ、協力や長期的なアップグレードは断片化された。

1986年の ESnet の正式な設立は、それらの機能をより広範な科学ネットワークへと統合した。この変化は技術的なものと同様に組織的なものだった。共有施設は、プログラム全体の需要を予測し、全国リンクを運用し、国際接続を調整し、専門スタッフを保持することができる。また、1つのプロジェクトの関心事から、省全体のインフラ計画へと容量を移行させることもできた。

この初期モデルは、現在も見られるいくつかの特徴を確立した。ユーザーは小売市場ではなく科学ミッションによって定義された。中央のコンピュータと装置は、共有への公的投資を正当化した。ネットワーク設計は長期的な研究プログラムに従った。運用には、通信システムと故障の科学的影響の両方を理解する人材が必要だった。需要は不均衡に到来した。1つの実験が通常のベースラインをはるかに超えるトラフィックを生み出す可能性があるからだ。

バークレー研究所は独自のネットワーキングの系譜を持っていた。1974年に CDC 6600を ARPANET に接続し、研究者は後に基盤的な TCP 輻輳制御の研究に貢献した。Van Jacobson と Mike Karels の業績は、より広範なバークレー研究所の環境に属し、ESnet のみに帰すべきではない。しかし制度的な重なりは重要である。それは生産科学ネットワーキングを、プロトコルの振る舞い、測定、性能を固定条件として受け入れるのではなく、研究可能な工学的問題として扱う研究者の近くに置いた。

運用は1996年にバークレー研究所に移転した。この移転により、国立エネルギー研究科学計算センター、ネットワーキング研究者、ソフトウェアエンジニア、その他の DOE プログラムに隣接する現在の拠点が確立された。また、生産施設と応用研究組織がスタッフ、研究室、技術的課題を共有する文化も強化された。(ESnet の歴史)

公的資金により ESnet は需要が生じる前に構築できる

科学ユーザー施設が存在するのは、一部の能力が高価すぎるか、専門的すぎるか、相互接続されすぎていて、各研究チームが単独で構築できないためである。粒子加速器、光源、リーダーシップ級スーパーコンピュータはその論理に当てはまる。ESnet はそれを通信に適用する。長距離ファイバー権、光機器、ルーター、国際容量、連続運用、サイバーセキュリティ、性能測定、エンジニアリングサポートが、多数のプログラムにサービスを提供する1つの施設に統合されている。

公的資金の根拠は、科学的需要の形状に由来する。商業通信事業者は大容量回線を販売できるが、数年後の稼働が予定されている検出器、契約期間中に発生しないかもしれない超新星バースト、小売量は少ないが公共価値の高い研究ワークフローを中心に、自社の全国アーキテクチャを決定することは通常ない。ESnet は、短期的なネットワーク収益ではなく、科学的能力を使命としているため、測定された利用量に先立って構築することができる。

施設モデルは需要の発見方法も変える。ESnet は DOE の科学プログラムと正式な要件レビューを実施する。研究者と施設チームは、5年から10年の期間にわたって、機器、データ量、ストレージの場所、コンピューティングの宛先、タイミングの必要性、協力パターン、ローカルのボトルネックを説明する。その知見は、サイトリンクの規模、経路の多様性、大西洋横断調達、オーケストレーション研究、サービス設計へのインプットとなる。

このプロセスは新しいコヒーレント光リンクほど華やかではないが、より重要な結果をもたらす可能性がある。海底スペクトル契約、ルーター購入、セカンドサイトエントランスは、資金調達と展開に何年もかかることがある。実験がデータを生成するまで待つことは、予測可能なインフラニーズを緊急事態に変えてしまう。要件レビューは、科学計画をエンジニアリングのリードタイムに変換する。

それらは不確実性も明らかにする。予測は変わりうる。機器のスケジュールは遅れ、データ削減ソフトウェアは改善され、クラウド利用が拡大し、施設はワークフローを再設計するかもしれない。ESnet はケーススタディを保証されたトラフィック注文として扱わない。証拠を用いて要件の幅を構築し、どこで柔軟性、予備容量、段階的展開が正当化されるかを決定する。

ユーザー施設モデルは、個々の科学者に対するギガバイト単位の課金を回避する。中核的な運用は連邦政府の資金で賄われ、一部のサイトレベルの接続コストは、プログラムスポンサーシップとサイトユーザーコストポリシーに従って割り当てられる。この取り決めはインセンティブとは無縁ではない。スポンサープログラムはより低い接続コストを好むかもしれず、ESnet は複数のプログラムに役立つ容量と回復力を好むかもしれない。サイトは全国ネットワークを使うために必要なローカルアップグレードを遅らせるかもしれない。ガバナンスの課題は、これらの決定を、誰がコストを別の予算項目に移せるかではなく、科学的成果の周りに整合させることである。(ESnet サイトコーディネーター委員会とコストポリシー;要件レビュー報告書)

DOE がミッションを設定し、バークレー研究所がネットワークを運営する

ESnet には通信事業者のような企業階層は存在しない。その権限は連邦プログラムの連鎖を通じて分散されている。DOE 科学局がミッションを定義し、ASCR が主要な管理責任と予算監督を提供する。バークレー研究所は、施設の設計、運用、開発を行う科学ネットワーク部門を擁している。カリフォルニア大学が、DOE との契約に基づきバークレー研究所を運営している。接続機関はサイトコーディネーターおよび ESnet サイトコーディネーター委員会を通じて参加する。

Inder Monga が ESnet エグゼクティブディレクターを務め、バークレー研究所の科学ネットワーク部門を指揮している。現在の公開情報では、Chin Guok が最高技術責任者兼計画・イノベーション責任者、Adam Slagell が最高セキュリティ責任者、Jon-Paul Herron がネットワークエンジニアリングディレクター、Susan Lucas が事業運営副責任者とされている。これらの役職の下には、光エンジニアリング、ルーティング、サイトエンジニアリング、ネットワーク運用、ソフトウェア、計測、オーケストレーション、セキュリティ、プロジェクト管理、科学エンゲージメントをカバーする機能がある。

この構造の広がりは、全国ネットワークを単なるファイバーとルーターの集合体と見る一般的なイメージを修正する。ESnet には、スペクトルの調達、BGP の運用、テレメトリシステムの構築、オープンソースソフトウェアの保守、パケット挙動の調査、施設の計画、セキュリティ証跡の管理、科学的要件をネットワーク設計に変換できる人材が必要である。組織は運用的であると同時に開発的でもある。

公開記録には、未解決のプログラム管理の詳細が1つある。ESnet の現在のガバナンスページでは Benjamin Brown が指定 ASCR プログラムマネージャーとされているが、最近の要件レビュー資料では Carol Hawk が ESnet プログラムマネージャーと特定されている。この証拠は、公開情報源がまだ調整されていないか、責任が変更または分割された可能性があると言うことを支持している。さらなる確認なしに、唯一の現在の取り決めを一つ選択することを支持するものではない。

ESnet サイトコーディネーター委員会は、接続機関に正式な運営チャネルを提供する。各サイトは、ESnet 接続に影響する要求を承認し、要件を伝え、ポリシーや計画の議論に参加できるコーディネーターを任命する。これは、データがネットワークを通過するすべての科学者による直接投票ではなく、制度的なユーザーガバナンスである。

この構造は、責任の実際的な配分を生み出す。ESnet は自らのバックボーンとサービスを管理する。接続されたサイトは、キャンパス機器、データ転送ノード、ローカルセキュリティ、電力を管理する。ASCR はプログラムレベルの資金を管理する。科学プログラムは遅延や失敗の結果を定義する。国際パートナーは自らのネットワークを管理する。完全なワークフローは、これらの別個の決定面が整合している場合にのみ成功する。(ESnet リーダーシップ;ガバナンス)

ESnet4 は通常トラフィックと例外的な科学フローを分離した

2000年代半ばまでに、分散実験がトラフィックプロファイルを変えつつあった。大型ハドロン衝突型加速器（LHC）は CERN でデータを生成し、世界規模の研究所と計算センターの階層を通じて配布する。一般的なインターネット接続は依然として必要だったが、少数の科学的転送が通常のリンクを占有するほど大規模になる可能性があった。両方のパターンに対応する未分化な単一ネットワークを構築すると、容量管理とサービス保証が困難になる。

ESnet4 はこの問題にハイブリッドアーキテクチャで対処した。IP コアが一般的な科学通信を運び、独立した科学データネットワーク（Science Data Network）が大容量光回線を大規模フローに使用し、動的パスプロビジョニングをサポートした。メトロポリタンリングが主要な研究所を接続し、Internet2 や国際パートナーとの協力によりシステムは DOE サイトを超えて拡張された。

このアーキテクチャは、単純な「遅い」「速い」の区分ではなく、運用要件によってトラフィックを分離した。一般的な IP サービスには広範な到達性と回復力のあるルーティングが必要である。計画された数テラバイトの転送は、既知の開始時間、帯域幅割り当て、エンドポイントを持つ予約済みのレイヤー2パスから利益を得る可能性がある。科学データネットワークは、少数の予測可能で高価値なフローが、通常のパケット転送とは異なる制御モデルを正当化しうることを認識した。

OSCARS はこの環境から生まれた。オンデマンドセキュアサーキットおよび事前予約システム（On-demand Secure Circuits and Advance Reservation System）は、認可されたユーザーやアプリケーションが、定められた期間のネットワークリソースを要求できるようにした。システムは、パスを見つけ、トポロジーとポリシー制約をチェックし、帯域幅と VLAN リソースを予約し、デバイス状態を作成し、予約終了時にその状態を削除する必要があった。それまで手動の調整によって行われていたタスクを、ソフトウェアが要求できるサービスに変えた。

ESnet4 は、生の速度だけがもはや唯一のボトルネックではないことも示した。予約回線は広域ネットワーク上の容量を保護できるが、ストレージシステムが十分な速さで読み取れなかったり、ローカルファイアウォールがパケットを破棄したりするために、アプリケーションが依然として低速で動作する可能性がある。この教訓は、Science DMZ アーキテクチャとエンドツーエンド計測に直接つながった。

この期間は、ESnet の設計パターンとして繰り返し現れるものを確立した。科学的問題が最初にトラフィック要件として現れる。施設はそれに対応して物理容量、制御メカニズム、運用方法を構築する。その方法が有用であることが証明されると、ソフトウェアとアーキテクチャガイダンスは元の実験を超えて広がる。(ESnet4 および ESnet5 の歴史的資料;OSCARS)

Science DMZ はボトルネックがしばしばエッジにあることを示した

全国バックボーンが正しく動作していても、科学者が転送性能の低さを経験することがある。理由は単純だ。バックボーンは経路の1セグメントに過ぎないからである。企業ファイアウォール、共有キャンパスコア、古いルーター、性能不足のサーバー、パケットロス、ストレージの制限が、大容量経路を設計速度のごく一部に低下させる可能性がある。

Science DMZ は、このエンドツーエンドの現実に対する ESnet の対応策である。このアーキテクチャは、データ転送ノードを、制御された組織境界付近の高性能経路上に配置する。セキュリティポリシーは、多種多様な企業アプリケーション向けに設計された汎用ステートフルファイアウォールに持続的な科学トラフィックを通すのではなく、それらのシステムによって露出される限定されたサービスに合わせて調整される。

この用語は、セキュリティを削除する要求と誤解される可能性がある。Science DMZ は依然として、要塞化されたホスト、ルーターのアクセス制御リスト、監視、脆弱性管理、限定的なアプリケーション露出、運用規律に依存している。この設計は、制御が適用される場所と方法を変える。組織の通常のセキュリティパターンの一部であるという理由だけで、不適切なスループットやセッション挙動を持つデバイスを主データ経路に置くことを避ける。

性能測定はオプションのダッシュボードではなく、アーキテクチャの一部である。perfSONAR ノードは、スループット、パケットロス、レイテンシ、経路変更について制御されたテストを実行する。2つのサイトが転送について意見が合わない場合、測定は問題がホスト、ローカルリンク、地域ネットワーク、ESnet バックボーン、または国際パートナーのどこで発生しているかを特定するのに役立つ。そのような証拠がなければ、すべての運用者が自らのセグメントは健全であると報告しつつ、研究者は依然としてデータを移動できない状態が続く可能性がある。

データ転送ノードには独自のエンジニアリングが必要である。ネットワークインターフェースカード、CPU 配置、メモリ、ディスクまたは並列ファイルシステム、TCP バッファ、転送ソフトウェアはすべて、達成可能なスループットを決定する。ESnet の Fasterdata ガイダンスと技術コンサルティングは、それらの詳細を再現可能な実践に変える。このアプローチは DOE 研究所をはるかに超えて広がっているが、ESnet はその名前を使用するすべての展開を運用しているわけではない。

Science DMZ が影響力を持つようになったのは、調達の問題をシステムの問題として再構成したからである。より高速な回線を購入しても、他の場所で制約されている経路は解決しない。有用な性能の単位は、ストレージからストレージへ、または装置から計算へという完全なワークフローであり、各管理ドメインが測定され、明確な責任が割り当てられる。(Science DMZ ガイダンス;ネットワークパフォーマンスツール)

ESnet5 は大陸規模の100G を本番サービスにした

次の大規模な容量移行は、Advanced Networking Initiative と米国の経済刺激策によって支えられた。ESnet は、米国再生・再投資法を通じて6200万ドルを受け取り、100 Gbps の長距離プロトタイプを開発し、ESnet5 への移行を支援した。この投資には新しいルーター以上のものが含まれていた。ESnet は全国的なファイバーフットプリントにわたるスペクトラム容量の権利を取得し、波長の展開とアップグレードの方法をより詳細に制御できるようになった。

ESnet5 は2012年後半に本番稼働した。当時、DOE と ESnet はこれを世界最速の科学ネットワークと形容した。その歴史的主張は、初の大陸規模100G 展開に結びついていた。2026年のグローバルランキングとして無条件に繰り返すべきではない。研究ネットワークは現在、個々のインターフェース速度、総バックボーン容量、光スペクトル、実験的試行など、異なる尺度で容量を報告している。提供された証拠の中に、普遍的な勝者を1つに決める中立的な最新の比較は存在しない。

100G の経済的効果は、10倍のインターフェースアップグレードよりも大きかった。科学プロジェクトは、以前ははるかに長い時間リンクを占有していたであろう日常的な長距離転送を計画できるようになった。研究所は一部の計算やストレージをローカルに複製するのではなく集中化できた。国際協力はより強力な米国バックボーンを得た。新しい容量はまた、ローカルの制限をより迅速に明らかにし、Science DMZ と perfSONAR の価値を高めた。

ESnet5 は、パケットサービスと専用科学パスのハイブリッド関係を保持した。また、自動化の重要性を深めた。100G の規模では、容量の予約、障害の診断、全国的なフットプリントにわたる一貫したサービスの維持は、その場しのぎのデバイス設定だけに依存することはできなかった。

このプロジェクトは、公的インフラ投資が、単一の実験がネットワーク全体を使用する前に、科学の選択肢をどのように変えるかを示している。容量は将来の機器に対する余力を生み出すが、予備容量はアイドル状態の小売製品とは異なる意味で無駄ではない。その価値には、実験の遅延を避けること、障害に対応すること、別の建設サイクルを待たずに新しいワークフローをテストできるようにすることが含まれる。

それでも投資は科学利用に照らして判断されなければならず、予測が変わったときに設計は適応可能なままでなければならない。ESnet のその後のテレメトリ、キャッシング、オーケストレーションに関する作業は、継続的な物理的拡張だけを唯一の答えとせず、設置されたビットあたりからより多くの科学的価値を引き出そうとする努力を反映している。(ESnet5 の歴史的発表)

ESnet6 は光容量とプログラマブル制御を組み合わせる

ESnet6 プロジェクトは2017年に始まり、約6年間の設計と建設を経て2022年10月11日に公開ローンチされた。バークレー研究所は、約15,000マイルの専用フットプリントにわたって、ローンチ時に46 Tbps 以上の総容量を報告し、バックボーンリンクは400 Gbps から1 Tbps であった。2024年の年次報告書は後に57 Tbps と、リンク範囲が1.2 Tbps まで拡張されたことを示した。これらの数値は、凍結された単一のネットワークの矛盾する定義ではなく、異なる日付と成長するシステムを参照している。

物理層には、長距離ファイバーパス、光回線システム、増幅器、スペクトラム権、コロケーション施設、ローカルオンランプが含まれる。2024年の報告書は278の光増幅器サイトを数えた。コヒーレント光はファイバー上で複数の高速チャネルを運び、増幅器と再構成可能な光機器が信号レベルを維持し、波長をルーティングする。地図上に示された経路は、ダークファイバー、スペクトラム、ライトサービス、またはパートナー取り決めを通じて制御される可能性がある。15,000マイルという記述は、DOE がすべてのケーブルに対して法的所有権を保持していることを立証するものではない。

光層の上では、ルーターとサービスエッジが IP、プライベートルーティング環境、レイヤー2サービス、ピアリング、クラウド接続を提供する。年次報告書は78のルーター設置場所を数えた。個々のサイトは要件に応じて10、100、400 Gbps で接続でき、バックボーンリンクは複数のインターフェースや波長をより高い数値に集約できる。

ソフトウェア層が ESnet6 を単なる容量アップグレードから区別している。自動化がデバイスとサービスの状態を維持する。プログラマブルテレメトリが運用者により詳細な証拠を提供する。OSCARS が予約パスをプロビジョニングする。SENSE がドメイン横断的なアプリケーション駆動の調整を実験する。High-Touch がプログラム可能なハードウェアを使用して、よりリッチなパケットおよびフローの可視性を実現する。API とテストベッドフックにより、成功した研究を運用へと移行させることができる。

この構築では、回復力にもより重点が置かれた。多様なルート、複数のサイトエントランス、独立した電源、代替ルーター、高可用性サービスロケーションが、1つの障害で研究所が全国システムから切り離される可能性を低減する。これらの保護には異なる範囲がある。冗長化されたバックボーンは、両方のローカル回線が同じ管路を共有している場合には役に立たず、2台目のルーターは、両方のデバイスが同じ電源システムに依存している場合には回復力を生み出さない。

したがって、ESnet6 は階層化された施設として読まれるべきである。ファイバーが物理的到達範囲を作り出す。光が容量を作り出す。ルーターがパケットおよびプライベートサービスを作り出す。ソフトウェアが再現性とプログラマビリティを生み出す。計測が約束されたパスが機能しているかどうかを確立する。組織間協定が、ESnet が所有していない境界を越えることを可能にする。(ESnet6 ローンチ;2024年年次報告書)

57 Tbps が意味すること、意味しないこと

ネットワーク統計はしばしば異なる層を1つの数字にまとめる。ESnet の2024年の57 Tbps という数字は、システム全体の集約された設計容量である。1つの物理リンクでも、すべての研究所が利用できるスループットでも、常に運ばれるトラフィックでもない。同じ報告書は、バックボーンリンクが400 Gbps から1.2 Tbps の範囲にあること、7つの米国サイトが400 Gbps 以上で接続されていること、大西洋横断容量が2.7 Tbps であることを記述している。それぞれの数字は異なる質問に答えている。

同じ報告書は、約15,000マイルのフットプリントにわたって78のルーター設置場所と278の光増幅器サイトを記述した。17のすべての DOE 国立研究所を接続し、5カ国で28の DOE ユーザー施設、277の研究教育、商用、その他のネットワーク関係、3万人以上の組織ユーザー、24州にわたる137人のスタッフと契約者を報告した。これらの数字は異なる母集団を表しており、顧客総数として合計すべきではない。ルーター、施設、パートナーネットワーク、組織ユーザー、労働力は別々の指標である。

サイト接続は1つの組織境界における容量である。バックボーンリンクはネットワークロケーション間の容量である。光システムは複数の波長を運ぶことができ、論理サービスは物理層の一部のみを使用する場合がある。集約容量は、すべてが同じ送信元と宛先に同時にサービスできるわけではない多くのリソースを合計する。トラフィック量は、ある瞬間に利用可能な最大速度ではなく、時間の経過とともに移動したデータを測定する。

ESnet は2024暦年に1.77エクサバイトを運び、2023年の1.7エクサバイトから増加した。この4パーセントの増加は、1989年以来の施設の報告された長期平均成長率である年率約55パーセントと比較すると低かった。この1年だけでは科学的需要が安定したとは証明されない。大規模プロジェクトの稼働は不均一であり、ソフトウェアの変更は転送を減らす可能性があり、1つの実験や国際的なイベントが急激に構成を変える可能性がある。

トラフィックはまた集中している。2024年の報告書は、LHC 活動が総トラフィックの約半分を占めていると述べた。フェルミラボが136ペタバイトで最大の外部送信者、NERSC が75.3ペタバイトで最大の DOE 受信者、オークリッジが58.3ペタバイトで最大の DOE 送信者だった。そのような数字は重要なワークロードを明らかにするが、科学的価値の完全なランキングではない。より小さな転送がより時間に敏感であったり、独自の機器をサポートしているかもしれない。

したがって、容量計画には一度に複数の視点が必要である。ピーク時と平均のトラフィック、ルートレベルの利用率、障害時の予備、サイトリンク速度、科学的期限、将来の要件である。平均使用量だけに基づいて設計されたネットワークは、超新星バーストやケーブル故障の際に機能しない可能性がある。理論上の最大イベントだけに基づいて設計されたネットワークは、柔軟性のないまま高価な資産を過剰に構築する可能性がある。

ESnet の工学的課題は、それを必要とするワークフローが到達できる場所に容量を配置し、エンドシステムがそれを使用できることを検証することである。これが、容量の数字が記事の冒頭に自己説明的なランキングとしてではなく、Science DMZ、計測、オーケストレーション、要件レビューと並べて置かれるべき理由である。(ESnet by the Numbers)

AS293 は小売市場ではなくミッションのためにルーティングする

ESnet の公開自律システム番号は AS293 である。ネットワークは DOE サイト、研究教育ネットワーク、商用ネットワーク、有料のアップストリームプロバイダーと経路を交換する。ルーティングポリシーは、どの経路が科学トラフィックを運べるか、障害がどのように処理されるか、どの外部ネットワークが直接相互接続を受けるかを決定する。

ピアリングポリシーは選択的である。ピアリングを希望する相手は、BGP を使用し、最新の Internet Routing Registry と PeeringDB 情報を維持し、RPKI 無効なアナウンスを回避し、MANRS に関連するルーティングセキュリティプラクティスに従わなければならない。ESnet は IPv6 またはデュアルスタックピアリングを要求し、新規の IPv4 のみの関係は受け付けない。直接のプライベート相互接続は100G ポートから始まり、400G が強く推奨される。

これらの条件はミッションと運用コストの両方を反映している。直接相互接続はポート、エンジニアリング時間、監視能力を消費する。ESnet は、単に公的経路が存在するという理由ですべてのネットワークとピアリングする必要はない。DOE の科学経路を改善するか、トランジットへの依存を減らすか、主要な協力者と接続する関係を求めている。パブリックインターネットアクセスは、研究または直接ピアリングを通じて効率的に到達できない宛先のために、Hurricane Electric と Lumen からの有料トランジットによって補完される。

ネットワークは、ESnet 接続サイト、研究教育ネットワーク、商用ネットワークを区別する BGP コミュニティを公開している。接続機関はこれらのタグを使用してポリシーを適用できるが、下流の解釈は ESnet の制御外にとどまる。コミュニティは説明的なメタデータであり、すべてのネットワークが同じルーティング選択を行う普遍的な保証ではない。

ルーティングセキュリティにも限界がある。RPKI 無効なアナウンスを拒否することは、悪質な経路の重要なクラスをブロックするが、すべてのリーク、侵害されたピア、誤った有効なオリジン、または不正確なルートオリジン認可を防ぐわけではない。経路ハイジャック監視は予期しないオリジンの変更を特定できるが、検出は伝播後に行われる可能性がある。ブラックホールルーティングは、攻撃中に宛先へのトラフィックを破棄することでサイトを保護できるが、その保護はそのプレフィックスの到達可能性を犠牲にすることで機能する。

ミッション指向の設計はサービス境界に見える。ESnet はパブリック IP トラフィックを運ぶが、消費者向けトランジット市場を獲得しようとしているわけではない。そのルートポリシーは、科学の到達可能性、回復力、信頼できる相互接続を中心に構成されている。ネットワークの価値は、サービスを提供するコミュニティのために作り出す経路の質にあり、AS293 に接続する小売顧客の数を最大化することにはない。(ESnet ピアリングポリシー)

プライベートパスは外部リスクを排除せずに到達範囲を拡大する

ESnet のサービスメニューは物理接続から始まる。適格なサイトは、ローカルまたはリモートのポイントオブプレゼンスを介して10、100、400 Gbps で接続できる。施設が専用フットプリントから離れている場合、サービスオンランプがダークファイバーまたはライトキャリア回線を使用することがある。アクセス設計は科学経路の一部であり、ベンダー提供のラストセグメントが主要な障害または性能制約となる可能性がある。

レイヤー3 IP サービスは、ルーテッド IPv4 および IPv6 接続を提供する。レイヤー3仮想プライベートネットワークは、物理インフラを他のサービスと共有しながら、マルチサイトプログラムのために論理的に分離された IP および BGP 環境を作り出す。レイヤー2仮想プライベートネットワークは、静的に設定されるか、OSCARS を通じてプロビジョニングされる、ポイントツーポイントまたはマルチポイントのイーサネット接続を提供する。これらのサービスにより、実験はすべての関係をパブリックインターネットを通じて公開することなく施設を接続できる。

プライベートサービスは物理的に隔離されたサービスを意味しない。論理的な分離は、ルーター設定、ラベル、ルーティングインスタンス、アクセス制御、運用慣行に依存する。共有プラットフォームの障害は複数のサービスに影響を与える可能性があり、設定ミスは意図された分離を無効にしうる。価値は、共有依存関係が存在しないという主張ではなく、制御されたセグメンテーションと予測可能な接続性にある。

Cloud Connect は、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Oracle などの主要な商用クラウド環境に ESnet のパスを拡張する。サイトは、通常のパブリックインターネットルーティングではなく、専用のレイヤー2またはレイヤー3接続を介してプロバイダーオンランプに到達できる。これにより経路制御が改善され、変動するトランジットへの露出が減少するが、クラウド側のセキュリティ、プロバイダーの障害、アイデンティティ設計、下り（エグレス）料金、地域的な可用性がなくなるわけではない。

クラウドとの関係は、ESnet の役割の変化を示している。DOE の科学はもはや研究所と連邦スーパーコンピュータだけに存在するわけではない。研究者は商用のオブジェクトストレージ、専門サービス、あるいはバーストコンピューティングを利用する可能性がある。ESnet は、クラウドが連邦ネットワークの一部であるかのように、あるいはプライベート回線がクラウドアカウントをそれだけで安全にするかのように見せかけることなく、それらのリソースを接続しなければならない。

その他のサービスには、セカンダリ DNS、ネットワークタイム、経路ハイジャック監視、ブラックホールルーティングが含まれる。それぞれは、光容量が利用可能な場合でも研究を中断させる可能性のあるサポート依存関係に対処する。ネームサービスの障害、不正確な時刻、経路リーク、またはサービス拒否攻撃は、ファイバーを損傷することなく科学システムを使用不能にしうる。

サービスメニューは、ネットワーク層間の一連の運用契約に相当する。物理的な接続性が経路を確立する。ルーティングが到達可能性を作り出す。プライベートサービスが論理境界を作る。クラウド相互接続がシステムを商用インフラに拡張する。セキュリティとサポートサービスが既知の故障モードを減らす。ユーザーは依然として、それぞれの末端で機能するエンドポイントとローカルネットワークを構築しなければならない。(ESnet ネットワークサービスメニュー)

OSCARS が容量を予約可能にする

ほとんどのインターネットトラフィックは、パケットが到着したときに利用可能な容量を使用する。このモデルは一般的な通信にはうまく機能するが、一部の科学転送はスケジュールされており、大規模で、遅延させるとコストが高い。OSCARS は、認可されたユーザーとアプリケーションに対して、指定された期間のネットワークリソースを予約する手段を提供する。

予約は、エンドポイント、開始時刻と終了時刻、帯域幅、VLAN 情報、経路除外、その他の制約を指定できる。システムはトポロジーと既存のコミットメントを調べ、許容可能なパスを見つけ、必要なネットワーク状態を作成し、予約が期限切れになったときにそれを削除する。このサービスは、同じ不足リソースを二重に割り当てることを避け、利用可能なトポロジーを変更する保守や障害を考慮しなければならない。

その重要性は表面的なものではなく、運用上のものである。手動の回線プロビジョニングは、エンジニア間の調整に数日かかることがある。プログラムによる予約は数分で作成でき、実験のワークフローの一部となりうる。ネットワークは固定された背景のパイプではなくなり、ストレージや計算と並んでソフトウェアが要求できるリソースになる。

OSCARS はオープンソースの本番システムであり、他のネットワークやテストベッドによって採用または評価されている。一部の公的な採用数値は過去の資料を含むページに表示されるため、最も安全な結論は、システムが ESnet を超えて広がっているが、リストされたすべての展開が最新で同一であると扱うべきではないということである。

予約はアプリケーションのスループットを保証しない。それは一定量のネットワーク容量を保護できるが、ストレージサーバーの読み取りを高速化したり、キャンパスネットワークのパケットロスを修復したり、オペレーティングシステムを調整したりすることはできない。アプリケーションが予約された速度の一部しか達成しない場合、診断はエンドツーエンドの経路に戻らなければならない。

予約はまた、割り当ての問題を導入する。優先度の高い実験は保証された容量から利益を得ることができるが、使用されない予約は他のユーザーの柔軟性を低下させる可能性がある。ポリシーは、誰がサービスを要求できるか、競合がどのように解決されるか、予約がプリエンプション可能であるべきかを決定しなければならない。これらの決定は、プロビジョニングコードが自動であっても、施設ガバナンスの一部である。

OSCARS は、応用ソフトウェアがインフラとなる最も明確な ESnet の例の一つである。それは運用慣行を再現可能なサービスに変換し、認可に関する人間のポリシーを保持し、科学アプリケーションにネットワーク要件を表現する制御された方法を与えた。(OSCARS)

SENSE はアプリケーションがエンドツーエンドの結果を要求できるかテストする

予約されたネットワークパスは、分散ワークフローの一部しか解決しない。ストレージシステム、データ転送サービス、計算リソースにも可用性、容量、ポリシーがある。SENSE（Software-defined network for End-to-end Networked Science at the Exascale）は、オーケストレーションを単一のネットワークドメインを超えて拡張する。

このプロジェクトは、ネットワークとエンドシステムを発見可能なリソースとして表現する。科学アプリケーションは、データセットを施設間で必要な速度で移動させるといった、意図した結果を記述することができる。SENSE は参加ドメインからモデルを収集し、リソースをネゴシエートし、ネットワークおよび転送サービスをプロビジョニングし、テレメトリを観測し、ワークフロー完了後にリソースを解放する。

これは1つの回線を設定するよりも難しい。参加組織は独自の権限とデータモデルを保持する。あるドメインは帯域幅を公開し、別のドメインはストレージエンドポイントや転送サービスを公開するかもしれない。ポリシー、クレデンシャル、メンテナンスウィンドウは異なる。SENSE は、1つの中央コントローラーがあらゆるシステムを指令できると仮定せずに調整しなければならない。

2024年の LHC データチャレンジでは、SENSE 対応ワークフローがカリフォルニア工科大学とカリフォルニア大学サンディエゴ校の間で330 Gbps を維持した。この結果は、アプリケーション駆動のオーケストレーションが特定の実稼働ワークフローにおいてかなりの速度で動作できることを示している。SENSE がすべての ESnet サイトで普遍的な本番サービスであることを示すものではない。2024年の報告では、プロジェクトはまだ研究段階にあると記述されていた。

OSCARS と SENSE は異なる作業単位を自動化する。OSCARS は既知のサービスドメイン内でネットワークリソースを予約する。SENSE は異なる組織が所有するシステムを含む完全なパスをネゴシエートしようと試みる。前者はより明確な本番境界を持っている。後者はより広範な科学的価値を提供するが、ガバナンスと統合のリスクも大きい。

運用者にとっての実際的な問題は、障害の所有権である。アプリケーションがインテントを宣言し、ワークフローが期待通りに動作しない場合、原因はリソースモデル、ネットワーク、ストレージサービス、クレデンシャル、アプリケーション、またはドメイン横断的なタイミングの問題にあるかもしれない。オーケストレーションには、どの運用者にもネゴシエートされた状態のどの部分が乖離したかを伝えるのに十分な正確さの証拠が必要である。

SENSE は、アプリケーションが回線ではなく結果を要求するインフラストラクチャを指し示している。その進捗は、実証された最高の転送速度だけでなく、反復可能なマルチドメインの本番利用、明確なサポート責任、部分的な障害からの回復能力によって判断されるべきである。(SENSE;2024年応用研究)

EJFAT は科学イベントを直接遠隔コンピューティングに移動させる

従来の科学データ移動は、しばしばファイルベースのシーケンスに従う。実験がデータを生成し、ローカルシステムがファイルを書き込むのに十分な量を処理し、ファイルがストレージに入り、後続の転送がそれらを別の分析施設に送る。このパターンはよく理解されており、運用上信頼できるが、フィードバックが遅れ、ピーク時の取得に合わせたローカルストレージとコンピューティングが必要になる。

EJFAT（ESnet–Jefferson Lab FPGA Accelerated Transport system）は、異なる経路をサポートする。機器からのライブの UDP カプセル化イベントデータを、利用可能な計算ワーカーに、潜在的には遠隔のスーパーコンピューティングセンターに配信する。プログラマブル FPGA ベースの SmartNIC がイベント識別子を読み取り、同じイベントに属するすべてのフラグメントを1つのワーカーに送る。計算ノードが利用可能またはビジーになると、制御システムが配信を変更できる。

イベントのグループ化が重要である。汎用ロードバランサーはパケットをサーバーに分散できるが、科学処理では1つの検出器イベントのすべてのフラグメントが同じワーカーに到着する必要があるかもしれない。EJFAT は、高レート転送機能を計算ワーカーのスケジューリングから分離し、各サイドが独立してスケールできるようにする。

冒頭で説明した2024年4月のジェファーソン研究所からパールムッターへのデモンストレーションは、中間ディスク段階なしで100 Gbps に達した。その後のテストでは、ESnet の報告によれば、複数の施設にわたる計算リソースと約20,000コアが使用された。これらの結果はシステムの可能性を示すが、すべての装置がエンジニアリング変更なしで採用できることを意味しない。

希少同位体ビーム施設（FRIB）は、より最近の運用例を提供している。ESnet は2026年7月に、研究者が EJFAT を通じて未加工の実験データを約5～6 Gbps で遠隔のスーパーコンピュータにストリーミングしたと報告した。15時間で615 GB を生成したランは、機械学習推論を使用して8つのパールムッターノードで20分で処理された。100G のデモンストレーションと比較してネットワークレートが低いからといって、結果の重要性が低くなるわけではない。科学的成果は、実際のワークフロー中のより迅速なフィードバックだった。

ライブストリーミングは施設の経済性を変える。検出器は、すべてのピークに対して十分なローカル容量を構築する代わりに、共有コンピューティングを借りることができる。研究者は、貴重なビームタイムが残っている間に結果を検査できる。システムはまた、新しい依存関係を生み出す。ネットワーク中断、計算割り当ての問題、イベント配信エラーは、後のファイル転送を遅らせるのではなく、リアルタイムで実験に影響を与えうる。

EJFAT は依然として高度なプロトタイプまたは新興プラットフォームであり、普遍的にサポートされるサービスではない。本番採用には、装置の統合、セキュリティ、FPGA の可用性、運用所有権、スケジューリング合意、UDP パケットが失われた場合の明確な動作が必要になる。その重要性は、広域ネットワークが取得ループの後ではなく中に存在しうることを示した点にある。(EJFAT;FRIB 科学ハイライト)

High-Touch、perfSONAR、iperf3 はパスを観測可能にする

大容量ネットワークは、集約利用率チャートでは明らかにならない方法で障害を起こしうる。短いバーストがキューをあふれさせる可能性がある。パケットが順不同で到着する可能性がある。損失は一方向または特定のトラフィッククラスに影響する可能性がある。テスト間で経路が変わる可能性がある。セキュリティ関連のフローが統計サンプリング内に消える可能性がある。

High-Touch は、プログラム可能なハードウェアとソフトウェアを使用して、従来のサンプリングレコードよりも豊富なパケットおよびフローテレメトリを収集する。2024年には、LHC のスループット、ルービン天文台のトラフィックに関連するパケット順序逆転、セキュリティイベントの調査に使用された。目的は診断の精度である。粗いトラフィック総量では隠れてしまう挙動を特定することだ。

より豊富な証拠にはコストがかかる。パケットとフローの詳細には、ストレージ、処理、アクセス制御、慎重な解釈が必要である。通信するエンドポイント、協力パターン、科学活動のタイミングを明らかにする可能性がある。運用上の可視性のために設計されたシステムは、したがって機密性の高いデータ資産となる。

perfSONAR は異なる層に対処する。これは ESnet が中核的参加者として創設に関わった複数組織パートナーシップによってサポートされる分散測定システムである。2024年にはグローバルに2,000以上のロケーションが報告され、ESnet は30以上のサイトを運用している。制御されたテストにより、参加ノード間のスループット、レイテンシ、損失、パス挙動を測定する。

分散設計が中心的である。研究者は転送が遅いと報告できるが、適切に設計された perfSONAR ノード間のテストは、基盤となるパスが期待される速度をサポートしているかどうかを示すことができる。方向性テストは非対称性を分離できる。繰り返し測定は劣化がいつ始まったかを示すことができる。トレースルートデータは経路変更を特定できるが、観測された経路とアプリケーションの実際の転送挙動は異なる可能性がある。

iperf3 は、TCP、UDP、SCTP を介したアクティブなスループットテストを提供し、IPv4 と IPv6 をサポートする。ESnet はこのオープンソースツールを保守しており、特定の条件下で200G パス上で150 Gbps 以上のテストを報告している。合成テストはアプリケーションベンチマークではない。これは、ホストとネットワークが制御された設定下でトラフィックを移動できるかどうかを判断するのに役立ち、その後、ストレージとアプリケーションの挙動を別々に調べることができる。

High-Touch、perfSONAR、iperf3 は、真実の異なる見方を作り出す。High-Touch は本番フローをより高い忠実度で観測する。perfSONAR は、ドメイン全体でのスケジュールされた、またはオンデマンドのパス測定を提供する。iperf3 はエンドポイントとネットワークのスループットを直接テストする。単一のビューは完全ではないが、この組み合わせは、分散障害を一人の運用者のローカルダッシュボードから診断しようとする誘惑を減らす。(ネットワークパフォーマンスツール;2024年運用イノベーション)

キャッシングはトラフィックをより速く運ぶ代わりに除去できる

容量の追加だけが科学ネットワークを改善する唯一の方法ではない。一部のデータセットは、同じ地域の研究者によって繰り返し要求される。すべてのコピーを広域ネットワークで移動させることは、バックボーンが負荷を吸収できても、帯域幅を浪費し遅延を増大させる。

ESnet の2024年応用研究報告は、科学データコミュニティと共に使用される5つの地域キャッシュノードを記述した。調査全体で、キャッシュは広域トラフィックを1日平均33テラバイト削減した。リクエストの3分の2がローカルで処理され、平均キャッシュヒット率は94パーセントだった。効果は場所によって大きく異なり、報告された広域削減率は南カリフォルニアで69.3パーセント、シカゴで48.4パーセント、ボストンで6.6パーセントに達した。

これらの違いは示唆に富む。キャッシュの価値は、データセットの人気度、ローカルユーザー、ストレージサイズ、削除ポリシー、サービス設定に依存する。同じデータを繰り返し分析するコミュニティの近くに配置されたキャッシュは、大きな転送を削除できる。多様でめったに繰り返されないデータセットを扱うキャッシュは、同じ利益をもたらさずにストレージを消費する可能性がある。

キャッシングはまた、制御を変える。ネットワーク運用者がデータ配置に関与し始め、科学コミュニティはどのデータセットをコピーできるか、新鮮さをどのように維持するか、誰がそれらにアクセスすることを認可されているかを決定しなければならない。ストレージ障害や古いコンテンツは、ネットワークに隣接する運用上の懸念事項となる。

この調査は、最も効率的なビットがバックボーンに決して入らないビットである可能性がある理由を示している。光アップグレードは供給を増やす。キャッシングは需要を変える。ワークフロースケジューリングは、忙しい期間から転送を移動させることができる。圧縮やローカルフィルタリングは、伝送前にデータを削減できる。成熟したインフラプログラムは、設置されたテラビットだけで進捗を測定するのではなく、これらすべてのメカニズムを評価する。

この結果は、調査対象の展開に範囲を限定すべきである。これは、すべての科学データセットが94パーセントのヒット率を達成することや、キャッシングがユニークなライブストリームのための新しい容量を置き換えられることを証明するものではない。データアーキテクチャとネットワークアーキテクチャを共に設計できるという証拠を提供する。(2024年応用研究活動)

大西洋横断科学には容量だけでなく物理的多様性が必要である

ESnet の国内フットプリントは、その国際的な義務から切り離せない。高エネルギー物理学は大西洋の両側の施設と計算センターを中心に組織されており、2024年の年次報告書は ESnet のトラフィックの約半分を LHC 活動に帰属させた。したがって、欧州と北米間のケーブル障害は、すべての国内ルーターが健全であっても、中心的な科学ワークロードに影響を与えうる。

2024年から2025年初頭にかけて、ESnet は報告された大西洋横断容量を約700 Gbps から2.7 Tbps に拡大した。プログラムの大部分は、ニューヨーク、ダブリン、ロンドンを結ぶルート上の1本のファイバーペアの4分の1に対する Aqua Comms との15年契約だった。ESnet はまた、複数のケーブルシステムにわたって GÉANT と容量とコストを共有している。エンジニアリング目標は、物理的に多様な4つの経路で少なくとも3.2 Tbps であり、基盤となる設計は10 Tbps を超える成長可能性を提供する。

容量と多様性は異なる問題を解決する。2つの論理サービスがケーブル、ランディングステーション、または陸上管路を共有し、共に故障する可能性がある。海底修理には、障害位置の特定、許可、ケーブル船、適切な天候、損傷したファイバーの物理的回収が必要になる場合がある。復旧には数週間から数ヶ月かかることがある。したがって ESnet は、1つのバックアップパスで十分であると仮定するのではなく、3本のケーブルが同時に故障するシナリオを計画している。

長期スペクトラム権は、固定された完成回線の繰り返し購入よりも、施設にアップグレードに対する多くの制御を与える。それらはまた、特定のケーブルシステム、ランディングインフラ、運用パートナーへのコミットメントを生み出す。ESnet はスペクトルをリースすることで海洋リスクを除去するわけではない。ケーブル所有者、修理プロセス、パートナーネットワークに依存しつつ、複数のシステムにわたって容量と回復力を設計する能力を得る。

ここもまた、「専用」という言葉に注意が必要な場所である。ESnet は重要なルートにわたって専用の権利とインフラを管理しているが、物理的資産モデルは異なる。国内外のパスは、ダークファイバー、スペクトル、ライトサービス、コロケーション、パートナー容量を含む可能性がある。地図上の線は、すべてのセグメントで同じ所有権や修理権限を開示しているわけではない。

GÉANT との関係は、研究ネットワーキングが中央集権的に制御されずに協力的である理由を示している。2つの組織はコストを共有し科学トラフィックを調整できるが、それぞれが自らの機関とメンバーに対して責任を負う。エンドツーエンドの性能は依然として、どちらのバックボーンも超えたところにある国内研究ネットワーク、キャンパスシステム、実験施設に依存している。(大西洋横断マイルストーン;2024年年次報告書)

科学は定常的な規模、まれなバースト、厳しい締め切りとして到来する

LHC は定常的な規模を供給する。その分散コンピューティングモデルは、CERN、フェルミラボ、ブルックヘブン、大学、その他のセンター間で実験データを移動させ、持続的な国際トラフィックを生み出す。計画されている高輝度運転は、検出器出力、シミュレーション、複製を増加させると予想される。ネットワークは、ケーブルや施設の障害を生き残るのに十分な経路多様性を保持しつつ、日常的な巨大フローを運ばなければならない。

ヴェラ・C・ルービン天文台は締め切りを供給する。チリのこの望遠鏡は、30秒ごとに約13 GB の画像を生成するように設計されている。データパスは、SLAC での迅速な処理と、他の天文台が応答できるようにするための一時的天体に関するアラートの生成をサポートする。ESnet は、各画像を約12,000マイル移動させ、7秒未満で送信することを目標として報告している。この経路には南米および国際研究ネットワークパートナーが含まれるため、結果は ESnet 自身のドメインを超えた調整されたエンジニアリングに依存する。

DUNE は例外的なバーストを供給する。超新星イベント中に、ニュートリノプログラムは100秒で600 TB ものデータを移動する要件を予想している。そのより広範な20年プログラムは約900 PB を生成すると予想される。これらは将来の運用のための計画要件であり、現在の日常的なトラフィックの記述ではない。これらが重要なのは、容量が利用可能になった後にイベントをスケジュールできないからである。平均利用率のみを中心に構築されたネットワークは、最高の科学的価値の瞬間に機能しない可能性がある。

核融合研究は、国際的な距離と長い開発期間を組み合わせている。2026年5月、テストはマルセイユの ITER データ176 TB をサンディエゴの General Atomics の DIII-D 施設へ約80 Gbps で移動させた。ITER はまだ建設中だったため、この転送は通常の本格的な生産ではなく準備状況を示した。要件資料は、将来の核融合ワークフローの中には1日あたり約2ペタバイト、少なくとも200 Gbps を見込むものがあると予想している。

FRIB とジェファーソン研究所は第3のパターンを示している。実験は、データがまだ到着している間に遠隔分析を必要とするかもしれない。EJFAT は、イベントストリームがファイルの完成とコピーを待つことなく NERSC やオークリッジの計算に到達することを可能にする。光源、電子顕微鏡、その他の機器は、ローカルフィルタリング、遠隔人工知能推論、結果を運用者に返す必要がある速度に関して、関連する選択に直面している。

気候・地球科学は需要をさらに広げる。大規模シミュレーションと観測データセットがコンピューティング施設とストレージ施設の間を移動し、フィールドセンサーは従来のファイバーが利用できない場所に設置されうる。単一の主要速度がこれらのニーズすべてを捉えるわけではない。ESnet は、1つの施設モデルの下で、持続的なバルク転送、まれなバースト、低遅延フィードバック、国際協力、遠隔取得をサポートしなければならない。(ルービン天文台ケーススタディ;DUNE ケーススタディ;要件レビュー)

要件レビューは科学計画をネットワークアーキテクチャに変換する

ESnet は、実験が最初のデータセットを生成するのを待ってからファイバー、ルーター、大西洋横断容量を注文することはできない。長距離契約、機器調達、サイト建設、ソフトウェア開発には何年もかかる。したがって、施設は5年から10年の期間にわたって DOE 科学プログラムとの要件レビューを実施する。

研究者と施設チームは、機器、予想データ量、ストレージの場所、コンピューティングの宛先、タイミング制約、国際協力者、クラウド利用、回復力のニーズを説明する。その後、ネットワークとコンピューティングの専門家が完全なワークフローを調査する。より大きなリンクの要求が、ローカルストレージ、経路多様性、セキュリティアーキテクチャ、データ転送ソフトウェアにおけるより重要な問題を露呈する可能性がある。

レビュープロセスは共同設計の一形態である。科学プログラムは達成しようとしていることを説明し、ESnet はその目的をインフラ依存関係に変換し、提案されたパスが機能するかどうかをテストする。その結果は、サイトリンクの規模、新しいルート、海底調達、Science DMZ の展開、オーケストレーション研究、人員配置、次世代ネットワークのスケジュールに影響を与えうる。

2025年に完了し2026年1月に公開された大規模な高エネルギー物理学レビューでは、約400ページの報告書に127人の貢献者と14のケーススタディが含まれた。その重要性は、すべての予測が正しいということにあるのではない。機器は遅れ、ソフトウェアはより効率的になり、新しいワークロードが現れる。その価値は、研究者、ネットワークエンジニア、計算センター、資金提供者が同じ仮定を見て、意図的にそれらを修正できる、文書化された記録にある。

科学的需要は不連続であるため、予測は依然として困難である。実験のライフタイム中に超新星が決して発生しないかもしれないが、人工知能ワークフローは正式なレビューサイクルよりも速く拡大する可能性がある。平均的なトラフィック成長は予算編成に有用だが、ケース固有の計画を代替することはできない。ESnet の2024年の異常に低い4パーセントのトラフィック増加は、長期的な需要が止まったことを示してはいない。1年のデータが数十年にわたるインフラプログラムを決定すべきでない理由を示している。

要件レビューはまた、説明責任を分散する。研究所は、不十分なキャンパスパスを国内バックボーンが修復すると仮定できず、ESnet は、容量が構築された後に科学プログラムが適応すると仮定できない。依存関係を共有計画に置くことで、後の不一致がより具体的になる。(要件レビュー報告書)

無線および量子プロジェクトは ESnet の責務がどこで終わるべきかをテストする

全国ファイバーネットワークは、固定された機関には十分に到達する。科学機器は常にそれらの場所で運用されるとは限らない。地熱フィールド、環境観測所、一時的なキャンペーンは、通信事業者のカバレッジ、信頼できる電力、実用的なファイバー経路を欠く可能性がある。ESnet の Wireless Edge プログラムは、プライベートセルラー、Wi-Fi、指向性無線、衛星システムがどのように科学ワークフローをそれらのサイトまで拡張できるかを調査している。

2026年6月に公表されたネバダ州の地熱展開では、Citizens Broadband Radio Service（CBRS）スペクトルを使用したプライベート4G、長距離 Wi-Fi HaLow、通常の Wi-Fi、Starlink バックホール、指向性無線、可搬型自立式タワーが組み合わされた。この設計は、1つのフィールドサイトの条件に応えたものである。それは一般的な ESnet 無線製品ではなく、長距離ファイバーの持続的な容量を提供することはできない。地形、天候、スペクトル、電力、衛星プロバイダーはすべて、依然としてサービスパスの一部である。

重要な組織上のポイントは、ESnet が最寄りのファイバーポイントで止まり、残りの問題を誰か他の人の責任としなかったことである。その科学エンゲージメント機能は、取得、バックホール、広域輸送を1つのワークフローとして扱った。このアプローチは、遠隔の科学サイトが異なる物理的制約を持つため、均一な製品よりも価値がある可能性がある。

QUANT-NET は別のフロンティアを探求している。ASCR 資金によるこのプロジェクトは、バークレー研究所とカリフォルニア大学バークレー校の2つのロケーションを約5キロメートルにわたって結ぶ3ノードの量子ネットワークテストベッドを構築している。作業には、イオントラップ、光子結合、エンタングルメントスワッピング、ベル状態測定、時間的重要な制御、モジュラーソフトウェアフレームワークが含まれる。

ESnet とのつながりは主に制御とオーケストレーションである。量子実験には古典通信、精密なタイミング、まだ操作が困難なデバイス間の調整が必要である。オープンソースの制御ソフトウェアは実験をより再現可能にし、手動調整を減らすことができる。テストベッドは本番の量子インターネットではなく、エンタングルメントを通じて通常のバルク科学データを移動させるものではない。

Wireless Edge と QUANT-NET はしたがって、何を教え何が再利用できるかによって評価されるべきである。どちらも、すべての ESnet ユーザーが無線アクセスサービスや量子リンクを受け取るという証拠ではない。これらは、将来の科学ネットワーキングが新しい物理媒体と制御システムを必要とするかもしれない分野に施設の研究機能を拡張する。(Wireless Edge 展開;量子ネットワーキング研究)

American Science Cloud と ESnet7 は計画をサイトからワークフローへと移行させる

統合研究インフラ（Integrated Research Infrastructure）プログラムと、新興の American Science Cloud は、DOE が自らの施設をどのように記述するかの変化を反映している。装置、ネットワーク、データストア、スーパーコンピュータを独立したサービスとして扱う代わりに、プログラムはそれらを科学データ、人工知能、高性能コンピューティングのための連合環境として運用することを目指している。

ESnet の役割は、接続およびオーケストレーション層である。データは装置からストレージおよびアクセラレータへ移動しなければならず、ユーザーとサービスには制御されたアクセスが必要であり、ワークフローは利用可能なリソースを発見しなければならず、テレメトリはシステムが科学的目的を満たしているかどうかを示さなければならない。EJFAT、SENSE、OSCARS、Cloud Connect、High-Touch はそれぞれ問題の一部に対処するが、どれも単独で American Science Cloud を構成するわけではない。

Confab26 で、Inder Monga は American Science Cloud のプロジェクト副責任者として特定され、プログラムセッションには次世代ネットワークのデモと計画が含まれていた。これは積極的な制度的作業の証拠であり、2026年8月に普遍的な科学クラウドが完成したことの証明ではない。アクセスポリシー、接続リソースのインベントリ、本番サポート、ガバナンスは、依然として発展途上の課題であった。

ESnet7 は同じ計画環境に現れている。このラベルは本物であり、イノベーションセッションではテレメトリ、パケット検査、データ移動、人工知能、量子ネットワーキングが検討された。それでも ESnet6 は依然として現在の本番世代である。提供された証拠には、最終的な公開アーキテクチャ、プロジェクトベースライン、ベンダー選定、完全な予算、またはローンチ日程は特定されなかった。

ネットワーク世代ラベルは、機器が設置されるずっと前に期待を生み出す。計画プログラムは研究の優先順位、ベンダーエンゲージメント、資本要求を形作ることができる。完成したバックボーンとして報告すべきではない。最も防御可能な解釈は、ESnet が ESnet6 の運用経験と現在のワークフロープロジェクトを使用して、第7世代がどうあるべきかを決定しているということである。

速度は引き続き重要だが、証拠はプログラマビリティとインテリジェンスが同様に中心的になる可能性を示唆している。より高速なリンクは、アプリケーションに計算が利用可能な場所を伝えたり、マイクロバーストを特定したり、検出器ストリームをスケジュールしたり、クロスドメインサービスが正しく解放されたことを証明したりすることはできない。ESnet7 の戦略的問いは、したがって、ネットワークが管理不能な中央コントローラーになることなく、科学ワークフローのどれだけを理解し調整すべきかということである。(Confab26 プログラム;2024年応用研究)

連邦資金が施設を支えているが、予算項目は収益ではない

ESnet は、帯域幅を公衆に販売することで自らのバックボーンの資金を調達しているわけではない。DOE は主に、High Performance Network Facilities and Testbeds と呼ばれる ASCR の活動を通じて資金を提供している。FY2027 の要求では、そのプログラムラインに1億300万ドルが提案されており、前年度の成立予算額は9,726.1万ドルだった。

これらの数字は最良の公的なプログラム規模の指標を提供するが、ESnet の損益計算書ではない。このラインはまた、ネットワーク関連のテストベッド、ソフトウェア管理、アップグレード、研究活動もサポートしている。本番バックボーンの個別の年間運用コスト、ネットワーク世代別の資本支出、個々のサイト接続に関連する収益は開示されていない。

公的資金により、施設は需要が商業的になる前に投資することができる。長期スペクトルを購入し、オープンソースツールを保守し、量は少ないが科学的重要性の高い実験をサポートし、即時の利用量が正当化する以上に経路の多様性を構築することができる。同じモデルは、議会の歳出、省の優先順位、バークレー研究所の運用枠組みへの依存を生み出す。

サイト接続は常に無料とは限らない。ESnet のサイトユーザーコストポリシーは、スポンサーシップ、適格性、追加的要件に応じて、組織ユーザーが接続関連コストを負担することを認めている。関係の単位はサイトであり、個々の研究者ではない。エンドポイントユーザーは ESnet を通じて個別に請求されたり登録されたりしない。

独立した会計がないため、財務分析は限定的である。公開資料は、完全なサプライヤー集中度、給与、減価償却スケジュール、ルートごとの資産台帳、年間設備投資予算を明らかにしていない。したがって、1億300万ドルを「ESnet の収益」と呼ぶことは不正確である。より正確な結論は、連邦プログラムが、より広範な活動ラインを通じて、本番施設、そのアップグレード作業、ソフトウェア管理、テストベッドに資金を提供しているということである。

この資金構造は戦略的選択にも影響する。商業ネットワークは、コストをカバーしないルートから撤退できる。公共の科学施設は、国の使命、科学の機会、長期的な容量を予算制約と比較検討しなければならない。それは即時の財務的リターンを伴わない投資を正当化できるが、透明性のある優先順位付けと要件の証拠を不可欠にする。(FY2027 ASCR 予算要求;ESCC とサイトポリシー)

信頼性と可視性はアップタイムを超えた義務を生み出す

ESnet の2024年の報告は注目すべき可用性の結果を記録した。関連する尺度に含まれる10の科学局サイトすべてが、計画保守を除き100パーセントのサービス可用性を達成した。すべてのサイトが99.9パーセントの要件を同時に超えたのは初めての年だった。年次報告書はまた、より広範なアップタイムの数字として99.99パーセントを挙げた。これらは有用だが範囲の異なる尺度であり、すべてのサービス、機関、国際パスが中断を経験しなかったことの証明ではない。

サイトレジリエンスプログラムは、接続された施設における多様なエントランス、ルーター、電源、故障ドメインを調査する。これは不快な事実を反映している。国内バックボーンは冗長化されていても、研究所は依然として1つのローカル管路やデバイスに依存している可能性がある。信頼性はバックボーンマップではなく、建物とデータ転送システムに到達しなければならない。

ルーティングポリシーは別の制御層を提供する。ESnet はピアリングにおいて RPKI 無効なアナウンスを拒否し、最新のルーティングレコードを要求し、経路ハイジャック監視と宛先ブラックホーリングをサポートする。これらの制御は既知のリスクを低減するが、ドメイン間ルーティングを完全無欠にすることはできない。有効なルートオリジンであっても、リークやポリシーエラーに関連付けられる可能性があり、ブラックホールは宛先を到達不能にすることで他のシステムを保護する。

自動化は同様のトレードオフを生み出す。標準化された設定、インベントリ、オーケストレーションは、手動エラーを減らし、回復を高速化できる。間違ったテンプレート、ポリシー、またはデータレコードはまた、多くのデバイスに迅速に伝播する可能性がある。適切な対応は、段階的な展開、独立した検証、明確なロールバックまたは前方回復手順、および単一の自動化アカウントの権限の制限である。

運用データは同等の注意に値する。ESnet の施設データポリシーは、ルーター使用率と NetFlow データは無期限に保持され、東西海岸のストレージに複製される可能性があると述べている。アクティブな perfSONAR 測定は、バックアップなしで単一のディスクに6か月間保持される。ルーター使用率とトレースルートデータは公開されているが、フローおよびセキュリティレコードはアクセスが制限されている。

ESnet は、詳細な運用メタデータを収集しながら、個々の加入者関係を欠く可能性がある。これらは異なるシステムである。ESnet は個々のメンバーシップや課金関係を欠いているが、ネットワークメタデータはエンドポイント、通信機関、タイミング、トラフィックパターンを識別できる。高忠実度のテレメトリは診断とセキュリティを改善すると同時に、最小化、アクセス制御、保持レビュー、説明責任のある使用の必要性を増大させる。

信頼できる回復力モデルは、物理的多様性、サイトエンジニアリング、ルーティングセキュリティ、測定、インシデント対応、データガバナンス、明確に範囲が定められた指標という、境界づけられたメカニズムに依拠する。(可用性マイルストーン;施設データポリシー;ピアリングポリシー)

真の試練は分散科学が実際に機能するかどうかだ

ESnet の歴史は、より高速なネットワークの連続として読むことができる。専門化された前身、ESnet4、大陸規模の100G ESnet5、マルチテラビットの ESnet6 である。この年代記は本物だが、より重要な連続性を見逃している。それは、生の帯域幅だけでは問題を解決できないとき、施設が科学作業を中心にアーキテクチャを繰り返し変えたことである。

科学データネットワークは、例外的なフローを通常のトラフィックから分離した。OSCARS は容量を予約可能にした。Science DMZ は機関の境界を変えた。perfSONAR と iperf3 は性能論争を測定に変えた。SENSE はアプリケーションの意図を複数の管理ドメインに結びつけた。EJFAT は広域パスを検出器ループの中に持ち込んだ。キャッシングは需要を変え、大西洋横断スペクトルは国際的な成長に対する ESnet の制御を変えた。

組織の権限は依然として制限されている。DOE と ASCR がミッションと資金を設定する。バークレー研究所が施設を運営する。カリフォルニア大学が契約に基づき研究所を管理する。サイトコーディネーターが自らの機関に影響する変更を承認する。国際パートナーは自らのネットワークを管理する。クラウドプロバイダー、通信事業者、ケーブル所有者、機器ベンダーは、ESnet が依存するコンポーネントに対する力を保持している。

この制御の分散は、ソフトウェアが消し去ることのできる不便さではない。それは科学ネットワークが運用される条件である。実際的な成果は、単一の機関が全パスを所有しているふりをすることなく、ワークフローを提供するのに十分強い調整である。

同じ規律が将来についての主張を律するべきである。ESnet7 は計画中であり、SENSE は最新の完全な報告書で研究段階にあり、EJFAT は高度なプロトタイプまたは新興プラットフォームであり、QUANT-NET は実験的であり、American Science Cloud はまだ構築中であった。それらの証拠は、成熟度が正確に記述されたときにこそ価値がある。

ESnet のより長期的な重要性は、ユーザー施設モデルにある。ネットワークは、要件、運用、ソフトウェア、計測、研究、公的資金を備えた科学機器として扱われる。そのモデルは、数千マイル離れた検出器とスーパーコンピュータは、その間にあるシステムが1つのパスとして設計されなければ、ほとんど複合的な価値を生み出さないことを認識している。

提供された証拠に ESnet を世界最速のネットワークとしてランク付けできる中立的な最新の尺度は存在せず、それは最も有用なテストではない。より強力な尺度は、機器が必要な速度で遠隔ストレージやコンピューティングに到達できるかどうか、パスの一部が故障した場合に回復できるかどうか、責任の所在を示す証拠を生成できるかどうかである。ESnet の評価は、American Science Cloud の作業、ライブストリーミング、そして最終的な ESnet7 プログラムがデモンストレーションや計画からサポートされた科学サービスへと進むにつれて、それらの本番成果によって確認されるか、あるいは弱められるだろう。(ESnet の歴史;ESnet6 ローンチ;2024年年次報告書)

情報源

Strategic Circle：指標、トリガー、シナリオ

ESnet の次の段階は、変革という一般的な言葉ではなく、具体的な運用実績を通じて監視されるべきである。最初の指標は、正式な ESnet7 のベースラインである。資金調達済みのプロジェクト計画、定義されたアーキテクチャ、調達スケジュール、移行方法が整えば、プログラムはイノベーション作業から責任あるネットワーク世代プロジェクトへと移行する。それらの要素が現れるまで、ESnet6 が本番システムであり、「ESnet7」は計画上のラベルである。

2番目の指標は、ネットワークが次の科学的需要サイクルをどのように吸収するかである。高輝度 LHC 運転、ルービンのコミッショニング、DUNE 開発、ITER データ生産、人工知能ワークロードの成長は、トラフィック量と同様にトラフィックの形状を変えうる。有用な証拠には、サイトリンクのアップグレード、持続的な本番速度、バーストテスト、締め切り超過、遅延ではなくリアルタイムの転送を必要とするワークフローの数が含まれる。

国際的な回復力は、総帯域幅とは別に追跡されるべきである。真に多様な4つの大西洋横断パスで計画された3.2 Tbps に到達することは、重要なマイルストーンとなるだろう。大規模なケーブル故障はより厳しいテストを提供するだろう。すなわち、どれだけのトラフィックを、どれだけ早く回復できるか、複数のシステムが一度に利用不能になったときにどの科学ワークフローが優先されるかである。

研究ソフトウェアのサポート対象サービスへの移行もまたトリガーである。ESnet が複数の装置で使用される本番サポートモデル、統合要件、サービスレベル責任を公開すれば、EJFAT は重要な境界を越えるだろう。SENSE は、マルチドメインオーケストレーションが選択されたデモ以外で日常的になったときにステータスが変わるだろう。High-Touch は、それが改善する運用上の決定と、結果として得られるデータを管理する制御によって評価されるべきであり、テレメトリの量だけでは評価されない。

American Science Cloud の作業にも同じ規律が必要である。本番ローンチでは、適格なユーザー、接続された計算およびストレージ、アイデンティティと認可、サービスサポート、データ責任、商用クラウドの役割を定義すべきである。デモンストレーションは技術的な方向性を示すが、ワークフローが DOE 施設、ESnet、商用プロバイダーにまたがる場合に誰が責任を負うのかという問いにはまだ答えていない。

資金調達は実際的なトリガーである。最終的な FY2027 歳出額は、High Performance Network Facilities and Testbeds に対する1億300万ドルの要求と比較されるべきだが、このラインは ESnet よりも広範であることを忘れてはならない。持続的な資金削減は必ずしも現在のトラフィックを即座に中断させるわけではないが、光機器、サイトの回復力、ソフトウェア保守、国際スペクトル、ESnet7 を遅らせる可能性がある。大幅な増額はプログラムを加速させる一方で、同時にあまりに多くの研究フロントを追求するリスクも高める。

運用チームは、400G サイト接続の数、800G 以上のパケットサービスの導入、人材の成長、重要な光およびルーティングプラットフォームの年数に注目すべきである。また、2024年に記録された異常な4パーセントの成長後のトラフィックにも注目すべきである。高い成長への回帰は積極的な容量計画を正当化し、より遅い成長が続けば、一様な拡張ではなく選択的なアップグレード、キャッシング、ワークフロー最適化の論拠が強まる。

いくつかのシナリオが考えられる。ワークフロー統合シナリオでは、ESnet は American Science Cloud の接続およびオーケストレーション層となり、ライブの機器ストリームと共有コンピューティングが通常の施設設計となる。容量制約シナリオでは、国際科学が海底多様性よりも速く成長し、優先順位の決定を強いる。サイトボトルネックシナリオでは、国内バックボーンはうまくスケールするが、ローカルストレージ、ファイアウォール、キャンパスリンクが依然として制限要因である。資金制約シナリオでは、ESnet6 の寿命が延び、ソフトウェア、コヒーレント光アップグレード、キャッシングがより多くの負担を負う。無線および量子の作業は、次世代の間に主流の本番サービスになることなく、再利用可能な制御システムを生み出すかもしれない。

研究所のリーダーにとって、専門的な含意は単純明快である。ESnet のアップグレードはローカルエンジニアリングを代替しない。サイトの回復力、Science DMZ 設計、データ転送ノード、ストレージ、計測は、同じ科学能力の一部として資金提供されるべきである。プログラムマネージャーにとって、関連する問いは、計画された機器が実行可能なエンドツーエンドのワークフローを持っているかどうかであり、国内バックボーンのスライドが十分な容量を示しているかどうかではない。

Leadership Alliance：統制、インセンティブ、不可逆的な決定

ESnet の統制構造は、異なるインセンティブを持つ機関の間で分散されている。DOE と ASCR がミッションを定義し、連邦資金を割り当てる。バークレー研究所の科学ネットワーク部門が施設を設計・運用する。カリフォルニア大学が研究所の運営枠組みを提供する。ESnet のリーダーシップは、運用、セキュリティ、ソフトウェア、研究、科学エンゲージメントの間でエンジニアリングの注意を配分する。サイトコーディネーターは、自らの接続に影響する変更を管理する。科学プログラムは将来の要件を明確にし、パートナーネットワーク、ケーブル事業者、クラウド企業、機器ベンダーがエンドツーエンドシステムの一部を制御する。

この構造は、単一のアクターが科学パス全体を指令することを防ぐが、失敗の責任を曖昧にする可能性もある。中央プログラムはローカル施設を修正せずにバックボーンに資金を提供できる。研究所はストレージを準備せずに容量を要求できる。クラウドプロバイダーは、地域的な可用性と価格設定に対する制御を保持しながら、プライベート相互接続を提供できる。したがって、効果的なリーダーシップは、境界を明示的にし、各ハンドオフで証拠を要求することにかかっている。

最初の決定は、ネットワークがワークフローに対してどれだけの権限を獲得すべきかである。より多くのオーケストレーションは、容量、ストレージ、計算を効率的に割り当てることができる。それはまた、クレデンシャルを集中させ、大きな自動化の影響範囲を作り出す可能性がある。賢明な設計は、ポリシーの所有権を結果を負う機関に保持させ、認証されたインターフェースを通じて狭い機能を公開し、インパクトの大きい変更の前に独立した検証を要求する。

2番目の決定は、資本を不可逆的に投入する場所である。ファイバーとスペクトル権、ランディングの取り決め、光プラットフォーム、サイト建設は、15年以上にわたってネットワークを形作る可能性がある。待つことは柔軟性を保つが、実験が始まったときに容量を取得できないリスクを負う。早期のコミットメントは制御を確保するが、科学のスケジュールや技術が変われば投資を座礁させる可能性がある。要件レビューは、これらのコミットメントを一般的な成長曲線として扱うのではなく、名前付きのワークフローに結びつけるために価値がある。

3番目の決定はデータに関係する。フローの無期限保持と高忠実度のテレメトリは、インシデント対応、容量計画、セキュリティを改善できる。それらはまた、科学関係とエンドポイントの挙動の永続的な記録を作り出す。リーダーシップは、継続に不可欠なデータと、ストレージが利用可能であるために保持されているデータを区別し、アクセスと使用を文書化し、テレメトリがより詳細になるにつれて無期限の保持が比例したものであり続けるかどうかをレビューすべきである。

4番目の決定は、公共インフラと商用サービスの境界である。Cloud Connect は研究者に強力なリソースへのプライベートパスを提供できるが、クラウドアカウント、セキュリティ設定、下り（エグレス）価格、サービス可用性は依然として外部依存関係である。ESnet は、プライベートパスがフルサービスの公的管理と誤解されることを許すのではなく、それらの依存関係を認識可能にすべきである。

2次的な効果が重要である。ライブストリーミングが標準になれば、施設はローカル計算をあまり構築せず、広域ネットワークと国内スケジューラーに依存するようになるかもしれない。それは利用率を改善する一方で、バックボーンのインシデントを実験のインシデントに変える。アプリケーション駆動のオーケストレーションが通常になれば、科学ソフトウェアは容量が動的に予約可能であると想定し始め、手動フォールバックが困難になるかもしれない。キャッシュと共有ストレージが拡大すれば、データ配置ポリシーがインフラガバナンスの問題となる。

3次的な効果は科学の組織にまで及ぶ。信頼できる装置からスーパーコンピュータへのパスは、より小規模な施設がローカルでは資金調達できない能力を利用することを可能にする。それはアクセスをより広く分配できるが、不可欠なコンピューティングを少数の国立センターに集中させる可能性もある。人工知能ワークフローは、共有アクセラレーターへの需要を高め、ネットワーキングの決定がどの実験がタイムリーな分析を受け取るかに対してより大きな影響を与えるようにするかもしれない。

最も深刻な不可逆的なリスクは、1つのアップグレードの失敗ではない。それは、コンポーネントがもはや独立して回復するのに十分なほど運用できなくなる科学的エコシステムを設計することである。ESnet は、観測可能な境界、ローカルフォールバック、経路多様性、オープンインターフェース、サプライヤーやサービスを交換する能力を保持しながら、統合を深めるべきである。施設の歴史はそのアプローチを支持している。その最も強力な貢献はすべての決定を中央集権化しなかった。それらは、責任を見える形に保ちながら、共有インフラをプログラム可能かつ測定可能にした。

リーダーシップは ESnet を3つの成果によって判断すべきである。科学プログラムが名目上の帯域幅ではなく、信頼できるエンドツーエンドの能力を受け取るかどうか。長寿命の投資が選択肢を保存するかどうか。自動化とテレメトリが、1つのシステムに再審査不能な権限を置くことなくエビデンスを改善するかどうかである。これらのテストは、科学的需要、技術、公共の優先順位が変化する中で、施設が回復可能で有用であり続けるかどうかを決定する。