Compute4PUNCH & Storage4PUNCH : Infrastructure Fédérée pour la Physique des Particules, l'Astrophysique et la Physique Nucléaire

1. Introduction & Aperçu

PUNCH4NFDI (Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure) est un consortium allemand majeur représentant environ 9 000 scientifiques des domaines de la physique des particules, de l'astrophysique, de l'astroparticule, de la physique des hadrons et de la physique nucléaire. Financé par la DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft), son objectif principal est d'établir une plateforme de données scientifiques fédérée et FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables, Réutilisables). Cette plateforme vise à fournir un accès unifié aux diverses ressources de calcul et de stockage hétérogènes réparties entre les institutions participantes, répondant ainsi au défi commun d'analyser des volumes de données en croissance exponentielle avec des algorithmes complexes.

Les concepts Compute4PUNCH et Storage4PUNCH sont les piliers techniques conçus pour fédérer les contributions en nature de ressources de calcul à haut débit (HTC), de calcul haute performance (HPC) et de cloud, ainsi que les systèmes de stockage basés sur des technologies comme dCache et XRootD.

2. Infrastructure de Calcul Hétérogène Fédérée (Compute4PUNCH)

Le concept Compute4PUNCH relève le défi de fournir un accès transparent à un patchwork de ressources de calcul fournies par la communauté, avec des architectures, systèmes d'exploitation, piles logicielles et systèmes d'authentification différents.

3. Infrastructure de Stockage Fédérée (Storage4PUNCH)

Parallèlement au calcul, les ressources de stockage sont fédérées pour fournir une couche d'accès aux données unifiée.

4. Mise en Œuvre Technique & État du Prototype

Les concepts sont en cours de développement actif. Des prototypes intégrant des ensembles initiaux de ressources de calcul et de stockage ont été établis. La contribution mentionne « premières expériences avec des applications scientifiques exécutées sur les prototypes disponibles », indiquant que les flux de travail des premiers utilisateurs sont testés pour valider l'architecture et identifier les obstacles pratiques. L'environnement combiné est en mesure de permettre aux chercheurs d'exécuter des tâches d'analyse gourmandes en ressources à travers l'infrastructure fédérée.

5. Analyse Principale & Perspective Analytique

6. Détails Techniques & Cadre Mathématique

Le problème d'ordonnancement des ressources dans une telle fédération peut être abstrait. Soit $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ l'ensemble des ressources hétérogènes, chacune avec des propriétés dynamiques comme les cœurs disponibles $C_i(t)$, la mémoire $M_i(t)$ et le matériel spécialisé (par ex., GPU). Soit $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ l'ensemble des tâches avec des exigences $\text{req}(j_k)$.

L'objectif du méta-ordonnanceur est une fonction de mappage $\mathcal{M}: J \rightarrow R$ qui maximise une fonction d'utilité $U$, souvent une somme pondérée d'efficacité et d'équité, tout en respectant les contraintes :

$$ \text{Maximiser } U = \alpha \cdot \text{Utilisation} + \beta \cdot \text{Équité} - \gamma \cdot \text{Coût}_{\text{déplacement-données}} $$ $$ \text{sous contraintes : } \forall r_i, \sum_{j_k \in \mathcal{M}^{-1}(r_i)} \text{req}_{\text{cœurs}}(j_k) \leq C_i(t) $$

Le terme Coût_{déplacement-données} est critique dans un environnement de stockage fédéré, pénalisant les ordonnancements qui nécessitent de déplacer de grands ensembles de données à travers des réseaux étendus. Cela rend le problème distinct de l'ordonnancement classique de clusters.

L'AAI à base de jetons peut être modélisée comme un système de contrôle d'accès basé sur les capacités. Un jeton $\tau$ émis à l'utilisateur $u$ pour la ressource $r$ est une déclaration signée cryptographiquement : $\tau = \text{Sign}_{\text{AAI}}(u, r, \text{portée}, \text{expiration})$. Cela décentralise les décisions d'autorisation vers les fournisseurs de ressources, qui n'ont qu'à valider la signature du jeton.

7. Résultats Expérimentaux & Performance du Prototype

Bien que le PDF ne contienne pas de résultats quantitatifs spécifiques, les « premières expériences avec des applications scientifiques » mentionnées impliquent des tests d'intégration initiaux. Nous pouvons conceptualiser les indicateurs de performance clés (KPI) qui devraient être mesurés :

8. Cadre d'Analyse : Exemple de Flux de Travail Conceptuel

Puisque le PDF ne contient pas de code, voici une description de flux de travail conceptuelle basée sur YAML qu'un chercheur pourrait utiliser pour définir une tâche d'analyse pour la fédération Compute4PUNCH/Storage4PUNCH. Cela met en évidence la nature déclarative du système ciblé.

# punch_analysis_workflow.yaml
workflow:
  name: "punch4nfdi_federated_analysis"
  user: "researcher@uni-example.de"
  aai_token: "${PUNCH_AAI_TOKEN}"  # Injecté depuis l'environnement

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

storage:
  input_data:
    - protocol: "root"
      path: "root://storage-a.punch.de//experiment/run2023/data_*.root"
      cache_prefetch: true  # Indication pour la couche de cache Storage4PUNCH
  output_data:
    - protocol: "s3"
      endpoint: "https://object-store.punch.de"
      path: "/results/${WORKFLOW_ID}/histograms.root"

execution:
  entry_point: "jupyterlab"  # Optionnel : Démarrer une session interactive
  # OU
  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"

Cette spécification fictive montre comment un utilisateur déclare ce dont il a besoin (ressources, logiciels, données) sans spécifier où cela s'exécute. Le middleware de la fédération (HTCondor, TARDIS, fédération de stockage) interprète cette spécification, trouve des ressources appropriées, prépare les données, injecte l'environnement logiciel et exécute la tâche, rapportant les journaux et les sorties aux emplacements spécifiés.

9. Applications Futures & Feuille de Route de Développement

L'infrastructure PUNCH4NFDI jette les bases de plusieurs applications avancées :

• Analyse Astrophysique Multi-Messagers/Trans-Expérience : Combiner de manière transparente des données de détecteurs de particules, de télescopes et d'observatoires d'ondes gravitationnelles dans un seul flux de travail d'analyse, en tirant parti de différentes ressources de calcul spécialisées (fermes GPU pour l'analyse d'images, HTC pour le traitement d'événements de particules).
• Entraînement de Modèles IA/ML à Grande Échelle : Le pool de ressources fédéré peut provisionner dynamiquement de grands clusters éphémères pour entraîner des modèles complexes sur des ensembles de données distribués sans centraliser les données, s'alignant sur les paradigmes d'apprentissage fédéré.
• Exploration et Visualisation Interactive des Données : Coupler l'interface JupyterHub avec des backends de visualisation distante haute performance, accélérés par GPU, pour les données de simulation à grande échelle.
• Intégration avec des e-Infrastructures Externes : L'architecture en surcouche est conceptuellement compatible avec la connexion à des ressources à l'échelle européenne comme le European Open Science Cloud (EOSC) ou les systèmes HPC PRACE, agissant comme une passerelle allemande.

Priorités de la Feuille de Route de Développement :

1. Robustesse & Industrialisation : Passer du prototype à un service fiable 24h/24 et 7j/7 avec des SLA.
2. Placement Intelligent des Données : Améliorer le méta-ordonnanceur avec une conscience de la localité des données pour minimiser $\text{Coût}_{\text{déplacement-données}}$.
3. Catalogue de Métadonnées Avancé : Mettre en œuvre un système de métadonnées puissant et consultable au-dessus de Storage4PUNCH pour permettre la découverte de données basée sur les propriétés physiques.
4. Métriques d'Informatique Verte : Intégrer des outils pour surveiller et optimiser l'efficacité énergétique à travers les ressources fédérées, une préoccupation croissante pour le calcul à grande échelle.

10. Références

1. Consortium PUNCH4NFDI. (2024). « PUNCH4NFDI - Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the NFDI. » Site Officiel. 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. (L'article fondateur sur HTCondor).
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. (Détails sur CVMFS).
4. Commission Européenne. (2024). « European Open Science Cloud (EOSC). » https://eosc-portal.eu/ (Pour comparaison sur les défis de fédération à l'échelle de l'UE).
5. Verma, A., et al. (2015). « Large-scale cluster management at Google with Borg. » Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). (Contraste la gestion de cluster sur table rase avec les surcouches de fédération).
6. Collaboration CMS. (2021). « CMS Computing Operations in the AWS Cloud. » EPJ Web of Conferences, 251, 02006. (Exemple de modèle hybride cloud/fédération).
7. Principes FAIR pour les Données. (2016). FORCE11. https://www.go-fair.org/fair-principles/ (Les principes directeurs pour la plateforme de données PUNCH).