Compute4PUNCH & Storage4PUNCH: Föderierte Infrastruktur für Teilchen-, Astro- und Kernphysik

1. Einführung & Überblick

PUNCH4NFDI (Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure) ist ein bedeutendes deutsches Konsortium, das etwa 9.000 Wissenschaftler:innen aus der Teilchen-, Astro-, Astroteilchen-, Hadronen- und Kernphysik vertritt. Gefördert von der DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft) ist sein Hauptziel, eine föderierte, FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) Wissenschaftsdatenplattform zu etablieren. Diese Plattform soll einen einheitlichen Zugang zu den vielfältigen und heterogenen Rechen- und Speicherressourcen bieten, die über die teilnehmenden Institutionen verteilt sind, und so die gemeinsame Herausforderung bewältigen, exponentiell wachsende Datenmengen mit komplexen Algorithmen zu analysieren.

Die Konzepte Compute4PUNCH und Storage4PUNCH sind die technischen Säulen, die entwickelt wurden, um Naturalleistungen im Bereich High-Throughput Computing (HTC), High-Performance Computing (HPC) und Cloud-Ressourcen sowie Speichersysteme auf Basis von Technologien wie dCache und XRootD zu föderieren.

2. Föderierte heterogene Recheninfrastruktur (Compute4PUNCH)

Das Compute4PUNCH-Konzept adressiert die Herausforderung, einen nahtlosen Zugang zu einem Flickenteppich von von der Community bereitgestellten Rechenressourcen mit unterschiedlichen Architekturen, Betriebssystemen, Software-Stacks und Authentifizierungssystemen zu bieten.

3. Föderierte Speicherinfrastruktur (Storage4PUNCH)

Parallel zur Recheninfrastruktur werden die Speicherressourcen föderiert, um eine einheitliche Datenzugriffsschicht bereitzustellen.

4. Technische Umsetzung & Prototyp-Status

Die Konzepte befinden sich in aktiver Entwicklung. Prototypen, die erste Sätze von Rechen- und Speicherressourcen integrieren, wurden eingerichtet. Der Beitrag erwähnt „erste Erfahrungen mit wissenschaftlichen Anwendungen, die auf den verfügbaren Prototypen ausgeführt werden“, was darauf hindeutet, dass Workflows von Early Adoptern getestet werden, um die Architektur zu validieren und praktische Hürden zu identifizieren. Die kombinierte Umgebung ist bereit, Forschenden die Ausführung ressourcenintensiver Analysen über die föderierte Infrastruktur hinweg zu ermöglichen.

5. Kernaussage & Analystenperspektive

6. Technische Details & Mathematisches Rahmenwerk

Das Ressourcenplanungsproblem in einer solchen Föderation kann abstrahiert werden. Sei $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ die Menge heterogener Ressourcen, jede mit dynamischen Eigenschaften wie verfügbaren Kernen $C_i(t)$, Speicher $M_i(t)$ und spezialisierter Hardware (z.B. GPUs). Sei $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ die Menge von Jobs mit Anforderungen $\text{req}(j_k)$.

Das Ziel des Meta-Schedulers ist eine Abbildungsfunktion $\mathcal{M}: J \rightarrow R$, die eine Nutzenfunktion $U$ maximiert, oft eine gewichtete Summe aus Effizienz und Fairness, unter Einhaltung von Randbedingungen:

$$ \text{Maximiere } U = \alpha \cdot \text{Auslastung} + \beta \cdot \text{Fairness} - \gamma \cdot \text{Kosten}_{\text{Datenbewegung}} $$ $$ \text{unter den Nebenbedingungen: } \forall r_i, \sum_{j_k \in \mathcal{M}^{-1}(r_i)} \text{req}_{\text{Kerne}}(j_k) \leq C_i(t) $$

Der Term Kosten_{Datenbewegung} ist in einer föderierten Speicherumgebung kritisch, da er Zeitpläne bestraft, die das Verschieben großer Datensätze über Weitverkehrsnetzwerke erfordern. Dies unterscheidet das Problem vom klassischen Cluster-Scheduling.

Die token-basierte AAI kann als ein capability-basiertes Zugriffskontrollsystem modelliert werden. Ein Token $\tau$, das für Nutzer $u$ für Ressource $r$ ausgestellt wird, ist eine kryptografisch signierte Aussage: $\tau = \text{Sign}_{\text{AAI}}(u, r, \text{Bereich}, \text{Ablauf})$. Dies dezentralisiert Autorisierungsentscheidungen zu den Ressourcenanbietern, die nur die Tokensignatur validieren müssen.

7. Experimentelle Ergebnisse & Prototyp-Leistung

Während das PDF keine spezifischen quantitativen Ergebnisse enthält, implizieren die erwähnten „ersten Erfahrungen mit wissenschaftlichen Anwendungen“ erste Integrationstests. Wir können die zu messenden Key Performance Indicators (KPIs) konzeptualisieren:

8. Analyse-Framework: Konzeptuelles Workflow-Beispiel

Da das PDF keinen Code enthält, folgt hier eine konzeptuelle, YAML-basierte Workflow-Beschreibung, wie sie eine Forscherin verwenden könnte, um einen Analyse-Job für die Compute4PUNCH/Storage4PUNCH-Föderation zu definieren. Dies hebt die deklarative Natur des angestrebten Systems hervor.

# punch_analysis_workflow.yaml
workflow:
  name: "punch4nfdi_federated_analysis"
  user: "researcher@uni-example.de"
  aai_token: "${PUNCH_AAI_TOKEN}"  # Aus der Umgebung eingefügt

compute:
  requirements:
    cores: 8
    memory: "32GB"
    runtime: "48h"
    software_stack: "punchenv/analysis-suite:latest"  # Aufgelöst via CVMFS/Container
    priority: "medium"

storage:
  input_data:
    - protocol: "root"
      path: "root://storage-a.punch.de//experiment/run2023/data_*.root"
      cache_prefetch: true  # Hinweis an die Storage4PUNCH-Caching-Schicht
  output_data:
    - protocol: "s3"
      endpoint: "https://object-store.punch.de"
      path: "/results/${WORKFLOW_ID}/histograms.root"

execution:
  entry_point: "jupyterlab"  # Optional: Interaktive Sitzung starten
  # ODER
  batch_command: "python /analysis/run_full_chain.py --input ${INPUT_PATH} --output ${OUTPUT_PATH}"

provenance:
  log_level: "detailed"
  export_metadata_to: "meta.punch.de/catalog"

Diese fiktive Spezifikation zeigt, wie ein Nutzer deklariert, was er benötigt (Ressourcen, Software, Daten), ohne anzugeben, wo es ausgeführt wird. Die Middleware der Föderation (HTCondor, TARDIS, Speicherföderation) interpretiert diese Spezifikation, findet geeignete Ressourcen, staged Daten, injiziert die Softwareumgebung und führt den Job aus, wobei Protokolle und Ausgaben an die angegebenen Orte gemeldet werden.

9. Zukünftige Anwendungen & Entwicklungsfahrplan

Die PUNCH4NFDI-Infrastruktur legt eine Grundlage für mehrere fortgeschrittene Anwendungen:

• Experimentübergreifende/Multi-Messenger-Astrophysik-Analyse: Nahtlose Kombination von Daten aus Teilchendetektoren, Teleskopen und Gravitationswellenobservatorien in einem einzigen Analyse-Workflow, unter Nutzung verschiedener spezialisierter Rechenressourcen (GPU-Farmen für Bildanalyse, HTC für Teilchenereignisverarbeitung).
• KI/ML-Modelltraining im großen Maßstab: Der föderierte Ressourcenpool kann dynamisch große, kurzlebige Cluster für das Training komplexer Modelle auf verteilten Datensätzen bereitstellen, ohne die Daten zu zentralisieren, und entspricht so föderierten Lernparadigmen.
• Interaktive Datenerkundung und Visualisierung: Kopplung der JupyterHub-Oberfläche mit leistungsstarken, GPU-beschleunigten Remote-Visualisierungs-Backends für großskalige Simulationsdaten.
• Integration mit externen E-Infrastrukturen: Die Overlay-Architektur ist konzeptionell kompatibel mit der Anbindung an europaweite Ressourcen wie die European Open Science Cloud (EOSC) oder PRACE-HPC-Systeme und kann als deutsches Gateway fungieren.

Prioritäten des Entwicklungsfahrplans:

1. Robustheit & Produktivsetzung: Übergang vom Prototyp zu einem 24/7 zuverlässigen Dienst mit SLAs.
2. Intelligente Datenplatzierung: Erweiterung des Meta-Schedulers um Datenlokalitätsbewusstsein, um $\text{Kosten}_{\text{Datenbewegung}}$ zu minimieren.
3. Erweitertes Metadatenkatalog: Implementierung eines leistungsfähigen, durchsuchbaren Metadatensystems auf Basis von Storage4PUNCH, um Datenerkennung basierend auf physikalischen Eigenschaften zu ermöglichen.
4. Green-Computing-Metriken: Integration von Tools zur Überwachung und Optimierung der Energieeffizienz über die föderierten Ressourcen hinweg, ein wachsendes Anliegen für großskaliges Computing.

10. Referenzen

1. PUNCH4NFDI-Konsortium. (2024). "PUNCH4NFDI - Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the NFDI." Offizielle Website. https://www.punch4nfdi.de/
2. 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. (Das grundlegende HTCondor-Papier).
3. Blomer, J., et al. (2011). "The CernVM File System: A scalable, read-only, software distribution service." Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004. (Details zu CVMFS).
4. Europäische Kommission. (2024). "European Open Science Cloud (EOSC)." https://eosc-portal.eu/ (Zum Vergleich der Föderationsherausforderungen auf EU-Ebene).
5. Verma, A., et al. (2015). "Large-scale cluster management at Google with Borg." Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). (Kontrastiert Neudesign-Clustermanagement mit Föderations-Overlays).
6. CMS-Kollaboration. (2021). "CMS Computing Operations in the AWS Cloud." EPJ Web of Conferences, 251, 02006. (Beispiel für ein Hybrid-Cloud/Föderations-Modell).
7. FAIR Data Principles. (2016). FORCE11. https://www.go-fair.org/fair-principles/ (Die Leitprinzipien für die PUNCH-Datenplattform).