Compute4PUNCH & Storage4PUNCH: Infrastruttura Federata per la Fisica delle Particelle, Astrofisica e Fisica Nucleare

1. Introduzione

Il consorzio PUNCH4NFDI (Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure), finanziato dalla Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), rappresenta circa 9.000 scienziati delle comunità tedesche della fisica delle particelle, astrofisica, astroparticelle, adroni e fisica nucleare. Inserito nell'iniziativa nazionale NFDI, il suo obiettivo principale è stabilire una piattaforma federata e FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) per i dati scientifici. Questa piattaforma mira a fornire un accesso senza soluzione di continuità alle risorse di calcolo e storage diverse ed eterogenee fornite dalle sue istituzioni membri, affrontando la sfida comune di analizzare volumi di dati in crescita esponenziale con algoritmi complessi. Questo documento dettaglia i concetti Compute4PUNCH e Storage4PUNCH sviluppati per federare queste risorse.

2. Infrastruttura Federata di Calcolo Eterogenea – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH affronta la sfida di utilizzare efficacemente un'ampia gamma di risorse di calcolo ad alte prestazioni (HPC), calcolo ad alto throughput (HTC) e cloud, distribuite in tutta la Germania e fornite in natura. Queste risorse variano per architettura, sistema operativo, software e autenticazione, e sono già operative per altri scopi, limitando la possibilità di modifica.

3. Infrastruttura Federata di Storage – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH si concentra sulla federazione di sistemi di storage forniti dalla comunità, basati principalmente sulle tecnologie dCache e XRootD, consolidate nella Fisica delle Alte Energie (HEP). La federazione crea un namespace comune e un livello di accesso. Il concetto valuta anche le tecnologie esistenti per:

• Caching: Per migliorare la latenza di accesso ai dati e ridurre il traffico WAN, simile ai concetti utilizzati nelle griglie di dati globali come il Worldwide LHC Computing Grid (WLCG).
• Gestione dei Metadati: Mira a un'integrazione più profonda per consentire la scoperta dei dati basata sugli attributi dei metadati, andando oltre la semplice localizzazione dei file.

L'ambiente combinato Compute4PUNCH e Storage4PUNCH consente ai ricercatori di eseguire attività di analisi ad alta intensità di risorse che richiedono un accesso coordinato sia alla potenza di calcolo che a grandi dataset.

4. Dettagli Tecnici & Quadro Matematico

Lo scheduling delle risorse da parte di COBalD/TARDIS può essere modellato come un problema di ottimizzazione. Sia $J = \{j_1, j_2, ..., j_n\}$ un insieme di job nella coda HTCondor, e $P = \{p_1, p_2, ..., p_m\}$ il pool di risorse disponibili (locali ed esterne). Ogni job $j_i$ ha requisiti $R_i$ (core CPU, memoria, GPU, software). Ogni risorsa $p_k$ ha capacità $C_k$ e una funzione di costo $\text{Costo}(p_k, t)$, che può essere monetaria o basata su priorità/crediti.

L'obiettivo del meta-scheduler è trovare una mappatura $M: J \rightarrow P$ che minimizzi il costo totale o il makespan rispettando i vincoli: $$\text{minimizza } \sum_{j_i \in J} \text{Costo}(M(j_i), t)$$ $$\text{soggetto a } R_i \subseteq C_{M(j_i)} \text{ per tutti } j_i \in J.$$ COBalD impiega strategie euristiche o di machine learning per risolvere questo problema di ottimizzazione dinamico e online al variare dei job e della disponibilità delle risorse.

5. Risultati Sperimentali & Prestazioni del Prototipo

Il documento riporta le esperienze iniziali con applicazioni scientifiche su prototipi disponibili. Sebbene i numeri di benchmark specifici non siano dettagliati nell'estratto fornito, l'esecuzione riuscita di diverse applicazioni della comunità convalida l'architettura. Gli indicatori chiave di prestazione (KPI) per una tale federazione includono tipicamente:

• Throughput dei Job: Numero di job completati al giorno attraverso il sistema federato.
• Utilizzo delle Risorse: Percentuale di tempo in cui le risorse fornite (soprattutto quelle esterne, "burstable") sono attivamente utilizzate, dimostrando l'efficienza del provisioning dinamico di COBalD.
• Efficienza del Trasferimento Dati: Latenza e banda per i job che accedono ai dati dalla federazione Storage4PUNCH, cruciale per analisi ad alto I/O.
• Soddisfazione dell'Utente: Riduzione della complessità di invio dei job e del tempo di attesa, misurata tramite sondaggi agli utenti.

La fase prototipale è cruciale per testare sotto stress l'integrazione AAI, la robustezza dell'overlay HTCondor e la scalabilità di CVMFS per la distribuzione del software a migliaia di job concorrenti.

6. Quadro di Analisi: Uno Scenario d'Uso

Scenario: Un ricercatore di fisica nucleare deve elaborare 1 Petabyte di dati di rivelatore utilizzando una complessa catena di simulazione Monte Carlo.

1. Accesso: Il ricercatore accede al PUNCH JupyterHub con le proprie credenziali istituzionali (tramite l'AAI basata su token).
2. Software: Il suo notebook monta automaticamente lo stack software richiesto da CVMFS e istanzia un container con le specifiche librerie di simulazione.
3. Dati: Il codice nel notebook fa riferimento ai dati utilizzando il namespace federato Storage4PUNCH (ad es., `root://punch-federation.de/path/to/data`). I protocolli XRootD gestiscono la localizzazione e il trasferimento.
4. Calcolo: Il ricercatore invia 10.000 job paralleli tramite un wrapper Python che interfaccia con l'API REST di HTCondor. COBalD/TARDIS provisiona dinamicamente un mix di worker HTCondor locali e nodi cloud HPC "burstable" per gestire il picco di carico.
5. Orchestrazione: HTCondor gestisce il ciclo di vita del job. L'output viene scritto di nuovo nello storage federato. Il ricercatore monitora i progressi tramite il dashboard di JupyterHub.

Questo scenario dimostra l'integrazione senza soluzione di continuità a cui mira il framework, astrando la complessità dell'infrastruttura.

7. Applicazioni Future & Roadmap di Sviluppo

L'infrastruttura PUNCH4NFDI è un modello per la federazione della ricerca su scala nazionale.

• Federazione Cross-Consorzio: Il modello potrebbe estendersi ad altri consorzi NFDI (ad es., per le scienze della vita, l'ingegneria), creando una vera spina dorsale della National Research Data Infrastructure. Accordi di condivisione delle risorse e AAI tra consorzi sarebbero fondamentali.
• Integrazione di Risorse Edge & Quantistiche: Man mano che l'edge computing (per la pre-elaborazione dei dati degli strumenti) e il calcolo quantistico maturano, l'architettura del meta-scheduler potrebbe essere estesa per incorporarli come tipi di risorse specializzati.
• Ottimizzazione dei Carichi di Lavoro AI/ML: Gli algoritmi di scheduling potrebbero integrare predittori per i tempi di esecuzione dei job AI/ML (simili agli approcci in progetti come `Optuna` o `Ray Tune`) per ottimizzare ulteriormente il posizionamento, specialmente per le risorse GPU.
• Metadati Avanzati & Data Lake: Un'integrazione più profonda dei cataloghi di metadati potrebbe evolvere Storage4PUNCH in un data lake attivo, abilitando uno scheduling centrato sui dati in cui i job di calcolo vengono inviati alla posizione dei dati.
• Focus sulla Sostenibilità: Le versioni future potrebbero ottimizzare l'impronta di carbonio, schedulando preferenzialmente i job verso data center con una maggiore quota di energia rinnovabile, allineandosi alle iniziative di Green Computing viste in progetti come il `Green Deal Europeo`.

8. Riferimenti

1. Consorzio PUNCH4NFDI. (2024). "PUNCH4NFDI White Paper." NFDI.
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. https://doi.org/10.1002/cpe.938
3. Giffels, M., et al. (2022). "COBalD/TARDIS – Agile resource provisioning for HTCondor pools." Journal of Physics: Conference Series, 2438(1), 012077.
4. Blomer, J., et al. (2011). "The CERN Virtual Machine File System: A scalable, reliable, and efficient software distribution system." Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004.
5. Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). "Storage Federation with XRootD and dCache." https://wlcg.web.cern.ch/
6. Wilkinson, M., et al. (2016). "The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship." Scientific Data, 3, 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

9. Prospettiva dell'Analista: Insight Principale, Flusso Logico, Punti di Forza & Debolezze, Insight Azionabili

Insight Principale: PUNCH4NFDI non sta costruendo un nuovo supercomputer; sta costruendo un sistema operativo di federazione. La sua vera innovazione è l'approccio pragmatico, basato su overlay, che avvolge le risorse istituzionali esistenti, burocratiche ed eterogenee in un'unica piattaforma user-friendly. Si tratta meno di una svolta tecnologica pura e più di un'orchestrazione socio-tecnica su scala nazionale. Affronta direttamente la "tragedia dei beni comuni" nel calcolo per la ricerca, dove le risorse sono isolate e sottoutilizzate, creando un mercato gestito per cicli di calcolo e byte di storage.

Flusso Logico: La logica è impeccabilmente pragmatica. 1) Accettare l'Eterogeneità come Cittadino di Prima Classe: Invece di forzare la standardizzazione (un punto politicamente impraticabile), la astraggono con HTCondor e i container. 2) Minimizzare l'Attrito dei Provider: Il modello COBalD/TARDIS è geniale—è uno scheduler parassita che non richiede ai centri HPC di cambiare le loro politiche locali, rendendo l'adozione appetibile. 3) Massimizzare la Semplicità per l'Utente: JupyterHub e l'AAI a token sono le killer feature per l'adozione, nascondendo un'enorme complessità backend dietro una scheda del browser. 4) Sfruttare la Fiducia della Comunità: Costruire su strumenti HEP collaudati (dCache, XRootD, CVMFS) non è solo tecnicamente solido; fornisce credibilità immediata e riduce il rischio operativo.