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

1. Introduction & Overview

PUNCH4NFDI (Ulusal Araştırma Veri Altyapısı için Parçacıklar, Evren, Çekirdekler ve Hadronlar), parçacık, astro-, astropartikül, hadron ve nükleer fizik alanlarından yaklaşık 9.000 bilim insanını temsil eden büyük bir Alman konsorsiyumudur. DFG (Alman Araştırma Vakfı) tarafından finanse edilen konsorsiyumun temel amacı, federal, FAIR (Bulunabilir, Erişilebilir, Birlikte Çalışabilir, Yeniden Kullanılabilir) bir bilim veri platformu oluşturmaktır. Bu platform, katılımcı kurumlara yayılmış çeşitli ve heterojen hesaplama ve depolama kaynaklarına birleşik erişim sağlamayı, üstel olarak artan veri hacimlerini karmaşık algoritmalarla analiz etme gibi ortak zorluğu ele almayı hedeflemektedir.

The Compute4PUNCH ve Storage4PUNCH kavramlar, Yüksek Verimli Hesaplama (HTC), Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC) ve Bulut kaynaklarının ayni katkılarını, ayrıca dCache ve XRootD gibi teknolojilere dayalı depolama sistemlerini federasyon altında toplamak üzere tasarlanmış teknik temellerdir.

Federated Heterogeneous Compute Infrastructure (Compute4PUNCH)

Compute4PUNCH konsepti, farklı mimarilere, işletim sistemlerine, yazılım yığınlarına ve kimlik doğrulama sistemlerine sahip olan ve topluluk tarafından sağlanan bir yama işi gibi bir araya getirilmiş hesaplama kaynaklarına sorunsuz erişim sağlama zorluğunu ele alır.

3. Federatif Depolama Altyapısı (Storage4PUNCH)

Hesaplama ile paralel olarak, depolama kaynakları birleştirilerek birleşik bir veri erişim katmanı sağlanır.

4. Technical Implementation & Prototype Status

Kavramlar aktif olarak geliştirilmektedir. İlk bilgi işlem ve depolama kaynakları setlerini entegre eden prototipler oluşturulmuştur. Katkıda, "mevcut prototipler üzerinde çalıştırılan bilimsel uygulamalarla ilk deneyimlerden" bahsedilmekte olup, bu da mimariyi doğrulamak ve pratik engelleri belirlemek için erken benimseyen iş akışlarının test edildiğini göstermektedir. Birleşik ortam, araştırmacıların federasyon altyapısı üzerinde kaynak yoğun analiz görevlerini yürütmesini sağlamaya hazırdır.

5. Temel İçgörü & Analyst Perspective

6. Technical Details & Mathematical Framework

Böyle bir federasyondaki kaynak planlama problemi soyutlanabilir. $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ heterojen kaynaklar kümesi olsun; her biri kullanılabilir çekirdek $C_i(t)$, bellek $M_i(t)$ ve özel donanım (örn. GPU'lar) gibi dinamik özelliklere sahiptir. $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ ise $\text{req}(j_k)$ gereksinimlerine sahip işler kümesi olsun.

Meta-zamanlayıcının amacı, kısıtlamalara uyarken genellikle verimlilik ve adaletin ağırlıklı bir toplamı olan bir fayda fonksiyonu $U$'yu en üst düzeye çıkaran bir eşleme fonksiyonu $\mathcal{M}: J \rightarrow R$'dır:

$$

The Cost_{veri hareketi} Bu terim, federated bir depolama ortamında kritik öneme sahiptir ve geniş alan ağları üzerinden büyük veri kümelerinin taşınmasını gerektiren zamanlamaları cezalandırır. Bu, sorunu klasik küme zamanlamasından ayırır.

Token tabanlı AAI, yetenek tabanlı bir erişim kontrol sistemi olarak modellenebilir. Kullanıcı $u$ için kaynak $r$ adına verilen bir token $\tau$, kriptografik olarak imzalanmış bir ifadedir: $\tau = \text{Sign}_{\text{AAI}}(u, r, \text{kapsam}, \text{son kullanma})$. Bu, yetkilendirme kararlarını, yalnızca token imzasını doğrulaması gereken kaynak sağlayıcılarına devreder.

7. Experimental Results & Chart Description

PDF belirli nicel sonuçlar içermese de, belirtilen "bilimsel uygulamalarla ilk deneyimler" başlangıç entegrasyon testlerini ima etmektedir. Ölçülmesi gereken temel performans göstergelerini (KPI'lar) kavramsallaştırabiliriz:

8. Analiz Çerçevesi: Kavramsal İş Akışı Örneği

PDF kod içermediğinden, burada bir araştırmacının Compute4PUNCH/Storage4PUNCH federasyonu için bir analiz işi tanımlamak üzere kullanabileceği kavramsal, YAML tabanlı bir iş akışı açıklaması bulunmaktadır. Bu, hedeflenen sistemin bildirimsel doğasını vurgulamaktadır.

# punch_analysis_workflow.yaml

Bu kurgusal şartname, bir kullanıcının nasıl beyan ettiğini gösterir ne (kaynaklar, yazılım, veri) belirtmeden ihtiyaç duyarlar nerede çalıştırır. Federasyonun ara katman yazılımı (HTCondor, TARDIS, depolama federasyonu) bu spesifikasyonu yorumlar, uygun kaynakları bulur, verileri hazırlar, yazılım ortamını enjekte eder ve işi çalıştırır; günlükleri ve çıktıyı belirtilen konumlara raporlar.

9. Future Applications & Development Roadmap

PUNCH4NFDI altyapısı, birkaç ileri düzey uygulama için bir temel oluşturur:

• Çapraz Deney/Çoklu Haberci Astrofizik Analizi: Parçacık dedektörleri, teleskoplar ve yerçekimi dalgası gözlemevlerinden gelen verileri, farklı uzmanlaşmış bilgi işlem kaynaklarını (görüntü analizi için GPU çiftlikleri, parçacık olay işleme için HTC) kullanarak tek bir analiz iş akışında sorunsuz bir şekilde birleştirin.
• Ölçekte AI/ML Model Eğitimi: Federasyon kaynak havuzu, verileri merkezileştirmeden dağıtılmış veri kümeleri üzerinde karmaşık modelleri eğitmek için büyük, geçici kümeleri dinamik olarak sağlayabilir; bu, federasyon öğrenme paradigmalarıyla uyumludur.
• Etkileşimli Veri Keşfi ve Görselleştirme: Büyük ölçekli simülasyon verileri için JupyterHub arayüzünü yüksek performanslı, GPU hızlandırmalı uzak görselleştirme arka uçlarıyla birleştirmek.
• Harici e-Altyapılarla Entegrasyon: Örtü mimarisi, kavramsal olarak Avrupa Açık Bilim Bulutu (EOSC) veya PRACE HPC sistemleri gibi Avrupa ölçeğindeki kaynaklara bağlanmakla uyumludur ve bir Alman ağ geçidi olarak işlev görür.

Geliştirme Yol Haritası Öncelikleri:

1. Robustness & Productionization: Prototipten, SLA'lara sahip 7/24 güvenilir bir hizmete geçiş.
2. Akıllı Veri Yerleştirme: Meta-zamanlayıcıyı, $\text{Cost}_{\text{data-movement}}$'ı en aza indirmek için veri yerellik farkındalığı ile geliştirmek.
3. Gelişmiş Meta Veri Kataloğu: Storage4PUNCH üzerinde, fiziksel özelliklere dayalı veri keşfine olanak tanıyan güçlü, aranabilir bir metadata sistemi uygulamak.
4. Yeşil Bilişim Metrikleri: Federasyon kaynakları genelinde enerji verimliliğini izlemek ve optimize etmek için araçların entegrasyonu; büyük ölçekli hesaplama için giderek artan bir endişe.

10. Kaynakça

1. PUNCH4NFDI Konsorsiyumu. (2024). "PUNCH4NFDI - NFDI için Parçacıklar, Evren, Çekirdekler ve Hadronlar." Resmi Web Sitesi. 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. (The foundational HTCondor paper).
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. (CVMFS hakkında ayrıntılar).
4. European Commission. (2024). "European Open Science Cloud (EOSC)." https://eosc-portal.eu/ (AB ölçeğindeki federasyon zorluklarının karşılaştırılması için).
5. Verma, A., et al. (2015). "Large-scale cluster management at Google with Borg." Proceedings of the European Conference on Computer Systems (EuroSys). (Temiz sayfa küme yönetimini federasyon katmanlarıyla karşılaştırır).
6. CMS Collaboration. (2021). "CMS Computing Operations in the AWS Cloud." EPJ Web of Conferences, 251, 02006. (Example of hybrid cloud/federation model).
7. FAIR Data Principles. (2016). FORCE11. https://www.go-fair.org/fair-principles/ (PUNCH veri platformu için yol gösterici ilkeler).