Compute4PUNCH & Storage4PUNCH: Infraestrutura Federada para Física de Partículas, Astrofísica e Física Nuclear

1. Introdução & Visão Geral

O PUNCH4NFDI (Partículas, Universo, Núcleos e Hadrões para a Infraestrutura Nacional de Dados de Investigação) é um grande consórcio alemão que representa aproximadamente 9.000 cientistas das áreas de física de partículas, astrofísica, astropartículas, física de hadrões e física nuclear. Financiado pela DFG (Fundação Alemã de Investigação), o seu principal objetivo é estabelecer uma plataforma federada de dados científicos FAIR (Localizáveis, Acessíveis, Interoperáveis, Reutilizáveis). Esta plataforma visa fornecer acesso unificado aos diversos e heterogéneos recursos de computação e armazenamento dispersos pelas instituições participantes, abordando o desafio comum de analisar volumes de dados que crescem exponencialmente com algoritmos complexos.

Os conceitos Compute4PUNCH e Storage4PUNCH são os pilares técnicos concebidos para federar contribuições em espécie de recursos de Computação de Alto Débito (HTC), Computação de Alto Desempenho (HPC) e Cloud, bem como sistemas de armazenamento baseados em tecnologias como dCache e XRootD.

2. Infraestrutura de Computação Federada Heterogénea (Compute4PUNCH)

O conceito Compute4PUNCH aborda o desafio de fornecer acesso sem interrupções a um mosaico de recursos de computação fornecidos pela comunidade, com diferentes arquiteturas, sistemas operativos, pilhas de software e sistemas de autenticação.

3. Infraestrutura de Armazenamento Federada (Storage4PUNCH)

Paralelamente à computação, os recursos de armazenamento são federados para fornecer uma camada de acesso a dados unificada.

4. Implementação Técnica & Estado do Protótipo

Os conceitos estão em desenvolvimento ativo. Foram estabelecidos protótipos que integram conjuntos iniciais de recursos de computação e armazenamento. A contribuição menciona "primeiras experiências com aplicações científicas a serem executadas nos protótipos disponíveis", indicando que os fluxos de trabalho dos primeiros utilizadores estão a ser testados para validar a arquitetura e identificar obstáculos práticos. O ambiente combinado está preparado para permitir que os investigadores executem tarefas de análise exigentes em recursos através da infraestrutura federada.

5. Perspetiva Central & Análise

6. Detalhes Técnicos & Enquadramento Matemático

O problema de agendamento de recursos numa tal federação pode ser abstraído. Seja $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ o conjunto de recursos heterogéneos, cada um com propriedades dinâmicas como núcleos disponíveis $C_i(t)$, memória $M_i(t)$ e hardware especializado (por exemplo, GPUs). Seja $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ o conjunto de tarefas com requisitos $\text{req}(j_k)$.

O objetivo do meta-agendador é uma função de mapeamento $\mathcal{M}: J \rightarrow R$ que maximiza uma função de utilidade $U$, frequentemente uma soma ponderada de eficiência e justiça, respeitando as restrições:

$$ \text{Maximizar } U = \alpha \cdot \text{Utilização} + \beta \cdot \text{Justiça} - \gamma \cdot \text{Custo}_{\text{movimentação-dados}} $$ $$ \text{sujeito a: } \forall r_i, \sum_{j_k \in \mathcal{M}^{-1}(r_i)} \text{req}_{\text{núcleos}}(j_k) \leq C_i(t) $$

O termo Custo_{movimentação-dados} é crítico num ambiente de armazenamento federado, penalizando os agendamentos que exigem a movimentação de grandes conjuntos de dados através de redes de longa distância. Isto torna o problema distinto do agendamento clássico de clusters.

A AAI baseada em tokens pode ser modelada como um sistema de controlo de acesso baseado em capacidades. Um token $\tau$ emitido para o utilizador $u$ para o recurso $r$ é uma declaração assinada criptograficamente: $\tau = \text{Sign}_{\text{AAI}}(u, r, \text{âmbito}, \text{validade})$. Isto descentraliza as decisões de autorização para os fornecedores de recursos, que só precisam de validar a assinatura do token.

7. Resultados Experimentais & Desempenho do Protótipo

Embora o PDF não inclua resultados quantitativos específicos, as "primeiras experiências com aplicações científicas" mencionadas implicam testes iniciais de integração. Podemos conceptualizar os indicadores-chave de desempenho (KPIs) que devem ser medidos:

8. Enquadramento de Análise: Exemplo Conceptual de Fluxo de Trabalho

Uma vez que o PDF não inclui código, aqui está uma descrição conceptual de fluxo de trabalho baseada em YAML que um investigador poderia usar para definir uma tarefa de análise para a federação Compute4PUNCH/Storage4PUNCH. Isto destaca a natureza declarativa do sistema visado.

# punch_analysis_workflow.yaml
workflow:
  name: "punch4nfdi_federated_analysis"
  user: "researcher@uni-example.de"
  aai_token: "${PUNCH_AAI_TOKEN}"  # Injetado a partir do ambiente

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

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

execution:
  entry_point: "jupyterlab"  # Opcional: Iniciar sessão interativa
  # 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"

Esta especificação fictícia mostra como um utilizador declara o que precisa (recursos, software, dados) sem especificar onde é executado. O middleware da federação (HTCondor, TARDIS, federação de armazenamento) interpreta esta especificação, encontra recursos adequados, prepara os dados, injeta o ambiente de software e executa a tarefa, reportando registos e saída para as localizações especificadas.

9. Aplicações Futuras & Roteiro de Desenvolvimento

A infraestrutura PUNCH4NFDI estabelece uma base para várias aplicações avançadas:

• Análise Astrofísica Multi-Mensageira/Inter-Experiência: Combinar perfeitamente dados de detetores de partículas, telescópios e observatórios de ondas gravitacionais num único fluxo de trabalho de análise, aproveitando diferentes recursos de computação especializados (fazendas de GPU para análise de imagem, HTC para processamento de eventos de partículas).
• Treino de Modelos AI/ML à Escala: O conjunto de recursos federado pode provisionar dinamicamente clusters grandes e efémeros para treinar modelos complexos em conjuntos de dados distribuídos sem centralizar os dados, alinhando-se com os paradigmas de aprendizagem federada.
• Exploração e Visualização Interativa de Dados: Acoplar a interface JupyterHub com backends de visualização remota de alto desempenho e acelerados por GPU para dados de simulação em larga escala.
• Integração com e-Infraestruturas Externas: A arquitetura de sobreposição é conceptualmente compatível com a ligação a recursos à escala europeia, como a European Open Science Cloud (EOSC) ou sistemas HPC PRACE, atuando como uma porta de entrada alemã.

Prioridades do Roteiro de Desenvolvimento:

1. Robustez & Produção: Passar do protótipo para um serviço fiável 24/7 com SLAs.
2. Colocação Inteligente de Dados: Melhorar o meta-agendador com consciência da localidade dos dados para minimizar $\text{Custo}_{\text{movimentação-dados}}$.
3. Catálogo de Metadados Avançado: Implementar um sistema de metadados poderoso e pesquisável sobre o Storage4PUNCH para permitir a descoberta de dados com base em propriedades físicas.
4. Métricas de Computação Verde: Integrar ferramentas para monitorizar e otimizar a eficiência energética em todos os recursos federados, uma preocupação crescente para a computação em larga escala.

10. Referências

1. Consórcio PUNCH4NFDI. (2024). "PUNCH4NFDI - Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the NFDI." Sítio Web Oficial. 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. (O artigo fundamental sobre 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. (Detalhes sobre CVMFS).
4. Comissão Europeia. (2024). "European Open Science Cloud (EOSC)." https://eosc-portal.eu/ (Para comparação sobre desafios de federação à escala da UE).
5. Verma, A., et al. (2015). "Large-scale cluster management at Google with Borg." Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). (Contrasta a gestão de clusters de raiz com sobreposições de federação).
6. Colaboração CMS. (2021). "CMS Computing Operations in the AWS Cloud." EPJ Web of Conferences, 251, 02006. (Exemplo de modelo híbrido cloud/federação).
7. Princípios FAIR para Dados. (2016). FORCE11. https://www.go-fair.org/fair-principles/ (Os princípios orientadores para a plataforma de dados PUNCH).