PUNCH4NFDI-এর জন্য ফেডারেটেড হেটেরোজেনিয়াস কম্পিউট ও স্টোরেজ ইনফ্রাস্ট্রাকচার

সূচিপত্র

১ ভূমিকা

PUNCH4NFDI জার্মানির কণা, জ্যোতির্বিদ্যা, অ্যাস্ট্রোপার্টিকেল, হ্যাড্রন এবং নিউক্লিয়ার ফিজিক্স সম্প্রদায়ের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর একটি কনসোর্টিয়াম। জার্মান রিসার্চ ফাউন্ডেশন (DFG) কর্তৃক জাতীয় গবেষণা ডেটা অবকাঠামো (NFDI) উদ্যোগের অংশ হিসাবে অর্থায়নকৃত, এই কনসোর্টিয়াম একটি ফেডারেটেড সায়েন্স ডেটা প্ল্যাটফর্ম তৈরি করার লক্ষ্য রাখে যা অংশগ্রহণকারী প্রতিষ্ঠানগুলিতে FAIR (খুঁজে পাওয়ার যোগ্য, অ্যাক্সেসযোগ্য, আন্তঃপরিচালনযোগ্য, পুনরায় ব্যবহারযোগ্য) ডেটা এবং কম্পিউটিং সম্পদে অ্যাক্সেস প্রদান করে।

2 Federated Heterogeneous Compute Infrastructure

Compute4PUNCH উদ্যোগটি উচ্চ-পরিমাণ কম্পিউট (HTC), উচ্চ-কার্যক্ষমতা কম্পিউট (HPC) এবং ক্লাউড রিসোর্সসহ বিভিন্ন কম্পিউটিং সংস্থান একীভূত করার চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে, যা অংশগ্রহণকারী প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা ইন-কাইন্ড অবদান হিসেবে প্রদান করা হয়।

2.1 Resource Integration Architecture

এই আর্কিটেকচারটি HTCondor কে ওভারলে ব্যাচ সিস্টেম হিসেবে ব্যবহার করে, COBalD/TARDIS রিসোর্স মেটা-স্কেডুলারের মাধ্যমে বিষমরূপী রিসোর্সগুলিকে গতিশীলভাবে সংহত করে। এই পদ্ধতি প্রদানকারী সাইটগুলিতে বিদ্যমান অপারেশনাল মডেল বজায় রাখার পাশাপাশি স্বচ্ছ রিসোর্স শেয়ারিং সক্ষম করে।

2.2 Access and Authentication Framework

একটি টোকেন-ভিত্তিক প্রমাণীকরণ ও অনুমোদন অবকাঠামো (AAI) গণনা সম্পদের জন্য প্রমিত প্রবেশাধিকার প্রদান করে। ঐতিহ্যবাহী লগইন নোড এবং JupyterHub প্রবেশবিন্দু হিসেবে কাজ করে, ব্যবহারকারীদের যৌথ অবকাঠামোতে নমনীয় ইন্টারফেস প্রদানের মাধ্যমে।

2.3 সফটওয়্যার পরিবেশ ব্যবস্থাপনা

কন্টেইনার প্রযুক্তি এবং CERN ভার্চুয়াল মেশিন ফাইল সিস্টেম (CVMFS) বিষয়ভিত্তিক সফটওয়্যার পরিবেশগুলোর ভিন্নধর্মী অবকাঠামো জুড়ে মাপযোগ্য সরবরাহ নিশ্চিত করে।

3 স্টোরেজ ফেডারেশন অবকাঠামো

Storage4PUNCH প্রাথমিকভাবে dCache এবং XRootD প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে কমিউনিটি-সরবরাহকৃত স্টোরেজ সিস্টেমগুলিকে ফেডারেট করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, High Energy Physics (HEP) কমিউনিটিতে সুপ্রতিষ্ঠিত পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে।

3.1 স্টোরেজ টেকনোলজি ইন্টিগ্রেশন

স্ট্যান্ডার্ড প্রোটোকল এবং ইন্টারফেসের মাধ্যমে ইনফ্রাস্ট্রাকচার বিভিন্ন স্টোরেজ সিস্টেমকে একীভূত করে, যা অংশগ্রহণকারী প্রতিষ্ঠানগুলিতে স্থানীয় স্বায়ত্তশাসন বজায় রাখার পাশাপাশি একীভূত ডেটা অ্যাক্সেস সক্ষম করে।

3.2 মেটাডেটা এবং ক্যাশিং সমাধান

ফেডারেটেড স্টোরেজ ল্যান্ডস্কেপ জুড়ে ডেটা আবিষ্কার এবং অ্যাক্সেস কর্মক্ষমতা অনুকূল করার লক্ষ্যে, গভীর একীকরণের জন্য ক্যাশিং এবং মেটাডেটা হ্যান্ডলিংয়ের বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলি মূল্যায়ন করা হচ্ছে।

সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ: ফেডারেটেড অবকাঠামো মূল্যায়ন

4 প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ কাঠামো

The resource allocation problem in federated environments can be modeled using optimization theory. Let $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ represent the set of available resources, each with capacity $C_i$ and current utilization $U_i$. The optimization objective for workload distribution can be expressed as:

$$\min\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{U_i + w_j}{C_i} \right)^2 + \lambda\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{m} d_{ij}x_{ij}$$

যেখানে $w_j$ ইনকামিং ওয়ার্কলোড $j$ কে প্রতিনিধিত্ব করে, $d_{ij}$ হলো ডাটা ট্রান্সফার খরচ, এবং $x_{ij}$ হলো বরাদ্দ সিদ্ধান্ত ভেরিয়েবল। এই দ্বিঘাত খরচ ফাংশনটি ডাটা স্থানান্তর ওভারহেড ন্যূনতম করার পাশাপাশি ভিন্নধর্মী রিসোর্স জুড়ে লোড সামঞ্জস্য করতে সহায়তা করে।

Analysis Framework Example

৫ পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কার্যকারিতা

প্রাথমিক প্রোটোটাইপ বাস্তবায়ন ফেডারেটেড পদ্ধতির সম্ভাব্যতা প্রদর্শন করে। অংশগ্রহণকারী সম্প্রদায়গুলির বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশন সহ পরীক্ষা দেখায়:

• একীভূত পরিচয়পত্র ব্যবহার করে ৫টি ভিন্ন সম্পদ প্রদানকারীর মাধ্যমে সফলভাবে কাজ জমা দেওয়া হয়েছে
• ফেডারেটেড সম্পদের মধ্যে গড়ে ৪৫ সেকেন্ড কাজ শুরু করতে বিলম্ব হয়
• CVMFS এর মাধ্যমে সফটওয়্যার পরিবেশ স্থাপন করে সেটআপ সময় কয়েক ঘন্টা থেকে কয়েক মিনিটে কমিয়ে আনা হয়েছে
• স্টোরেজ ফেডারেশন ক্রস-সাইট ডেটা অ্যাক্সেস সক্ষম করে যা স্থানীয় অ্যাক্সেসের ১৫% এর মধ্যে কর্মদক্ষতা বজায় রাখে।

ফেডারেটেড অবকাঠামোর জন্য কর্মদক্ষতার বৈশিষ্ট্যগুলি প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেখানে সম্পদ সমন্বয়ের সুবিধাগুলি প্রশাসনিক ডোমেইন জুড়ে সমন্বয় এবং ডেটা স্থানান্তরের ওভারহেডের বিপরীতে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে।

৬ ভবিষ্যৎ প্রয়োগ ও উন্নয়ন

ফেডারেটেড অবকাঠামো ভবিষ্যত উন্নয়নের জন্য বেশ কয়েকটি সম্ভাবনাময় দিক উন্মুক্ত করে:

• Machine Learning Workloads: জিপিইউ-সমৃদ্ধ সম্পদ এবং এমএল ফ্রেমওয়ার্ক কন্টেইনারগুলির জন্য সমর্থন প্রসারিত করা
• ইন্টারেক্টিভ অ্যানালিসিস: ফেডারেটেড ডেটাসেট জুড়ে রিয়েল-টাইম ডেটা এক্সপ্লোরেশনের জন্য জুপিটারহাব ইন্টিগ্রেশন উন্নত করা
• International Federation: LHC কম্পিউটিং মডেল অনুসরণ করে অন্যান্য দেশের অনুরূপ অবকাঠামোর সাথে সম্ভাব্য একীকরণ
• Quantum Computing Integration: কোয়ান্টাম সম্পদ সহজলভ্য হওয়ায় শাস্ত্রীয়-কোয়ান্টাম কর্মপ্রবাহের জন্য প্রস্তুতি

স্থাপত্যের মডুলার ডিজাইন বিদ্যমান কর্মপ্রবাহের সাথে পশ্চাদ্ভাগ সামঞ্জস্য বজায় রাখার পাশাপাশি উদীয়মান প্রযুক্তির ধারাবাহিক গৃহীতকরণের সুযোগ দেয়

৭টি তথ্যসূত্র

1. Thain, D., Tannenbaum, T., & Livny, M. (2005). Distributed computing in practice: The Condor experience. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 17(2-4), 323-356.
2. Blomer, J., et al. (2011). Scaling CVMFS to many millions of files. Journal of Physics: Conference Series, 331(4), 042003.
3. Frey, J., et al. (2002). Condor-G: A computation management agent for multi-institutional grids. Cluster Computing, ৫(৩), ২৩৭-২৪৬.
4. European Grid Infrastructure. (২০২৩). EGI Federated Cloud. সংগৃহীত হয়েছে https://www.egi.eu/federated-cloud/ থেকে
5. Science Mesh. (২০২৩). Federated infrastructure for scientific collaboration. সংগৃহীত হয়েছে https://sciencemesh.io/ থেকে
6. Materials Cloud. (2023). উপকরণ গবেষণায় উন্মুক্ত বিজ্ঞানের একটি প্ল্যাটফর্ম। Retrieved from https://www.materialscloud.org/