1. Introduction & Overview
PUNCH4NFDI (Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure) হল জার্মানির একটি প্রধান কনসোর্টিয়াম যা কণা, জ্যোতির্বিদ্যা, অ্যাস্ট্রোপার্টিকেল, হ্যাড্রন এবং নিউক্লিয়ার পদার্থবিজ্ঞানের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর প্রতিনিধিত্ব করে। DFG (জার্মান রিসার্চ ফাউন্ডেশন) দ্বারা অর্থায়িত, এর প্রধান লক্ষ্য হল একটি ফেডারেটেড, FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) বিজ্ঞান ডেটা প্ল্যাটফর্ম প্রতিষ্ঠা করা। এই প্ল্যাটফর্মের লক্ষ্য অংশগ্রহণকারী প্রতিষ্ঠানগুলিতে ছড়িয়ে থাকা বিভিন্ন ও বিচিত্র কম্পিউটিং ও স্টোরেজ সম্পদের একীভূত প্রবেশাধিকার প্রদান করা, যাতে জটিল অ্যালগরিদমের সাহায্যে ব্যাপক হারে বর্ধিত ডেটা পরিমাণ বিশ্লেষণের সাধারণ চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করা যায়।
The Compute4PUNCH এবং Storage4PUNCH ধারণাগুলি হাই-থ্রুপুট কম্পিউট (এইচটিসি), হাই-পারফরম্যান্স কম্পিউট (এইচপিসি) এবং ক্লাউড সম্পদ, পাশাপাশি ডিক্যাশ এবং এক্সরুটডির মতো প্রযুক্তিভিত্তিক স্টোরেজ সিস্টেমগুলির ইন-কাইন্ড অবদানগুলিকে যুক্ত করার জন্য নকশাকৃত প্রযুক্তিগত স্তম্ভ।
কনসোর্টিয়াম এক নজরে
- Scientists Represented: ~9,000 PhDs
- Key Institutions: মাক্স প্লাঙ্ক সোসাইটি, লাইবনিৎস অ্যাসোসিয়েশন, হেল্মহোল্ৎস অ্যাসোসিয়েশন
- প্রাথমিক অর্থায়ন: 5 years by DFG
- মূল প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ: সর্বনিম্ন হস্তক্ষেপের সাথে ভিন্নধর্মী, পূর্ব-বিদ্যমান অপারেশনাল সিস্টেমগুলির ফেডারেশন গঠন।
২. ফেডারেটেড হেটেরোজেনিয়াস কম্পিউট ইনফ্রাস্ট্রাকচার (Compute4PUNCH)
Compute4PUNCH ধারণাটি বিভিন্ন আর্কিটেকচার, অপারেটিং সিস্টেম, সফটওয়্যার স্ট্যাক এবং প্রমাণীকরণ ব্যবস্থা সহ সম্প্রদায়-সরবরাহকৃত কম্পিউটিং সম্পদের একটি প্যাচওয়ার্কে নিরবচ্ছিন্ন প্রবেশাধিকার প্রদানের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে।
2.1 Core Architecture & Integration Challenge
মৌলিক নকশা নীতিটি হল একটি ওভারলে ব্যাচ সিস্টেম যা বিদ্যমান সম্পদের পুলগুলির উপরে অবস্থান করে। এই পদ্ধতিটি সম্পদ প্রদানকারীদের জন্য বাধ্যতামূলক পরিবর্তন সর্বনিম্ন রাখে, যা একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজন কারণ এই সম্পদগুলি ইতিমধ্যেই ভাগাভাগি এবং কার্যকর রয়েছে। বৈচিত্র্যকে পরিচালনা করা হয় অন্তর্নিহিত অবকাঠামোকে অভিন্ন করে নয়, বরং তার উপরে একটি বুদ্ধিমান বিমূর্ত স্তর নির্মাণের মাধ্যমে।
2.2 প্রধান প্রযুক্তি: HTCondor, COBalD/TARDIS, CVMFS
- HTCondor: ফেডারেটেড ওভারলে ব্যাচ সিস্টেম হিসেবে কাজ করে, বিতরণকৃত সম্পদ জুড়ে জব জমা, সময়সূচি নির্ধারণ এবং নির্বাহ পরিচালনা করে।
- COBalD/TARDIS: সম্পদ মেটা-শিডিউলার হিসেবে কাজ করে। এটি গতিশীলভাবে সম্পদ আবিষ্কার করে এবং HTCondor পুলে সংহত করে, ফেডারেশনকে অভিযোজিত এবং স্বচ্ছ করে তোলে। TARDIS "পাইলট" দূরবর্তী সম্পদের উপর স্লট দাবি করে, যা HTCondor কাজগুলিকে চালাতে সক্ষম করে।
- CERN ভার্চুয়াল মেশিন ফাইল সিস্টেম (CVMFS): সফটওয়্যার পরিবেশের সমস্যার সমাধান করে। এটি সমস্ত কর্মী নোডে একটি স্কেলযোগ্য, শুধুমাত্র-পঠনযোগ্য এবং ক্যাশে করা সফটওয়্যার রিপোজিটরি সরবরাহ করে, স্থানীয় ইনস্টলেশন ছাড়াই সামঞ্জস্যপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন পরিবেশ নিশ্চিত করে।
- কন্টেইনার প্রযুক্তি: জটিল নির্ভরতা এনক্যাপসুলেট করতে এবং বিচ্ছিন্ন, পুনরুত্পাদনযোগ্য রানটাইম পরিবেশ প্রদান করতে CVMFS-এর পাশাপাশি ব্যবহৃত হয়।
2.3 User Access: JupyterHub & Token-based AAI
ব্যবহারকারী প্রবেশপথ সহজ ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে:
- JupyterHub: একটি ওয়েব-ভিত্তিক, ইন্টারেক্টিভ কম্পিউটিং ইন্টারফেস প্রদান করে, যা অন্বেষণমূলক বিশ্লেষণ এবং প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য আদর্শ।
- Traditional Login Nodes: প্রতিষ্ঠিত কমান্ড-লাইন ওয়ার্কফ্লো সহ ব্যবহারকারীদের সেবা প্রদান করুন।
- টোকেন-ভিত্তিক প্রমাণীকরণ ও অনুমোদন অবকাঠামো (AAI): প্রাতিষ্ঠানিক সীমানা জুড়ে গণনা ও সংরক্ষণ সম্পদে প্রবেশের জন্য একটি প্রমিত, নিরাপদ পদ্ধতি প্রদান করে, যা ফেডারেশনের একটি ভিত্তিপ্রস্তর।
3. ফেডারেটেড স্টোরেজ অবকাঠামো (Storage4PUNCH)
কম্পিউটের সমান্তরালভাবে, স্টোরেজ সম্পদগুলিকে ফেডারেটেড করা হয়েছে একটি একীভূত ডেটা অ্যাক্সেস স্তর প্রদানের জন্য।
3.1 Storage Federation with dCache & XRootD
স্টোরেজ ল্যান্ডস্কেপ প্রাথমিকভাবে ব্যবহৃত সিস্টেম দ্বারা গঠিত dCache বা XRootD প্রযুক্তি, উভয়ই উচ্চ-শক্তি পদার্থবিদ্যা (এইচইপি) ক্ষেত্রে সুপ্রতিষ্ঠিত। স্টোরেজ৪পাঞ্চ বৃহত্তর এইচইপি সম্প্রদায়ে প্রমাণিত ফেডারেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি সাধারণ নামস্থান এবং অ্যাক্সেস প্রোটোকল তৈরি করে, যা যেকোনো অংশগ্রহণকারী স্টোরেজ উপাদান থেকে স্বচ্ছভাবে ডেটা সনাক্তকরণ এবং পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম করে।
3.2 Caching and Metadata Integration
প্রকল্পটি বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলি মূল্যায়ন করছে:
- ক্যাশিং: কম্পিউটিং রিসোর্সের কাছাকাছি ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটা সংরক্ষণ করে লেটেন্সি এবং ওয়াইড এরিয়া নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক হ্রাস করতে।
- মেটাডেটা হ্যান্ডলিং: ফাইলগুলির অবস্থানের পরিবর্তে তাদের বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে দক্ষ ডেটা আবিষ্কার ও ব্যবস্থাপনা সক্ষম করতে গভীর একীকরণের লক্ষ্য।
4. Technical Implementation & Prototype Status
ধারণাগুলি সক্রিয়ভাবে উন্নয়নাধীন রয়েছে। প্রাথমিক গণনা ও স্টোরেজ সম্পদ সমন্বিত প্রোটোটাইপ স্থাপন করা হয়েছে। অবদানটি "উপলব্ধ প্রোটোটাইপগুলিতে বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশন চালানোর প্রথম অভিজ্ঞতা" উল্লেখ করে, যা নির্দেশ করে যে স্থাপত্য বৈধতা যাচাই এবং ব্যবহারিক বাধা চিহ্নিত করতে প্রাথমিক গ্রহণকারী ওয়ার্কফ্লো পরীক্ষা করা হচ্ছে। সম্মিলিত পরিবেশ গবেষকদের ফেডারেটেড অবকাঠামো জুড়ে সম্পদ-চাহিদাসম্পন্ন বিশ্লেষণ কাজ চালানোর সক্ষমতা তৈরির অবস্থায় রয়েছে।
5. মূল অন্তর্দৃষ্টি & Analyst Perspective
মূল অন্তর্দৃষ্টি
PUNCH4NFDI একটি নতুন সুপারকম্পিউটার তৈরি করছে না; এটি একটি প্রকৌশল করছে ফেডারেশন স্তর প্রশাসনিক ও রাজনৈতিক বৈচিত্র্যের জন্য। প্রকৃত উদ্ভাবন হল বিদ্যমান সিস্টেমগুলির উপর "ন্যূনতম অনুপ্রবেশ"-এর ব্যবহারিক সীমাবদ্ধতা। এটি Google-এর Borg বা Omega ক্লাস্টারের মতো একটি পরিষ্কার-স্লেট ডিজাইন নয়, বরং সার্বভৌম, লিগ্যাসি সম্পদের জন্য একটি কূটনৈতিক ও প্রযুক্তিগত ওভারলে। এর সাফল্য কাঁচা প্রযুক্তিগত অভিনবত্বের চেয়ে কম এবং আরও বেশি শাসন ও গ্রহণের উপর নির্ভর করে—একটি পাঠ যা European Open Science Cloud (EOSC)-এর সংগ্রাম ও সাফল্যগুলিতে প্রতিধ্বনিত হয়েছে।
লজিক্যাল ফ্লো
যুক্তিটি সুন্দরভাবে পুনরাবৃত্তিমূলক: ১) বৈচিত্র্যকে প্রথম-শ্রেণীর সীমাবদ্ধতা হিসেবে গ্রহণ করুন, ২) ওভারলে নির্মাণের জন্য পরিপক্ক, সম্প্রদায়-পরীক্ষিত আঠালো (HTCondor, dCache) ব্যবহার করুন, ৩) অবকাঠামো থেকে সফটওয়্যারকে বিচ্ছিন্ন করতে ঘোষণামূলক পরিবেশ সরবরাহ (CVMFS/কন্টেইনার) এর উপর নির্ভর করুন, এবং ৪) অন্তর্নিহিত জটিলতা লুকানোর জন্য সহজ, আধুনিক প্রবেশপথ (JupyterHub) সরবরাহ করুন। এই প্রবাহ স্থানীয় সর্বোত্তম কর্মক্ষমতার চেয়ে ফেডারেশনের সম্ভাব্যতাকে অগ্রাধিকার দেয়, যা আন্তঃপ্রতিষ্ঠান সহযোগিতার জন্য একটি প্রয়োজনীয় আপস।
Strengths & Flaws
শক্তি: পরীক্ষিত HEP মিডলওয়্যার (HTCondor, XRootD) ব্যবহার প্রযুক্তিগত ঝুঁকি ব্যাপকভাবে হ্রাস করে। ওভারলে মডেলটি রাজনৈতিকভাবে বিচক্ষণ, যা সম্পদ প্রদানকারীদের জন্য প্রবেশের বাধা কমায়। CVMFS সফ্টওয়্যার বহনযোগ্যতার জন্য একটি মাস্টারস্ট্রোক, যা বিষমogeneous পরিবেশে একটি দীর্ঘস্থায়ী সমস্যা।
Flaws & Risks: মেটা-স্কেডুলার (COBalD/TARDIS) জটিলতার একটি স্তর এবং সম্ভাব্য একক ব্যর্থতার বিন্দু যোগ করে। নিবেদিত, সমজাতীয় সিস্টেমের তুলনায় কর্মক্ষমতা অনুমানযোগ্যতা ক্ষতিগ্রস্ত হবে—নেটওয়ার্ক বিলম্ব এবং সম্পদ প্রতিযোগিতা অনিশ্চিত বিষয় হয়ে দাঁড়ায়। দীর্ঘমেয়াদী কার্যক্ষমতার জন্য একটি বড় বিপদ সংকেত হিসাবে, ৫-বছরের DFG অর্থায়নের পরেও খরচ মডেল এবং স্থায়িত্ব সম্পর্কে নথিটি নীরব, যেমনটি অন্যান্য ই-অবকাঠামো প্রকল্পগুলিতে দেখা গেছে যা পাইলট-পরবর্তী পর্যায়ে স্থবির হয়ে পড়েছিল।
কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি
অন্যান্য কনসোর্টিয়ামের জন্য: শুধু প্রযুক্তি স্ট্যাক নয়, গভর্নেন্স মডেলটিও অনুলিপি করুন। একটি হালকা AAI এবং একটি একক, আকর্ষণীয় ব্যবহারের ক্ষেত্র দিয়ে শুরু করুন। PUNCH4NFDI-এর নিজের জন্য: ফেডারেটেড বনাম স্থানীয় জব থ্রুপুট এবং ডেটা অ্যাক্সেস লেটেন্সি তুলনা করে বেঞ্চমার্ক ডেটা অবিলম্বে প্রকাশ করুন। গ্রান্ট-পরবর্তী পর্যায়ের জন্য একটি স্পষ্ট, স্তরবিন্যাসিত সদস্যপদ এবং খরচ ভাগাভাগির মডেল তৈরি করুন। AWS-এ CMS এক্সপেরিমেন্টের মতো প্রকল্পের পথ অনুসরণ করে, একই ওভারলে মাধ্যমে বাণিজ্যিক ক্লাউড বার্স্টিং (AWS, GCP) এর সাথে একীকরণ অন্বেষণ করুন যাতে চূড়ান্ত চাহিদা মেটানো যায়।
6. Technical Details & Mathematical Framework
এই ধরনের ফেডারেশনে সম্পদ সময়সূচী নির্ধারণের সমস্যাকে বিমূর্ত করা যেতে পারে। ধরুন $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ হলো বিভিন্ন ধরনের সম্পদের সেট, যার প্রতিটির রয়েছে গতিশীল বৈশিষ্ট্য যেমন উপলব্ধ কোর $C_i(t)$, মেমরি $M_i(t)$, এবং বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার (যেমন, GPU)। ধরুন $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ হলো কাজের সেট যার প্রয়োজনীয়তা হলো $\text{req}(j_k)$।
মেটা-শিডিউলারের উদ্দেশ্য হলো একটি ম্যাপিং ফাংশন $\mathcal{M}: J \rightarrow R$ যা একটি ইউটিলিটি ফাংশন $U$ কে সর্বাধিক করে, যা প্রায়শই দক্ষতা এবং ন্যায্যতার একটি ওজনযুক্ত সমষ্টি, সীমাবদ্ধতাগুলো মেনে চলার সময়:
$$
The Costডেটা-মুভমেন্ট ফেডারেটেড স্টোরেজ পরিবেশে এই শব্দটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যা ওয়াইড-এরিয়া নেটওয়ার্ক জুড়ে বড় ডেটাসেট স্থানান্তরের প্রয়োজন এমন সময়সূচীকে নিরুৎসাহিত করে। এটি সমস্যাটিকে ক্লাসিক ক্লাস্টার শিডিউলিং থেকে স্বতন্ত্র করে তোলে।
টোকেন-ভিত্তিক AAI-কে একটি ক্যাপাবিলিটি-ভিত্তিক অ্যাক্সেস কন্ট্রোল সিস্টেম হিসাবে মডেল করা যেতে পারে। ব্যবহারকারী $u$-কে সম্পদ $r$-এর জন্য জারি করা একটি টোকেন $\tau$ হল একটি ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে স্বাক্ষরিত বিবৃতি: $\tau = \text{Sign}_{\text{AAI}}(u, r, \text{scope}, \text{expiry})$। এটি অনুমোদনের সিদ্ধান্তগুলিকে বিকেন্দ্রীকরণ করে সম্পদ প্রদানকারীদের কাছে, যাদের শুধুমাত্র টোকেন স্বাক্ষর যাচাই করার প্রয়োজন হয়।
7. Experimental Results & Chart Description
যদিও PDF-এ নির্দিষ্ট পরিমাণগত ফলাফল অন্তর্ভুক্ত নেই, তবে উল্লিখিত "বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশনের সাথে প্রথম অভিজ্ঞতা" প্রাথমিক সংহতকরণ পরীক্ষা বোঝায়। আমরা মূল কর্মক্ষমতা সূচকগুলিকে (KPIs) ধারণা করতে পারি যা পরিমাপ করা উচিত:
ধারণাগত কর্মক্ষমতা চার্ট: ফেডারেটেড বনাম স্থানীয় কাজ সম্পাদনা
চার্টের ধরন: দ্বি-অক্ষ রেখাচিত্র।
এক্স-অক্ষ: Time (project timeline or consecutive job batches).
Left Y-Axis (Bars): Job Success Rate (%). এটি ফেডারেটেড সিস্টেমে জমা দেওয়া কাজগুলির সফলভাবে সম্পন্ন হওয়ার শতাংশ দেখাবে, একটি স্থিতিশীল স্থানীয় ক্লাস্টারের বিপরীতে। প্রাথমিক প্রোটোটাইপ পর্যায়ে ইন্টিগ্রেশন সমস্যার (প্রমাণীকরণ ব্যর্থতা, সফ্টওয়্যার পরিবেশের অমিল, নেটওয়ার্ক সমস্যা) কারণে ফেডারেটেড সাফল্যের হার কম দেখাতে পারে, যা সময়ের সাথে সাথে একত্রিত হবে।
Right Y-Axis (Lines): গড় কাজ সম্পন্ন হওয়ার সময় (ঘন্টা)। ফেডারেটেড সিস্টেমের জন্য এই মেট্রিকটি সাধারণত বেশি হবে, কারণ এতে সময়সূচী নির্ধারণের অতিরিক্ত কাজ, ডেটা স্টেজিং বিলম্ব এবং একাধিক স্বাধীন ব্যাকএন্ড জুড়ে সম্ভাব্য কিউইং যুক্ত থাকে। লক্ষ্য হল এই ব্যবধান কমানো। চার্টটি বাড়তি সম্পদ প্রবেশাধিকার (আরও/বড় কাজের সফল সম্পাদন) এবং ফেডারেশনের জন্য প্রদত্ত সময়জনিত জরিমানার মধ্যকার ট্রেড-অফটি দৃশ্যমান করবে।
চার্ট থেকে মূল অন্তর্দৃষ্টি: ফেডারেশনের মূল্য স্থানীয় কার্যকারিতাকে ছাড়িয়ে যাওয়ায় নয়, বরং সেইসব ওয়ার্কলোড সক্ষম করায় যেগুলো স্থানীয় সম্পদের সীমাবদ্ধতার কারণে অন্যথায় অসম্ভব হত, এমনকি সেগুলো সম্পন্ন হতে বেশি সময় নিলেও। সময়ের সাথে সাথে ফেডারেটেড টার্নঅ্যারাউন্ড টাইম রেখার ঢাল কমে যাওয়া মেটা-স্কেডুলারে অপ্টিমাইজেশনের পরিপক্কতা নির্দেশ করে।
8. বিশ্লেষণ কাঠামো: ধারণাগত ওয়ার্কফ্লো উদাহরণ
যেহেতু PDF-এ কোড অন্তর্ভুক্ত নেই, তাই এখানে একটি ধারণাগত YAML-ভিত্তিক ওয়ার্কফ্লো বিবরণ দেওয়া হল যা একজন গবেষক Compute4PUNCH/Storage4PUNCH ফেডারেশনের জন্য একটি বিশ্লেষণ কাজ সংজ্ঞায়িত করতে ব্যবহার করতে পারেন। এটি লক্ষ্য করা সিস্টেমের ঘোষণামূলক প্রকৃতিকে তুলে ধরে।
# punch_analysis_workflow.yamlএই কাল্পনিক স্পেসটি দেখায় একজন ব্যবহারকারী কীভাবে ঘোষণা করে কী তাদের (সম্পদ, সফটওয়্যার, ডেটা) প্রয়োজন কিন্তু নির্দিষ্ট করে বলা নেই। কোথায় এটি চলে। ফেডারেশনের মিডলওয়্যার (HTCondor, TARDIS, স্টোরেজ ফেডারেশন) এই স্পেসিফিকেশনটি ব্যাখ্যা করে, উপযুক্ত সম্পদ খুঁজে, ডেটা স্টেজ করে, সফটওয়্যার পরিবেশ ইনজেক্ট করে এবং কাজটি এক্সিকিউট করে, নির্দিষ্ট স্থানে লগ এবং আউটপুট রিপোর্ট করে।
9. Future Applications & Development Roadmap
PUNCH4NFDI অবকাঠামো বেশ কয়েকটি উন্নত অ্যাপ্লিকেশনের ভিত্তি স্থাপন করে:
- ক্রস-এক্সপেরিমেন্ট/মাল্টি-মেসেঞ্জার অ্যাস্ট্রোফিজিক্স অ্যানালাইসিস: একটি একক বিশ্লেষণ ওয়ার্কফ্লোতে পার্টিকল ডিটেক্টর, টেলিস্কোপ এবং গ্রাভিটেশনাল ওয়েভ অবজারভেটরি থেকে ডেটা নির্বিঘ্নে একত্রিত করুন, বিভিন্ন বিশেষায়িত কম্পিউট রিসোর্স (ইমেজ বিশ্লেষণের জন্য GPU ফার্ম, পার্টিকল ইভেন্ট প্রসেসিংয়ের জন্য HTC) ব্যবহার করে।
- AI/ML মডেল ট্রেনিং বৃহৎ পরিসরে: ফেডারেটেড রিসোর্স পুল কেন্দ্রীয়ভাবে ডেটা সংগ্রহ না করে বিতরণকৃত ডেটাসেটে জটিল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বড়, ক্ষণস্থায়ী ক্লাস্টার গতিশীলভাবে সরবরাহ করতে পারে, যা ফেডারেটেড লার্নিং প্যারাডাইমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
- ইন্টারেক্টিভ ডেটা এক্সপ্লোরেশন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন: বৃহৎ-স্কেল সিমুলেশন ডেটার জন্য উচ্চ-পারফরম্যান্স, জিপিইউ-ত্বরিত রিমোট ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যাকএন্ডের সাথে JupyterHub ইন্টারফেস যুক্ত করা।
- বাহ্যিক ই-ইনফ্রাস্ট্রাকচারের সাথে সংহতকরণ: ওভারলে আর্কিটেকচারটি ধারণাগতভাবে ইউরোপীয় ওপেন সায়েন্স ক্লাউড (EOSC) বা PRACE HPC সিস্টেমের মতো ইউরোপীয়-স্কেল সম্পদের সাথে সংযোগ স্থাপনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা একটি জার্মান গেটওয়ে হিসেবে কাজ করে।
উন্নয়ন রোডম্যাপ অগ্রাধিকারসমূহ:
- Robustness & Productionization: প্রোটোটাইপ থেকে একটি 24/7 নির্ভরযোগ্য পরিষেবায় রূপান্তর, SLAs সহ।
- ইন্টেলিজেন্ট ডেটা প্লেসমেন্ট: ডেটা লোকালিটি সচেতনতা দিয়ে মেটা-স্কেডুলারকে উন্নত করা যাতে $\text{Cost}_{\text{data-movement}}$ কে সর্বনিম্ন করা যায়।
- অ্যাডভান্সড মেটাডেটা ক্যাটালগ: Storage4PUNCH-এর ওপর একটি শক্তিশালী, অনুসন্ধানযোগ্য মেটাডেটা সিস্টেম বাস্তবায়ন করা, যাতে পদার্থবিজ্ঞানের বৈশিষ্ট্যের ভিত্তিতে ডেটা আবিষ্কার সক্ষম হয়।
- Green Computing Metrics: ফেডারেটেড সম্পদ জুড়ে শক্তি দক্ষতা নিরীক্ষণ ও অপ্টিমাইজ করার জন্য টুলগুলিকে একীভূত করা, যা বৃহৎ-স্কেল কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের বিষয়।
10. References
- PUNCH4NFDI Consortium. (2024). "PUNCH4NFDI - Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the NFDI." অফিসিয়াল ওয়েবসাইট। https://www.punch4nfdi.de/
- 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. (The foundational HTCondor paper).
- Blomer, J., et al. (2011). "The CernVM File System: A scalable, read-only, software distribution service." Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004. (CVMFS-এর বিস্তারিত বিবরণ)।
- European Commission. (2024). "European Open Science Cloud (EOSC)।" https://eosc-portal.eu/ (ইউরোপীয় ইউনিয়নের মাপকাঠিতে ফেডারেশন চ্যালেঞ্জের তুলনার জন্য)।
- Verma, A., et al. (2015). "Large-scale cluster management at Google with Borg." Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). (পরিষ্কার-স্লেট ক্লাস্টার ব্যবস্থাপনার সাথে ফেডারেশন ওভারলে-এর বৈসাদৃশ্য তুলে ধরে)।
- CMS Collaboration. (2021). "AWS ক্লাউডে CMS কম্পিউটিং অপারেশন।" EPJ Web of Conferences, 251, 02006. (হাইব্রিড ক্লাউড/ফেডারেশন মডেলের উদাহরণ)।
- FAIR Data Principles. (2016). FORCE11. https://www.go-fair.org/fair-principles/ (PUNCH ডেটা প্ল্যাটফর্মের জন্য নির্দেশিকা মূলনীতি)।