Compute4PUNCH और Storage4PUNCH: कण भौतिकी, खगोल भौतिकी और नाभिकीय भौतिकी के लिए संघीय अवसंरचना

1. परिचय

PUNCH4NFDI (पार्टिकल्स, यूनिवर्स, न्यूक्ली एंड हैड्रॉन्स फॉर द नेशनल रिसर्च डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर) कंसोर्टियम, जर्मन रिसर्च फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित, जर्मनी में कण भौतिकी, खगोल भौतिकी, खगोलीय कण भौतिकी, हैड्रॉन भौतिकी और नाभिकीय भौतिकी के लगभग 9,000 वैज्ञानिकों का प्रतिनिधित्व करता है। राष्ट्रीय NFDI पहल का हिस्सा होने के नाते, इसका प्राथमिक लक्ष्य एक संघीकृत और FAIR (खोजने योग्य, सुलभ, अंतरसंचालनीय, पुन: प्रयोज्य) सिद्धांतों के अनुरूप वैज्ञानिक डेटा मंच स्थापित करना है। यह मंच अपने सदस्य संस्थानों द्वारा योगदान किए गए विविध और विषम संगणना एवं भंडारण संसाधनों तो सहज पहुंच प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करके तेजी से बढ़ते डेटा की मात्रा का विश्लेषण करने की सामूहिक चुनौती का सामना किया जा सके। यह दस्तावेज़ इन संसाधनों को एकीकृत करने के लिए विकसितCompute4PUNCH和Storage4PUNCHअवधारणा।

2. फेडरेटेड हेटरोजीनियस कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH का उद्देश्य इस चुनौती का समाधान करना है कि जर्मनी भर में फैले, विभिन्न पक्षों द्वारा योगदान किए गए विविध उच्च-थ्रूपुट कंप्यूटिंग, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और क्लाउड संसाधनों का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए। ये संसाधन आर्किटेक्चर, ऑपरेटिंग सिस्टम, सॉफ्टवेयर और प्रमाणीकरण विधियों में भिन्न हैं, और पहले से ही अन्य उद्देश्यों के लिए संचालित हैं, जिससे उनमें संशोधन की गुंजाइश सीमित हो जाती है।

3. संघीय भंडारण अवसंरचना – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH समुदाय द्वारा प्रदान किए गए स्टोरेज सिस्टम को एकीकृत करने पर केंद्रित है, जो मुख्य रूप से हाई-एनर्जी फिजिक्स क्षेत्र में परिपक्व तकनीकों पर आधारित हैं।dCache和XRootDTechnology. This federation creates a unified namespace and access layer. This concept also evaluates existing technologies to achieve:

• कैशिंग:डेटा एक्सेस विलंबता में सुधार करना और वाइड एरिया नेटवर्क ट्रैफ़िक को कम करना, जो वैश्विक डेटा ग्रिड (जैसे लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर कंप्यूटिंग ग्रिड) में प्रयुक्त अवधारणा के समान है।
• मेटाडेटा प्रसंस्करण:इसका उद्देश्य केवल साधारण फ़ाइल स्थान के बजाय मेटाडेटा गुणों पर आधारित डेटा खोज का समर्थन करने के लिए गहरे एकीकरण को प्राप्त करना है।

Compute4PUNCH और Storage4PUNCH के संयुक्त वातावरण से शोधकर्ता उन संसाधन-गहन विश्लेषणात्मक कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम होते हैं, जिनमें कंप्यूटिंग क्षमता और बड़े डेटासेट तक समन्वित पहुंच की आवश्यकता होती है।

4. तकनीकी विवरण और गणितीय ढांचा

COBalD/TARDIS के संसाधन शेड्यूलिंग को एक अनुकूलन समस्या के रूप में मॉडल किया जा सकता है। मान लीजिए $J = \{j_1, j_2, ..., j_n\}$ HTCondor कतार में नौकरियों का एक सेट है, और $P = \{p_1, p_2, ..., p_m\}$ उपलब्ध संसाधन पूल (स्थानीय और बाहरी) है। प्रत्येक नौकरी $j_i$ की आवश्यकताएं $R_i$ (CPU कोर, मेमोरी, GPU, सॉफ़्टवेयर) हैं। प्रत्येक संसाधन $p_k$ का प्रदर्शन $C_k$ है और एक लागत फ़ंक्शन $\text{Cost}(p_k, t)$ है, यह लागत मौद्रिक लागत हो सकती है या प्राथमिकता/क्रेडिट पर आधारित हो सकती है।

मेटा-शेड्यूलर का लक्ष्य एक मैपिंग $M: J \rightarrow P$ ढूंढना है जो बाधाओं को पूरा करते हुए कुल लागत या पूरा होने का समय कम करता है:

5. प्रायोगिक परिणाम एवं प्रोटोटाइप प्रदर्शन

यह लेख मौजूदा प्रोटोटाइप पर वैज्ञानिक अनुप्रयोगों को चलाने के प्रारंभिक अनुभवों की रिपोर्ट करता है। यद्यपि प्रदान किए गए सारांश में विशिष्ट बेंचमार्क संख्याओं का विस्तृत विवरण नहीं दिया गया है, लेकिन विविध समुदाय अनुप्रयोगों का सफलतापूर्वक संचालन इस आर्किटेक्चर को सत्यापित करता है। इस प्रकार के संघीय सिस्टम के प्रमुख प्रदर्शन संकेतक आम तौर पर शामिल होते हैं:

• जॉब थ्रूपुट:संघीय प्रणाली द्वारा प्रतिदिन पूर्ण किए गए कार्यों की संख्या।
• संसाधन उपयोग दर:योगदान किए गए संसाधनों (विशेष रूप से बाहरी, लोचदार रूप से स्केल करने योग्य संसाधनों) के प्रभावी ढंग से उपयोग किए जाने का समय प्रतिशत, जो COBalD की गतिशील संसाधन आवंटन दक्षता को दर्शाता है।
• डेटा स्थानांतरण दक्षता:I/O-गहन विश्लेषण के लिए, Storage4PUNCH फेडरेशन से डेटा एक्सेस करने में कार्यों की विलंबता और बैंडविड्थ महत्वपूर्ण है।
• उपयोगकर्ता संतुष्टि:कार्य सबमिशन की जटिलता और प्रतीक्षा समय में कमी, उपयोगकर्ता सर्वेक्षण के माध्यम से मापी गई।

प्रोटोटाइप चरण AAI एकीकरण, HTCondor ओवरले की मजबूती और CVMFS द्वारा हजारों समवर्ती कार्यों के लिए सॉफ़्टवेयर वितरण की स्केलेबिलिटी के दबाव परीक्षण के लिए महत्वपूर्ण है।

6. विश्लेषणात्मक ढांचा: एक उपयोग-मामला परिदृश्य

परिदृश्य:एक परमाणु भौतिकी शोधकर्ता को 1 पेटाबाइट डिटेक्टर डेटा को संसाधित करने के लिए जटिल मोंटे कार्लो सिमुलेशन चेन का उपयोग करने की आवश्यकता है।

1. पहुँच:शोधकर्ता अपने संस्थागत क्रेडेंशियल्स (टोकन-आधारित AAI के माध्यम से) का उपयोग करके PUNCH JupyterHub में लॉग इन करता है।
2. सॉफ़्टवेयर:इसका नोटबुक आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्टैक को CVMFS से स्वचालित रूप से माउंट करता है और विशिष्ट सिमुलेशन लाइब्रेरी वाले एक कंटेनर को इंस्टेंट करता है।
3. डेटा:नोटबुक कोड डेटा को संदर्भित करने के लिए फेडरेटेड Storage4PUNCH नेमस्पेस का उपयोग करता है (उदाहरण के लिए, `root://punch-federation.de/path/to/data`). डेटा स्थान और स्थानांतरण को XRootD प्रोटोकॉल द्वारा संभाला जाता है।
4. कम्प्यूटेशन:शोधकर्ताओं ने HTCondor REST API के साथ इंटरैक्ट करने वाले एक Python रैपर के माध्यम से 10,000 समानांतर जॉब सबमिट किए। COBalD/TARDIS ने पीक लोड को संभालने के लिए स्थानीय HTCondor वर्कर नोड्स और बर्स्ट HPC क्लाउड नोड्स के मिश्रित संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित किया।
5. ऑर्केस्ट्रेशन:HTCondor जॉब लाइफसाइकल का प्रबंधन करता है। आउटपुट फेडरेटेड स्टोरेज में वापस लिखा जाता है। शोधकर्ता JupyterHub डैशबोर्ड के माध्यम से प्रगति की निगरानी करते हैं।

यह दृश्य उस सहज एकीकरण को प्रदर्शित करता है जिसे यह फ्रेमवर्क प्राप्त करना चाहता है, जो बुनियादी ढांचे की जटिलता को छिपाता है।

7. भविष्य के अनुप्रयोग एवं विकास रोडमैप

PUNCH4NFDI इन्फ्रास्ट्रक्चर एक राष्ट्रीय स्तर के अनुसंधान संघ के लिए खाका है।

• अंतर-संघीय संघ:यह मॉडल अन्य NFDI कंसोर्टिया (जैसे जीवन विज्ञान, इंजीनियरिंग क्षेत्र) तक विस्तारित किया जा सकता है, जिससे एक वास्तविक राष्ट्रीय अनुसंधान डेटा अवसंरचना बैकबोन का निर्माण होगा। कंसोर्टिया के बीच AAI और संसाधन साझाकरण समझौते महत्वपूर्ण होंगे।
• एज एवं क्वांटम संसाधन एकीकरण:जैसे-जैसे एज कंप्यूटिंग (उपकरण डेटा प्री-प्रोसेसिंग के लिए) और क्वांटम कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियाँ परिपक्व होती हैं, मेटा-शेड्यूलर आर्किटेक्चर को इन संसाधनों को विशेष संसाधन प्रकारों के रूप में शामिल करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है।
• AI/ML वर्कलोड अनुकूलन:शेड्यूलिंग एल्गोरिदम AI/ML कार्यों के रनटाइम के पूर्वानुमानकर्ता (जैसे `Optuna` या `Ray Tune` जैसी परियोजनाओं में उपयोग की जाने वाली विधियों के समान) को एकीकृत कर सकते हैं, ताकि संसाधन प्लेसमेंट, विशेष रूप से GPU संसाधनों के लिए, और अधिक अनुकूलित किया जा सके।
• संवर्धित मेटाडेटा और डेटा लेक:मेटाडेटा कैटलॉग के गहन एकीकरण से Storage4PUNCH एक सक्रिय डेटा लेक में विकसित हो सकता है, जो डेटा-केंद्रित शेड्यूलिंग को सक्षम करता है, जहाँ कम्प्यूटेशनल जॉब्स को उस स्थान पर शेड्यूल किया जाता है जहाँ डेटा स्थित है।
• सस्टेनेबिलिटी फोकस:भविष्य के संस्करण कार्बन फुटप्रिंट को अनुकूलित कर सकते हैं, कार्यों को उन डेटा केंद्रों में प्राथमिकता से शेड्यूल करके जहां नवीकरणीय ऊर्जा का अनुपात अधिक है, जो `यूरोपीय ग्रीन डील` जैसी परियोजनाओं में देखे गए ग्रीन कंप्यूटिंग पहलों के अनुरूप है।

8. संदर्भ सूची

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9. विश्लेषक परिप्रेक्ष्य: मुख्य अंतर्दृष्टि, तार्किक रूपरेखा, लाभ एवं कमियाँ, व्यावहारिक सुझाव

मुख्य अंतर्दृष्टि:PUNCH4NFDI एक नया सुपर कंप्यूटर नहीं बना रहा है; यह एकसंघीय ऑपरेटिंग सिस्टमइसकी वास्तविक नवीनता व्यावहारिक, ओवरले-आधारित दृष्टिकोण में निहित है, जो मौजूदा, नौकरशाही, विषम संस्थागत संसाधनों को एक एकल, उपयोगकर्ता-अनुकूल मंच में लपेटती है। यह एक मौलिक तकनीकी सफलता से अधिक, राष्ट्रीय स्तर का एक सामाजिक-तकनीकी समन्वय है। यह शोध कंप्यूटिंग में "ट्रैजेडी ऑफ द कॉमन्स" – अलग-थलग और अल्प-उपयोग किए गए संसाधनों – का सीधा समाधान करता है, गणना चक्रों और भंडारण बाइट्स के लिए एक प्रबंधित बाजार बनाकर।

तार्किक संरचना:इसका तर्क अत्यंत व्यावहारिक है। 1) विषमता को प्रथम श्रेणी के नागरिक के रूप में देखें: मानकीकरण को बलपूर्वक लागू न करें (जो राजनीतिक रूप से व्यवहार्य नहीं है), बल्कि HTCondor और कंटेनरों के माध्यम से इसका अमूर्तीकरण करें।2) संसाधन प्रदाताओं के प्रतिरोध को न्यूनतम करें: COBalD/TARDIS मॉडल एक प्रतिभाशाली अवधारणा है - यह एक परजीवी शेड्यूलर है जो HPC केंद्रों से उनकी स्थानीय नीतियों को बदलने की मांग नहीं करता, जिससे इसका अपनाना व्यवहार्य हो जाता है।3) उपयोगकर्ता सरलता को अधिकतम करना: JupyterHub और टोकन AAI अपनाने को बढ़ावा देने वाली महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं, जो विशाल बैकएंड जटिलता को ब्राउज़र टैब के पीछे छिपा देती हैं।4) सामुदायिक विश्वास का लाभ उठाना: परखे हुए HEP टूल्स (dCache, XRootD, CVMFS) पर आधारित होने से न केवल तकनीकी विश्वसनीयता मिलती है, बल्कि तत्काल विश्वसनीयता प्रदान करता है और परिचालन जोखिम को कम करता है।

लाभ और कमियाँ:इसका लाभ यह है किपरिनियोज्यतायह किसी शोध पत्र की काल्पनिक बात नहीं है; यह परिपक्व ओपन-सोर्स घटकों का उपयोग करने वाला एक कार्यशील प्रोटोटाइप है। फेडरेटेड स्टोरेज की दृष्टि, यदि मेटाडेटा के साथ पूरी तरह से लागू की जाती है, तो क्रांतिकारी हो सकती है। हालाँकि, इसकी कमियाँ इसके जोड़ों में हैं।मेटा-शेड्यूलिंग परत का प्रदर्शन ओवरहेडऔर वाइड-एरिया डेटा मूवमेंट टाइटली-कपल्ड HPC एप्लिकेशन के लाभों को कम कर सकते हैं। यह मॉडल स्वाभाविक रूप से उच्च-थ्रूपुट, ढीले-युग्मित वर्कलोड के लिए सबसे उपयुक्त है। एक और भी हैगवर्नेंस टाइम बम: जब मांग संघीय आपूर्ति से अधिक हो जाती है, तो कार्यों की प्राथमिकता कौन तय करता है? पेपर निष्पक्ष हिस्सेदारी एल्गोरिदम और लागत आवंटन पर अपरिहार्य अंतर-एजेंसी राजनीतिक संघर्ष से बचता है। अंत में, हालांकि "क्लाउड" संसाधनों का उल्लेख किया गया है, वास्तविक मुद्रा (केवल क्रेडिट नहीं) का उपयोग करके वाणिज्यिक क्लाउड (AWS, Google Cloud) में बर्स्ट करने का आर्थिक मॉडल बजट जोखिमों से भरा एक अज्ञात क्षेत्र बना हुआ है।

व्यावहारिक सुझाव: 1) अन्य संघों के लिए:इस ब्लूप्रिंट को तुरंत डुप्लिकेट करें। यह आर्किटेक्चर पैटर्न पुन: प्रयोज्य है। AAI और एक सरल जॉब गेटवे से शुरू करें। 2) PUNCH4NFDI के लिए स्वयं:कठोर प्रदर्शन डेटा प्रकाशित करें। विश्वास स्थापित करने के लिए, उन्हें मूल पहुंच की तुलना में फ़ेडरेटेड एक्सेस की लागत पारदर्शिता से प्रदर्शित करनी चाहिए।3) संघर्ष होने से पहले, अभी एक सूक्ष्म-दानेदार, बहुआयामी निष्पक्ष हिस्सेदारी नीति तैयार करें। केवल भौतिक विज्ञानियों को ही नहीं, बल्कि वकीलों और लेखाकारों को भी शामिल करें।4) वर्कफ़्लो मैनेजर (Nextflow, Snakemake) के साथ एकीकरण का अन्वेषण करें। ये पुनरुत्पादन योग्य विज्ञान के वास्तविक मानक बन रहे हैं; देशी एकीकरण एक बड़ी सफलता होगी। 5) एक पर विचार करें"फ़ेडरेटेड परिपक्वता मॉडल"ताकि संसाधन प्रदाताओं को चरणबद्ध तरीके से शामिल किया जा सके, सरल बैच प्रोसेसिंग पहुंच से लेकर पूर्ण डेटा/कंप्यूटेशनल सह-शेड्यूलिंग तक। यह केवल बुनियादी ढांचा नहीं है; यह राष्ट्रीय अनुसंधान क्षमता को व्यवस्थित करने का एक नया मॉडल है। इसकी सफलता न केवल कोड की सुंदरता पर, बल्कि समान रूप से शासन और समुदाय की स्वीकृति पर निर्भर करेगी।