Compute4PUNCH ও Storage4PUNCH: কণা, জ্যোতির্বিদ্যা ও নিউক্লিয় পদার্থবিজ্ঞানের জন্য ফেডারেটেড অবকাঠামো

1. ভূমিকা

ন্যাশনাল রিসার্চ ডেটা ইনফ্রাস্ট্রাকচারের জন্য পার্টিকলস, ইউনিভার্স, নিউক্লিয়াই অ্যান্ড হ্যাড্রনস (PUNCH4NFDI) হল DFG (ডয়েচে ফোর্সচুংসগেমেইনশ্যাফ্ট) দ্বারা অর্থায়িত একটি জার্মান কনসোর্টিয়াম। এটি কণা পদার্থবিজ্ঞান, জ্যোতির্বিদ্যা, জ্যোতি-কণা পদার্থবিজ্ঞান, হ্যাড্রন এবং নিউক্লিয়ার পদার্থবিজ্ঞান সম্প্রদায়ের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর প্রতিনিধিত্ব করে। কনসোর্টিয়ামের প্রধান লক্ষ্য হল একটি ফেডারেটেড এবং FAIR (খুঁজে পাওয়া যায়, প্রবেশযোগ্য, আন্তঃপরিচালনযোগ্য, পুনর্ব্যবহারযোগ্য) বিজ্ঞান ডেটা প্ল্যাটফর্ম প্রতিষ্ঠা করা। এই প্ল্যাটফর্মের লক্ষ্য জার্মানির সদস্য প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা প্রদত্ত বৈচিত্র্যময় ও ভিন্নধর্মী কম্পিউটিং এবং স্টোরেজ সম্পদের একীভূত প্রবেশাধিকার প্রদান করা, যা জটিল অ্যালগরিদমের সাথে সূচকীয়ভাবে বর্ধিত ডেটা ভলিউম বিশ্লেষণের সাধারণ চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে।

2. ফেডারেটেড হেটেরোজেনিয়াস কম্পিউট অবকাঠামো – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH ধারণাটি উচ্চ-থ্রুপুট কম্পিউট (HTC), উচ্চ-কার্যক্ষমতা কম্পিউট (HPC) এবং ক্লাউড সম্পদের বিস্তৃত পরিসরের অবদানকৃত সম্পদের নিরবচ্ছিন্ন প্রবেশাধিকার প্রদানের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে। এই সম্পদগুলি স্থাপত্য, অপারেটিং সিস্টেম, সফটওয়্যার এবং প্রমাণীকরণে ভিন্ন, এবং ইতিমধ্যেই কার্যকর ও ভাগাভাগি করা হয়েছে, যার জন্য একটি অ-আক্রমণাত্মক সংহতকরণ পদ্ধতির প্রয়োজন।

3. ফেডারেটেড স্টোরেজ অবকাঠামো – Storage4PUNCH

কম্পিউটের সমান্তরালে, Storage4PUNCH ধারণাটি সম্প্রদায়-সরবরাহকৃত স্টোরেজ সিস্টেমগুলিকে ফেডারেট করে, যা প্রাথমিকভাবে dCache এবং XRootD প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে, যা উচ্চ-শক্তি পদার্থবিজ্ঞান (HEP) এ সুপ্রতিষ্ঠিত।

4. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক কাঠামো

মূল শিডিউলিং চ্যালেঞ্জটিকে একটি সম্পদ অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে মডেল করা যেতে পারে। ধরুন $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ হেটেরোজেনিয়াস সম্পদের সেটকে উপস্থাপন করে, যার প্রত্যেকটির স্থাপত্য, উপলব্ধ কোর $c_i$, মেমরি $m_i$, এবং কিউ অপেক্ষার সময় $w_i$ এর মতো বৈশিষ্ট্য রয়েছে। ধরুন $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ প্রয়োজনীয়তা $\hat{c}_j, \hat{m}_j$ সহ কাজগুলিকে উপস্থাপন করে।

মেটা-শিডিউলার (COBalD/TARDIS) সামগ্রিক উপযোগিতা বা থ্রুপুট সর্বাধিক করার লক্ষ্য রাখে। কাজ স্থাপনের জন্য একটি সরলীকৃত উদ্দেশ্য ফাংশন হতে পারে মেকস্প্যান কমানো বা সম্পদ ব্যবহার সর্বাধিক করা, সীমাবদ্ধতাগুলি বিবেচনা করে:

$\text{Minimize } \max_{r \in R} (\text{completionTime}(r))$

বিষয়: $\sum_{j \in J_r} \hat{c}_j \leq c_r \quad \text{and} \quad \sum_{j \in J_r} \hat{m}_j \leq m_r \quad \forall r \in R$

যেখানে $J_r$ হল সম্পদ $r$ এর জন্য নির্ধারিত কাজের সেট। গতিশীল প্রকৃতিটি TARDIS দ্বারা পরিচালিত হয়, যা HTCondor কে দূরবর্তী সম্পদগুলিকে তার স্থানীয় পুলের অংশ হিসাবে দেখতে "প্রতারিত" করে।

5. পরীক্ষামূলক ফলাফল ও প্রোটোটাইপের অবস্থা

প্রবন্ধটি উপলব্ধ প্রোটোটাইপগুলিতে বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশনের বর্তমান অবস্থা এবং প্রথম অভিজ্ঞতা সম্পর্কে প্রতিবেদন করে। যদিও প্রদত্ত উদ্ধৃতিতে নির্দিষ্ট বেঞ্চমার্ক সংখ্যা বিস্তারিতভাবে দেওয়া নেই, তবে বাস্তব বৈজ্ঞানিক ওয়ার্কলোডের সফল নির্বাহের ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে। HTCondor এর সাথে COBalD/TARDIS এর সংহতকরণ বিভিন্ন প্রশাসনিক ডোমেন থেকে সম্পদ গতিশীলভাবে সংহত করতে প্রদর্শিত হয়েছে। JupyterHub এবং টোকেন-ভিত্তিক AAI এর মাধ্যমে প্রাথমিক ব্যবহারকারী অ্যাক্সেস পরীক্ষা করা হয়েছে, যা একীভূত প্রবেশ বিন্দুর জন্য একটি প্রমাণ-অব-ধারণা প্রদান করে। ফেডারেটেড অবকাঠামো জুড়ে প্রয়োজনীয় সফটওয়্যার পরিবেশ সরবরাহের জন্য CVMFS এর ব্যবহার বৈধতা পেয়েছে।

6. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ধারণাগত কেস স্টাডি

গামা-রে বিস্ফোরণের নিউট্রিনো প্রতিরূপ অনুসন্ধানকারী একটি মাল্টি-মেসেঞ্জার জ্যোতির্বিদ্যা বিশ্লেষণ বিবেচনা করুন। ওয়ার্কফ্লোতে জড়িত:

1. ডেটা আবিষ্কার: একজন গবেষক ফেডারেটেড মেটাডেটা ক্যাটালগ (Storage4PUNCH-এ মূল্যায়নাধীন) ব্যবহার করে DESY এবং Bielefeld-এ dCache উদাহরণে সংরক্ষিত IceCube থেকে প্রাসঙ্গিক নিউট্রিনো ইভেন্ট ডেটা এবং Fermi-LAT থেকে গামা-রে ডেটা খুঁজে পান।
2. ওয়ার্কফ্লো জমা: JupyterHub ইন্টারফেসের মাধ্যমে, গবেষণক একটি প্যারামিটার সুইপ বিশ্লেষণ সংজ্ঞায়িত করেন। কাজের প্রয়োজনীয়তা (সফটওয়্যার: Python, CVMFS এর মাধ্যমে IceCube সফটওয়্যার স্যুট; কম্পিউট: ১০০০ CPU-ঘণ্টা) নির্দিষ্ট করা হয়।
3. অর্কেস্ট্রেশন: HTCondor ওভারলে, COBalD/TARDIS দ্বারা পরিচালিত, KIT-এর HPC, Bonn-এর HTC এবং ক্লাউড সম্পদ জুড়ে উপলব্ধ স্লটে শত শত কাজকে গতিশীলভাবে ম্যাচ করে এবং প্রেরণ করে। টোকেন AAI নিরবচ্ছিন্নভাবে প্রমাণীকরণ পরিচালনা করে।
4. নির্বাহ ও ডেটা অ্যাক্সেস: কাজগুলি CVMFS থেকে সফটওয়্যার টানে, XRootD দরজার মাধ্যমে ফেডারেটেড স্টোরেজ থেকে সরাসরি ইনপুট ডেটা পড়ে এবং মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি একটি অস্থায়ী স্টোরেজ স্পেসে লিখে।
5. ফলাফল সমষ্টিকরণ: চূড়ান্ত ফলাফলগুলি সমষ্টিকৃত হয় এবং Storage4PUNCH ফেডারেশনের মধ্যে একটি স্থায়ী, FAIR-সম্মত সংগ্রহস্থলে ফিরে লেখা হয়।

এই কেসটি মূল্য প্রস্তাবটি প্রদর্শন করে: একজন বিজ্ঞানী অন্তর্নিহিত জটিলতা পরিচালনা না করেই জাতীয়ভাবে বিক্ষিপ্ত, হেটেরোজেনিয়াস সম্পদ ব্যবহার করার জন্য একটি একক, সুসংগত সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে।

7. প্রয়োগের সম্ভাবনা ও ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনা

সম্মিলিত Compute4PUNCH এবং Storage4PUNCH অবকাঠামোর প্রাথমিক PUNCH সম্প্রদায়ের বাইরেও উল্লেখযোগ্য সম্ভাবনা রয়েছে:

• ক্রস-ডোমেইন ফেডারেশন: মডেলটি অন্যান্য NFDI কনসোর্টিয়াম বা ইউরোপীয় ওপেন সায়েন্স ক্লাউড (EOSC) উদ্যোগে প্রসারিত করা যেতে পারে, একটি সত্যিকারের প্যান-ইউরোপীয় ফেডারেটেড অবকাঠামো তৈরি করতে।
• এজ কম্পিউটিং সংহতকরণ: রেডিও জ্যোতির্বিদ্যা বা ডিটেক্টর পর্যবেক্ষণের মতো ক্ষেত্রগুলির জন্য, সেন্সরের কাছাকাছি এজ কম্পিউট সম্পদ সংহত করা যৌক্তিক পরবর্তী পদক্ষেপ হতে পারে।
• AI/ML ওয়ার্কলোড সমর্থন: বৃহৎ-স্কেল ML প্রশিক্ষণ কাজের জন্য GPU/অ্যাক্সিলারেটর সম্পদ এবং Kubernetes-এর মতো ফ্রেমওয়ার্কগুলিকে স্থানীয়ভাবে সমর্থন করার জন্য শিডিউলারকে উন্নত করা।
• উন্নত ডেটা ব্যবস্থাপনা: ডেটা-নিবিড় ওয়ার্কফ্লো অপ্টিমাইজ করার জন্য বুদ্ধিমান ডেটা প্লেসমেন্ট, জীবনচক্র ব্যবস্থাপনা এবং সক্রিয় মেটাডেটা ক্যাটালগের গভীর সংহতকরণ।
• কোয়ান্টাম কম্পিউটিং হাইব্রিড: কোয়ান্টাম কম্পিউটিং পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে, ফেডারেশন নির্দিষ্ট অ্যালগরিদম ধাপের জন্য বিশেষায়িত সম্পদ হিসাবে কোয়ান্টাম প্রসেসর অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।

এই ফেডারেশনের সাফল্য নির্ভর করবে টেকসই অর্থায়ন, কার্যকরী দৃঢ়তা এবং স্থানীয় অপ্টিমাইজেশনের উপর ফেডারেটেড মডেলে সম্প্রদায়ের ক্রমাগত সমর্থনের উপর।

8. তথ্যসূত্র

1. PUNCH4NFDI Consortium. "PUNCH4NFDI – Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the NFDI." White Paper, 2021.
2. Thain, D., Tannenbaum, T., & Livny, M. "Distributed computing in practice: the Condor experience." Concurrency and Computation: Practice and Experience, 17(2-4), 323-356, 2005.
3. Blomer, J., et al. "CernVM-FS: delivering scientific software to globally distributed computing resources." Journal of Physics: Conference Series, 396(5), 052018, 2012.
4. Fuhrmann, P., & Gulzow, V. "dCache, storage system for the future." In European Conference on Parallel Processing (pp. 1106-1113). Springer, Berlin, Heidelberg, 2006.
5. XRootD Collaboration. "XRootD – A highly scalable architecture for data access." WSEAS Transactions on Computers, 10(11), 2011.
6. Isard, M., et al. "Quincy: fair scheduling for distributed computing clusters." In Proceedings of the ACM SIGOPS 22nd symposium on Operating systems principles (pp. 261-276), 2009. (For scheduling theory context).
7. Wilkinson, M. D., et al. "The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship." Scientific data, 3(1), 1-9, 2016.

9. মূল বিশ্লেষণ: কেন্দ্রীয় অন্তর্দৃষ্টি, যৌক্তিক প্রবাহ, শক্তি ও দুর্বলতা, কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি

কেন্দ্রীয় অন্তর্দৃষ্টি: PUNCH4NFDI একটি নতুন সুপারকম্পিউটার তৈরি করছে না; এটি একটি ন্যূনতম কার্যকরী অনুপ্রবেশের ফেডারেশন স্তর প্রকৌশল করছে। এটি জার্মানির খণ্ডিত, সম্প্রদায়-মালিকানাধীন গবেষণা কম্পিউটিং ল্যান্ডস্কেপের বাস্তব-বিশ্বের সীমাবদ্ধতার প্রতি একটি ব্যবহারিক, রাজনৈতিকভাবে বিচক্ষণ প্রতিক্রিয়া। প্রকৃত উদ্ভাবনটি পৃথক প্রযুক্তিগুলিতে নয়—HTCondor, dCache, CVMFS যুদ্ধ-পরীক্ষিত—বরং তাদের একটি সুসংগত জাতীয় সিস্টেমে অর্কেস্ট্রেশন করার মধ্যে রয়েছে যেখানে টোকেন-ভিত্তিক AAI আঠা হিসাবে কাজ করে। এটি একটি ক্লাসিক "ওভারলে নেটওয়ার্ক" কৌশল যা সাইবারইনফ্রাস্ট্রাকচারে প্রয়োগ করা হয়েছে, যা মনে করিয়ে দেয় কীভাবে ইন্টারনেট নিজেই বিভিন্ন শারীরিক নেটওয়ার্কের উপর নির্মিত হয়েছিল। ইউরোপীয় ওপেন সায়েন্স ক্লাউড (EOSC) একই ফেডারেশন চ্যালেঞ্জের সাথে লড়াই করার সাথে সাথে, PUNCH-এর পদ্ধতিটি একটি কংক্রিট, কার্যকরী নীলনকশা অফার করে।

যৌক্তিক প্রবাহ: যুক্তিটি আকর্ষণীয়ভাবে সহজ: ১) বৈচিত্র্যকে একটি স্থায়ী অবস্থা হিসাবে গ্রহণ করুন, দূর করার জন্য একটি সমস্যা হিসাবে নয়। ২) একটি ভার্চুয়াল পুল তৈরি করতে হালকা ওজনের মেটা-শিডিউলিং (COBalD/TARDIS) ব্যবহার করুন, সুপ্রতিষ্ঠিত স্থানীয় শিডিউলার (SLURM, PBS, ইত্যাদি) পরিবর্তনের প্রয়োজনীয়তা এড়িয়ে। ৩) টোকেনের মাধ্যমে পরিচয় এবং অ্যাক্সেস ব্যবস্থাপনা বিচ্ছিন্ন করুন, প্রাতিষ্ঠানিক অ্যাকাউন্ট মিলানোর দুঃস্বপ্ন এড়িয়ে। ৪) CVMFS/কন্টেইনারের মাধ্যমে অবকাঠামো থেকে সফটওয়্যার বিচ্ছিন্ন করুন। ৫) স্টোরেজে একই ফেডারেশন যুক্তি প্রয়োগ করুন। প্রবাহটি ব্যবহারকারী-মুখী সরলতা (JupyterHub) থেকে বিমূর্তকরণ স্তরের মাধ্যমে অন্তর্নিহিত জটিলতার দিকে নেমে যায়।

শক্তি ও দুর্বলতা: সর্বাধিক শক্তি হল ব্যবহারিক স্থাপনযোগ্যতা। সম্পদ প্রদানকারীদের কাছ থেকে ন্যূনতম পরিবর্তন দাবি করে, এটি অংশগ্রহণের বাধা কমিয়ে দেয়, যা একটি কনসোর্টিয়াম বুটস্ট্র্যাপ করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। পরিপক্ক HEP টুলগুলির সুবিধা নেওয়া নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করে এবং উন্নয়ন ঝুঁকি হ্রাস করে। যাইহোক, দুর্বলতাগুলি বিনিময়ের মধ্যে রয়েছে। ওভারলে মডেলটি একটি দৃঢ়ভাবে সংহত সিস্টেমের তুলনায় কাজ প্রেরণ এবং ডেটা অ্যাক্সেসে কার্যক্ষমতা ওভারহেড প্রবর্তন করতে পারে। "সর্বনিম্ন সাধারণ গুণিতক" বিমূর্তকরণ নির্দিষ্ট HPC সিস্টেমের অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলিতে অ্যাক্সেস সীমিত করতে পারে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, দীর্ঘমেয়াদী টেকসই মডেলটি অপ্রমাণিত—কেন্দ্রীয় সমন্বয়, মেটা-শিডিউলার রক্ষণাবেক্ষণ এবং ব্যবহারকারী সমর্থনের জন্য কে অর্থ প্রদান করে? প্রকল্পটি একটি উজ্জ্বল প্রোটোটাইপ তৈরি করার ঝুঁকি নেয় যা প্রাথমিক ৫-বছরের DFG অর্থায়নের পরে শুকিয়ে যায়।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: অন্যান্য কনসোর্টিয়ামের জন্য, মূল টেকওয়ে হল গভর্নেন্স এবং হালকা ওজনের সংহতকরণ দিয়ে শুরু করা, একটি মহান প্রযুক্তিগত পুনঃনকশা নয়। ১) অবিলম্বে একটি টোকেন-ভিত্তিক AAI গ্রহণ করুন; এটি মৌলিক সক্ষমকারী। ২) গ্রহণযোগ্যতা চালনা করার জন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা (JupyterHub) অগ্রাধিকার দিন; বিজ্ঞানীরা একটি কষ্টকর সিস্টেম ব্যবহার করবে না। ৩) প্রথম দিন থেকেই সবকিছু যন্ত্রসজ্জিত করুন। ভবিষ্যতের তহবিল সুরক্ষিত করতে, তাদের অবশ্যই সম্পদ ব্যবহার, আন্তঃপ্রাতিষ্ঠানিক সহযোগিতা এবং বৈজ্ঞানিক থ্রুপুট বৃদ্ধির উপর আকর্ষণীয় মেট্রিক্স তৈরি করতে হবে। ৪) "দ্বিতীয় ফেডারেশন"-এর জন্য পরিকল্পনা করুন—অন্যান্য NFDI কনসোর্টিয়াম বা EOSC-এর সাথে কীভাবে আন্তঃসংযোগ স্থাপন করা যায়। প্রযুক্তিগত স্থাপত্যকে স্পষ্টভাবে নেস্টেড ফেডারেশনের জন্য ডিজাইন করা উচিত। সর্বোপরি, তাদের কেন্দ্রীয় পরিষেবাগুলির জন্য একটি স্পষ্ট খরচ-ভাগাভাগি মডেল বিকাশ করতে হবে, প্রকল্প অনুদানের বাইরে WLCG (Worldwide LHC Computing Grid) এর মতো একটি সহযোগী কার্যকরী তহবিল মডেলে যেতে হবে। প্রযুক্তি প্রস্তুত; স্থায়ী চ্যালেঞ্জ হল সামাজিক-প্রযুক্তিগত।