Compute4PUNCH & Storage4PUNCH: Federated Infrastructure for Particle, Astro-, na Nuclear Physics

1. Introduction & Overview

PUNCH4NFDI (Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure) ni muungano mkubwa wa Ujerumani unaowakilisha takriban wanasayansi 9,000 kutoka fizikia ya chembe, nyota, chembe-nyota, hadroni, na nyuklia. Unafadhiliwa na DFG (German Research Foundation), lengo lake kuu ni kuanzisha jukwaa la data la kisayansi linaloshirikishwa, linalozingatia kanuni za FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Jukwaa hili linalenga kutoa ufikiaji wa umoja kwa rasilimali mbalimbali na tofauti za kompyuta na uhifadhi zilizosambaa katika taasisi zinazoshiriki, kukabiliana na changamoto ya kawaida ya kuchambua kiasi cha data kinachokua kwa kasi kwa kutumia algoriti tata.

The Compute4PUNCH na Storage4PUNCH dhana ni nguzo za kiufundi zilizoundwa ili kuunganisha michango ya aina ya Rasilimali za Uhesabu wa Mzigo Mwingi (HTC), Uhesabu wa Utendaji wa Juu (HPC), na rasilimali za Wingu, pamoja na mifumo ya hifadhi inayotegemea teknolojia kama vile dCache na XRootD.

Muungano Kwa Mtazamo Mmoja

Wanasayansi Waliowakilishwa: ~9,000 PhDs
Taasisi Muhimu: Max Planck Society, Leibniz Association, Helmholtz Association
Ufadhili wa Kuanzia: Miaka 5 na DFG
Changamoto Kuu ya Kiufundi ya Msingi: Kuunganisha mifumo tofauti ya uendeshaji iliyokuwepo tayari kwa uvamizi mdogo zaidi.

2. Miundombinu ya Uhisabati ya Shirikishi yenye Aina Mbalimbali (Compute4PUNCH)

Wazo la Compute4PUNCH linakabiliana na changamoto ya kutoa ufikiaji mwepesi wa rasilimali za kompyuta zinazotolewa na jamii zenye muundo tofauti, mifumo ya uendeshaji, mkusanyiko wa programu, na mifumo ya uthibitishaji.

2.1 Core Architecture & Integration Challenge

Kanuni ya msingi ya muundo ni kuunda overlay batch system that sits on top of existing resource pools. This approach minimizes mandatory changes for resource providers, a critical requirement as these resources are already shared and operational. The heterogeneity is managed not by homogenizing the underlying infrastructure, but by building an intelligent abstraction layer on top.

2.2 Key Technologies: HTCondor, COBalD/TARDIS, CVMFS

HTCondor: Inatumika kama mfumo wa kundi wa kifedha unaosimamia uwasilishaji wa kazi, upangaji, na utekelezaji katika rasilimali zilizosambazwa.
COBalD/TARDIS: Inafanya kazi kama mpangaji rasilimali wa juu. Inagundua na kuunganisha rasilimali kwenye mkusanyiko wa HTCondor kwa nguvu, na kufanya muungano kuwa wa kubadilika na wa uwazi. TARDIS "majaribio" huchukua nafasi kwenye rasilimali za mbali, na kuwezesha kazi za HTCondor kufanya kazi.
CERN Virtual Machine File System (CVMFS): Inatatua tatizo la mazingira ya programu. Inaleta hifadhi ya programu inayoweza kupanuka, ya kusomwa pekee, na iliyohifadhiwa kwenye nodi zote za wafanyakazi, na kuhakikisha mazingira thabiti ya programu bila usakinishaji wa ndani.
Container Technologies: Inatumika pamoja na CVMFS kwa kufunga utegemezi tata na kutoa mazingira ya utendaji yaliyotengwa na yanayoweza kurudiwa.

2.3 User Access: JupyterHub & Token-based AAI

Vingilio vya mtumiaji vimeundwa kwa urahisi wa matumizi:

JupyterHub: Inatoa kiolesura cha kompyuta cha wavuti, cha kushirikiana, kikifaa kwa uchambuzi wa uchunguzi na uundaji wa mifano.
Traditional Login Nodes: Wafanyikaji walio na mifumo ya kazi ya mstari wa amri tayari.
Miundombinu ya Uthibitishaji na Uidhinishaji kwa kutumia Token (AAI): Inatoa njia sanifu na salama ya kufikia rasilimali za hesabu na uhifadhi kuvuka mipaka ya taasisi, kiini muhimu cha muungano.

3. Miundombinu ya Hifadhi ya Shirikisho (Storage4PUNCH)

Sambamba na usindikaji, rasilimali za hifadhi zimeunganishwa ili kutoa safu ya ufikiaji wa data iliyounganishwa.

3.1 Storage Federation with dCache & XRootD

The storage landscape is primarily composed of systems using dCache or XRootD teknolojia, zote zilizothibitishwa katika Fizikia ya Nishati ya Juu (HEP). Storage4PUNCH inatumia mbinu za umoja zilizothibitishwa katika jamii pana ya HEP kuunda jina la kawaida na itifaki ya ufikiaji, ikiruhusu data kupatikana na kuchukuliwa kwa uwazi kutoka kwa kipengele chochote cha hifadhi kinachoshiriki.

3.2 Caching and Metadata Integration

Mradi unakagua teknolojia zilizopo kwa:

Caching: Kupunguza ucheleweshaji na trafiki ya mtandao wa eneo pana kwa kuweka data inayopatikana mara kwa mara karibu na rasilimali za kompyuta.
Metadata Handling: Kulenga kwa muunganisho wa kina zaidi ili kuwezesha ugunduzi na usimamizi wa data kwa ufanisi kulingana na sifa za faili, sio eneo tu.

Hii inahamisha muungano zaidi ya upatikanaji rahisi wa data kuelekea usimamizi mzuri wa data.

4. Technical Implementation & Prototype Status

Dhana ziko chini ya maendeleo makini. Mifano ya kwanza inayounganisha seti za awali za rasilimali za kompyuta na uhifadhi imeanzishwa. Mchango unataja "uzoefu wa kwanza na matumizi ya kisayansi yanayotekelezwa kwenye mifano ya kwanza inayopatikana," ikionyesha kuwa mifumo ya kazi ya wanaoanza kutumia mapema inajaribiwa kuthibitisha muundo na kutambua vikwazo vya vitendo. Mazingira yaliyounganishwa yako tayari kuwawezesha watafiti kutekeleza kazi za uchambuzi zinazohitaji rasilimali nyingi kwenye miundombinu iliyounganishwa.

5. Ufahamu Msingi & Analyst Perspective

Ufahamu Msingi

PUNCH4NFDI haijengi kompyuta mpya ya hali ya juu; inabuni safu ya muungano safu ya muungano kwa ajili ya utofauti wa kiutawala na kisiasa. Uvumbuzi halisi ni kizuizi cha kimafundi cha "uingiliaji kidogo" kwenye mifumo iliyopo. Hii sio muundo wa mwanzo safi kama vikundi vya Borg au Omega vya Google, bali ni safu ya juu ya kidiplomasia na kiteknolojia kwa rasilimali za kikale zenye usimamizi wa pekee. Mafanikio yake yanategemea si sana uvumbuzi mpya wa kiteknolojia bali zaidi utawala na utumiaji—somo linalojirudia katika changamoto na mafanikio ya Wingu la Sayansi Wazi la Ulaya (EOSC).

Mtiririko wa Kimantiki

Mantiki ni ya kujirudia kwa ustadi: 1) Kubali tofauti kama kikwazo cha kwanza, 2) Tumia gundi iliyokomaa, iliyojaribiwa na jamii (HTCondor, dCache) kujenga safu ya juu, 3) Tegemea uwasilishaji wa mazingira ya kutangazia (CVMFS/containers) kutenganisha programu na miundombinu, na 4) Toa vingilio rahisi, vya kisasa (JupyterHub) kuficha ugumu wa msingi. Mfuatano huu unapendeza uwezekano wa muungano kuliko utendaji bora wa ndani, badiliko muhimu kwa ushirikiano wa vyuo vikuu mbalimbali.

Strengths & Flaws

Nguvu: Matumizi ya HEP middleware iliyojaribiwa vitani (HTCondor, XRootD) yanapunguza sana hatari ya kiufundi. Mtindo wa overlay ni mwerevu kiusiasa, ukishusha vikwazo vya kuingia kwa watoa rasilimali. CVMFS ni hatua bora ya kipekee kwa uhamishaji wa programu, suala la maumivu ya kudumu katika mazingira tofauti.

Flaws & Risks: Meta-ratibu (COBalD/TARDIS) huongeza safu ya utata na sehemu zenye uwezekano wa kushindwa moja. Utabiri wa utendaji utadidimia ikilinganishwa na mifumo maalumu, yenye umoja—latensi ya mtandao na ushindani wa rasilimali zinakuwa vigezo visivyotabirika. Warathi husita kuhusu miundo ya gharama na uendelevu zaidi ya miaka 5 ya ufadhili wa DFG, ishara kubwa ya tahadhari kwa uimara wa muda mrefu, kama ilivyoonekana katika miradi mingine ya miundombinu ya elektroniki iliyokwama baada ya majaribio.

Ufahamu Unaoweza Kutekelezwa

Kwa ushirikiano mwingine: Nakili muundo wa utawala, sio mfumo wa teknolojia pekee. Anza na AAI nyepesi na kesi moja ya matumizi yenye mvuto. Kwa PUNCH4NFDI yenyewe: Chapisha mara moja data ya kiwango cha kulinganisha kinacholinganisha ufanisi wa kazi ya shirikisho dhidi ya ndani na ucheleweshaji wa upatikanaji wa data. Unda muundo wazi, wenye viwango vya uanachama na ushiriki wa gharama kwa awamu ya baada ya ruzuku. Chunguza ushirikiano na mafuriko ya wingu ya kibiashara (AWS, GCP) kupitia kifuniko kimoja ili kushughulikia mahitaji ya kilele, kufuata njia ya miradi kama majaribio ya CMS kwenye AWS.

6. Technical Details & Mathematical Framework

Tatizo la upangaji rasilimali katika shirikisho kama hilo linaweza kufupishwa. Acha $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ iwe seti ya rasilimali tofauti, kila moja ikiwa na sifa zinazobadilika kama viini vinavyopatikana $C_i(t)$, kumbukumbu $M_i(t)$, na vifaa maalum (k.m., GPU). Acha $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ iwe seti ya kazi zenye mahitaji $\text{req}(j_k)$.

Lengo la meta-scheduler ni kazi ya uchoraji ramani $\mathcal{M}: J \rightarrow R$ ambayo inaongeza kazi ya manufaa $U$, mara nyingi jumla iliyopimwa ya ufanisi na haki, huku ikiheshimu vikwazo:

The Cost_{Usafirishaji wa data} Neno hili ni muhimu katika mazingira ya uhifadhi wa shirikishi, likilenga kupunguza ratiba zinazohitaji kusogeza seti kubwa za data kupitia mitandao ya eneo pana. Hii inafanya tatizo kuwa tofauti na upangaji wa kikundi cha kitamaduni.

AAI yenye tokeni inaweza kuigwa kama mfumo wa udhibiti wa ufikiaji unaotegemea uwezo. Tokeni $\tau$ iliyotolewa kwa mtumiaji $u$ kwa rasilimali $r$ ni taarifa iliyotiwa sahihi kwa njia ya kriptografia: $\tau = \text{Sign}_{\text{AAI}}(u, r, \text{scope}, \text{expiry})$. Hii inahamisha maamuzi ya idhini kwa watoa rasilimali, ambao wanahitaji tu kuthibitisha sahihi ya tokeni.

7. Experimental Results & Chart Description

Ingawa PDF haina matokeo maalum ya kiasi, "uzoefu wa kwanza na matumizi ya kisayansi" uliotajwa unamaanisha majaribio ya awali ya kuunganishwa. Tunaweza kufikiria viashiria muhimu vya utendaji (KPIs) ambavyo vinapaswa kupimwa:

Chati ya Utendaji wa Dhana: Utekelezaji wa Kazi ya Shirikisho dhidi ya Ndani

Aina ya Chati: Chati ya mstari yenye mihimili miwili.

Mhimili wa X: Muda (ratiba ya mradi au vikundi mfululizo vya kazi).

Mhimili wa Y wa Kushoto (Mipau): Kiwango cha Mafanikio ya Kazi (%). Hiki kitaonyesha asilimia ya kazi zinazokamilika kwa mafanikio zinapowasilishwa kwenye mfumo wa shirikisho ikilinganishwa na kundi la mitaa thabiti. Awamu za mfano wa mapenzi zinaweza kuonyesha kiwango cha chini cha mafanikio ya shirikisho kutokana na matatizo ya kuunganishwa (kushindwa kwa uthibitishaji, kutolingana kwa mazingira ya programu, matatizo ya mtandao), yanayokaribia baada ya muda.

Mhimili wa Y wa Kulia (Mistari): Wastani wa Muda wa Kukamilisha Kazi (masaa). Kipimo hiki kwa kawaida kingekuwa kikubwa zaidi kwa mfumo wa shirikisho kwa sababu ya mzigo wa ziada wa upangaji, ucheleweshaji wa kuandaa data, na uwezekano wa kusubiria kwenye mifumo ya nyuma huru nyingi. Lengo ni kupunguza pengo hili. Chati ingeonyesha usawazisho kati ya upatikanaji wa rasilimali ulioongezeka (utekelezaji mafanikio wa kazi nyingi/kubwa zaidi) na adhabu ya muda inayolipwa kwa ajili ya shirikisho.

Ufahamu Muhimu Kutoka kwa Chati: Thamani ya shirikisho sio kushinda utendaji wa ndani, bali kuwezesha mizigo ya kazi ambayo isingewezekana kwa sababu ya vikwazo vya rasilimali za ndani, hata ikiwa inachukua muda mrefu zaidi. Mwinuko wa mstari wa muda wa kukamilisha kazi wa shirikisho unaopungua kwa muda unaonyesha ukuzi wa uboreshaji katika meta-scheduler.

8. Analysis Framework: Conceptual Workflow Example

Kwa kuwa hati ya PDF haijumuishi msimbo, hapa kuna maelezo ya kimawazo ya mtiririko wa kazi yanayotegemea YAML ambayo mtafiti anaweza kutumia kufafanua kazi ya uchambuzi kwa umoja wa Compute4PUNCH/Storage4PUNCH. Hii inaangazia hali ya kutangaza ya mfumo unaolengwa.

# punch_analysis_workflow.yaml

Hii specifiksheheni ya kubuniwa inaonyesha jinsi mtumiaji anavyotangaza nini wanahitaji (rasilimali, programu, data) bila kubainisha wapi inaendeshwa. Middleware ya ushirikiano (HTCondor, TARDIS, ushirikiano wa hifadhi) hutafsiri maelezo haya, kupata rasilimali zinazofaa, kuandaa data, kuingiza mazingira ya programu, na kutekeleza kazi, kuripoti magogo na matokeo kwa maeneo maalum.

9. Future Applications & Development Roadmap

Miundombinu ya PUNCH4NFDI inaweka msingi kwa matumizi kadhaa ya hali ya juu:

Uchambuzi wa Astrofizikia ya Msalaba-Majaribio/Mjumbe Mbalimbali: Unganisha kwa urahisi data kutoka kwa vichunguzi chembe, darubini, na vituo vya uchunguzi wa mawimbi ya mvuto katika mchakato mmoja wa uchambuzi, ukichukua faida ya rasilimali maalum za kompyuta (mashamba ya GPU kwa uchambuzi wa picha, HTC kwa usindikaji wa matukio ya chembe).
Mafunzo ya Miundo ya AI/ML kwa Kiasi Kikubwa: Bweni la rasilimali liyounganishwa linaweza kutoa kwa nguvu makundi makubwa ya muda mfupi kwa mafunzo ya miundo changamano kwenye seti za data zilizosambazwa bila kuleta data katikati, ikilingana na mifumo ya mafunzo ya shirikishi.
Uchunguzi wa Data wa Kuingiliana na Uwasilishaji wa Kuona: Kuunganisha kiolesura cha JupyterHub na nyuma za uwasilishaji wa kuona wa mbali zenye uwezo wa juu, zilizoharakishwa na GPU kwa takwimu za uigizaji wa kiwango kikubwa.
Ujumuishaji na Miundombinu ya e-Nje: Usanifu wa kifuniko unaolingana kwa dhana na kuunganishwa na rasilimali za kiwango cha Ulaya kama vile Wingu la Sayansi ya Wazi la Ulaya (EOSC) au mifumo ya PRACE HPC, ukifanya kazi kama lango la Ujerumani.

Development Roadmap Priorities:

Robustness & Productionization: Moving from prototype to a 24/7 reliable service with SLAs.
Uwekaji wa Data wa Akili: Kuboresha mpangaji-meta kwa ufahamu wa eneo la data ili kupunguza $\text{Cost}_{\text{data-movement}}$.
Katalogi ya Metadata ya Hali ya Juu: Kutekeleza mfumo wenye nguvu wa metadata unaoweza kutafutwa juu ya Storage4PUNCH ili kuwezesha ugunduzi wa data kulingana na sifa za fizikia.
Vipimo vya Green Computing: Kuunganisha zana za kufuatilia na kuboresha ufanisi wa nishati katika rasilimali zilizounganishwa, jambo linalozidi kusumbua kwa kompyuta za kiwango kikubwa.

10. References

PUNCH4NFDI Consortium. (2024). "PUNCH4NFDI - Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the NFDI." Official Website. 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. (Details on CVMFS).
European Commission. (2024). "European Open Science Cloud (EOSC)." https://eosc-portal.eu/ (Kwa kulinganisha changamoto za ushirikishaji kwa kiwango cha EU).
Verma, A., et al. (2015). "Large-scale cluster management at Google with Borg." Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). (Inalinganisha usimamizi wa nguzo safi na viunganishi vya ushirikishaji).
CMS Collaboration. (2021). "CMS Computing Operations in the AWS Cloud." EPJ Web of Conferences, 251, 02006. (Example of hybrid cloud/federation model).
FAIR Data Principles. (2016). FORCE11. https://www.go-fair.org/fair-principles/ (Kanuni za kuongoza kwa jukwaa la data la PUNCH).