Интероперабельность в автоматизированных системах для научных исследований и обработка результатов H1 в Grid к.т.н. Е. Е. Журавлёв – Физический институт им. П. Н. Лебедева РАН, д.т.н., А.Я. Олейников - Институт радиотехники и электроники РАН имени В.А. Котельникова, А.М. Фоменко – Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН

3. ер-колайдер ГЕРА (HERA) 3. ер-колайдер ГЕРА (HERA) Строительство: Исследования по физике Строительство: Исследования по физике

EEGE(Enabling Grids for E- sciencE). Сообщество исследователей в области физики высоких энергий (ФВЭ) стало первым в EGEE, где началась эксплуатация приложений, и является крупнейшим пользователем грид-инфраструктуры EGEE. Главными пользователями были четыре эксперимента в CERN: в день они выполняли свыше 20 тыс. заданий и ежегодно производили многие сотни терабайтов данных. В больших экспериментах – BaBar, CDF, H1, ZEUS и D0 – грид-технологии в инфраструктуре EGEE ведут обычную обработку физических данных.

Grid-обрабатывающий комплекс В качестве примера применения Grid в физике высоких энергий приводится процесс обработки накопленных данных, полученных на установке Эйч Ван (Н1) электрон - протонного коллайдера HERA в DESY (Германия), где изучаются реакции между частицами для более глубокого понимания фундаментальных частиц и сил природы. В создание установки H1 большой вклад внесли учёные Российской академии наук, в частности, Отделения ядерной физики и астрофизики (ОЯФА) ФИАН. Работы по применению установки H1 начинались в 80-х годах 20 века под руководством лауреата Нобелевской премии Павла Алексеевича Черенкова. В настоящее время сотрудники ОЯФА ФИАН участвуют в обработке экспериментальных данных, полученных с помощью H1. H-hadron-адрон

Физические Регистрация процессы феномена И1 О И2 ИО Регистрация И1п К И2ц Задание и И1ц И2о поддержание условий Обобщённая схема АСНИ в экспериментальной физике И0 - исследователь, И1 - интерфейс 1-ого рода, ОК – обрабатывающий комплекс, И2 - интерфейс 2 -ого рода, И1п – интерфейс аналог- цифра, цифра-аналог, И1ц, И2ц – интерфейс цифра-цифра, И2о – интерфейс цифра-исследователь, исследователь-цифра. Условия существ. условий

Структурная схема обрабатывающего комплекса ПРИКЛАДНЫЕ ПРОГРАММЫ Интерфейс прикладных программ c платформой ПЛАТФОРМА ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ Интерфейс с внешней средой ВНЕШНЯЯ СРЕДА 1234 a:,b:, c:,d:, e: i 2i3i 4i i7i8i

Определения интероперабельности 1.Согласно определению ( ISO/IEC TR ) интероперабельность - свойство двух или более систем обмениваться информацией и правильно использовать её.

Определение интероперабельности в АСНИ Применительно к АСНИ можно предложить следующее определение : пригодность автоматизированных систем для научных исследований доставлять программы и данные, сохранять заданные характеристики системы и обеспечивать взаимно однозначное и предсказуемое поведение системы на основе данных подсистемы контроля состояния. В частности, в Grid организация взаимодействия независимых ресурсов нуждается в расписании работ, выборе ресурса адекватного задаче, распределении приложений в распределённой среде, доступе к базам данных, файлам или XML-репозиториям и предоставлении унифицированного API для приложений, отвечающих требованиям Grid.

Стандарты Grid Для реализации интероперабельности в Grid в рамках международной организации Global Grid Forum создана международная организация Open Grid Service Architecture (OGSA). OGSA определяет набор служб ядра: –Созданных для совместной работы… –…но с возможностью подстройки реализации

Метод консенсуса(открытость) в основе работоспособности Grid В 2006 году после опробования различных проектов создания Grid был создан форум для «открытия» Grid (Open Grid Forum). Цель создания форума состояла в изыскании возможности с помощью широкого круга заинтересованных лиц и фирм принять удовлетворяющее всех решение по реализации интероперабельности в Grid. Такое решение было найдено в реализации Grid по технологии открытых систем. Как известно, в основе технологии открытых систем лежит стандартизация протоколов, служб, интерфейсов и форматов, а также активное участие пользователей в создании переносимости приложений и осуществления взаимодействия при наличии программного обеспечения в открытых кодах (open source). Усилия форума привели к созданию OGSA. Усилиями OGSA с участием 400 организаций были разработаны необходимые стандарты и профили, позволившие в октябре 2006 года продемонстрировать взаимодействие в мировом Gride. Интероперабельность в Grid обеспечивается разработанной документацией на среду открытой системы: разработаны профили Basic profile, EMS profile и Data profile.

Концепция архитектуры служб открытой Grid GGF17 Opening Keynote GGF OGSA-WG Hiro Kishimoto, co-chair

Основной профиль высокопроизводительных вычислений(ПВВ) предписывает условия достижения интероперабельности в расписаниях заданий, управляя ВВ ресурсами расположенными в разных по администрации доменах. Базовый профиль высокопроизводительных вычислителей

Data profile-концепция OGSA модели данных

Профиль ВВ High Performance Computing Profile (HPCP): Basic Execution Service (BES) Job Submission Description Language (JSDL), Grid Storage Management (GSM), Grid Remote Procedure Call (GridRPC), Simple API for Grid Applications (SAGA), Grid Information Retrieval (GIR), Resource Namespace Service (RNS), Grid File Transfer Protocol2 (FTP), Information Dissemination (INFOD), Network Mark-up Language (NML) and Network Measurements (NM).

Профиль-основа интероперабельности Основной профиль ПВВ делает пригодными для общего использования сценарии с которыми выходят многие исследовательские и коммерческие организации. Пример применения сценариев включает: Web Application: Исследователи получают доступ к приложению с помощью своих Web программ, в то время как сервер приложения применяет основной профиль(ПВВ) для начальной установки исполнения приложения. Исследователю нет необходимости выжидать момента срабатывания администратора ресурса. Metascheduler: Исследователь передаёт своё задание администратору местного ресурса который, в свою очередь, руководствуясь утверждённой политикой маршрутизации, отправляет задание на подходящий ресурс на исполнение. Этот ресурс может предоставляться посредством основного профиля ПВВ, по указанию какого-то администратора ресурса и находиться в другой организации. Rich Client: Инженер и учёный при запуске программ –тестов некоторого проекта используют модели испытуемых разделов проекта. При пуске процесса моделирования «толстый клиент» пользуется основным профилем ПВВ для указания некоторого ресурса. Workflow Engine: Различные приложения сцепляются вместе образуя поток вычислительных заданий. Исследователи составляют граф исполняемых заданий, где задания помещаются в вершину графа. Потоковой машине нет необходимости выжидать указаний администраторов ресу р сов. П отоковая машина может обработать каждую вершину в графе, руководствуясь описанием задания и основным профилем ПВВ.

Grid в обработке H1 Многочисленные системы и компоненты относящиеся к H1 GRID'у, успешно и быстро обмениваются информацией и используют информацию, полученную в результате обмена, в своей работе для достижения поставленной цели - исполнения многочисленных job's количествo которых, работающих одновременно на разных компьютерных элементах (CE) в H1 GRIDе достигает нескольких тысяч в любой момент времени. Каждый job "тратит или "расходует" до 24 часов CPU современной архитектуры. GRID в H1 в данный момент главным образом и наиболее эффективно используется для H1 Monte Carlo Mass Production- MCMP. Ранее ЭТО -MCMP делалось на больших суперкомпьютерах - мэйнфреймах (последний такой – давно закрытый - был в DESY из семейства IBM 370), потом MCMP делалось на многопроцессорных unix/linux fermax - кстати до сих пор так называемые "короткие" Monte Cartlo Requests (mcreq) (do 1 миллиона событий) исполняются на H1 DESY farm.

В результате распараллеливания работ по моделированию (благодаря реализации интероперабельности в Grid) удалось достичь производительности ~ в 100 раз превышающей результаты работы на суперкомпьютере. GRID стал полезным для этой цели из-за возможности распараллеливания процесса моделирования. Т.е. один Monte Carlo request превращается в сотни, а то и в тысячи job's. Результат работы одного job'a моделирования – это выходной набор данных "солидной величины" - до Гигабайта - в так называемом DST формате - записывается на один из доступных Storage Element(SE). Выходные наборы данных (DSTs) всех успешно завершившихся jobs "вытаскиваются" (download из SEs) из GRIDa, объединяются (merge) и записываются на картриджи ("на ленту") и в диск cache - dccp. Бывает, что объединённый выходной набор данных для mcreq достигает величины половины Терабайта и более. Благодаря GRIDu стало возможно исполнять Monte Carlo Requests (mcreqs) до 25 миллионов событий (недавно отмечали событие - очередной абсолютный рекорд производительности достигнут - исполнен mcreq - 25-ти миллионник).

Консенсус – основа успеха Т.о. показано, что в такой области, которая раньше называлась автоматизация научных исследований, а в настоящее время получила название электронная наука (e-science) и ассоциируется с использованием GRID, применяются принципы открытых систем. В том числе, строятся различные профили.

Вопросы? Благодарю за внимание!