Infrastruttura Federata di Calcolo e Storage Eterogenea per PUNCH4NFDI

1. Introduzione

Particles, Universe, NuClei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure (PUNCH4NFDI) è un importante consorzio tedesco finanziato dalla DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft). Rappresenta circa 9.000 scienziati delle comunità di fisica delle particelle, astrofisica, astroparticelle, adroni e fisica nucleare. L'obiettivo principale del consorzio è stabilire una piattaforma federata di dati scientifici FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Questa piattaforma mira a fornire un accesso senza soluzione di continuità alle diverse e eterogenee risorse di calcolo e storage distribuite tra le istituzioni partecipanti, affrontando le sfide comuni dei volumi di dati massicci e degli algoritmi complessi e ad alta intensità di risorse. Questo documento si concentra sui concetti architetturali—Compute4PUNCH e Storage4PUNCH—sviluppati per federare queste risorse fornite in natura.

2. Infrastruttura Federata di Calcolo Eterogenea – Compute4PUNCH

Il concetto Compute4PUNCH affronta la sfida di fornire un accesso unificato a una vasta gamma di risorse esistenti di calcolo ad alta produttività (HTC), calcolo ad alte prestazioni (HPC) e cloud, fornite da varie istituzioni. Queste risorse differiscono per architettura, sistema operativo, software e autenticazione. Il vincolo chiave è minimizzare le modifiche ai sistemi operativi esistenti e condivisi da più comunità.

2.1 Architettura Core & Strategia di Integrazione

La strategia impiega un sistema batch overlay federato. Invece di modificare i gestori di risorse locali (come SLURM, PBS), viene creato un pool overlay basato su HTCondor. Il meta-scheduler di risorse COBalD/TARDIS integra dinamicamente e in modo trasparente backend eterogenei (cluster HPC, farm HTC, VM cloud) in questo pool unificato. Agisce come un sistema "pilota", inviando job segnaposto per reclamare risorse e quindi distribuendo i carichi di lavoro effettivi dell'utente.

2.2 Accesso Utente & Ambiente Software

L'accesso è fornito tramite nodi di login tradizionali e un servizio JupyterHub, che fungono da punti di ingresso centrali. Un'infrastruttura di autenticazione e autorizzazione (AAI) basata su token standardizza l'accesso. La complessità dell'ambiente software è gestita attraverso tecnologie di container (Docker, Singularity/Apptainer) e il CERN Virtual Machine File System (CVMFS), che distribuisce stack software preconfigurati e specifici per comunità in modo scalabile e di sola lettura.

3. Infrastruttura Federata di Storage – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH mira a federare i sistemi di storage forniti dalla comunità, basati principalmente sulle tecnologie dCache o XRootD, consolidate nella fisica delle alte energie (HEP). La federazione crea un namespace comune e un livello di accesso unificato. Il concetto valuta anche le tecnologie esistenti per il caching (per ridurre latenza e traffico WAN) e la gestione dei metadati, puntando a un'integrazione più profonda per facilitare la scoperta e la gestione dei dati attraverso lo storage federato.

4. Implementazione Tecnica & Componenti Core

4.1 Federazione del Calcolo: HTCondor & COBalD/TARDIS

HTCondor: Fornisce il livello di gestione dei job, la coda e lo scheduling all'interno del pool federato. Il suo meccanismo ClassAd consente di abbinare requisiti complessi dei job con proprietà dinamiche delle risorse.
COBalD/TARDIS: Si colloca tra HTCondor e i backend eterogenei. TARDIS traduce i "piloti" di HTCondor in comandi di invio specifici per il backend (ad esempio, uno script di job SLURM). COBalD implementa la logica decisionale su quando e dove generare questi piloti in base a criteri di policy, costo e stato della coda. La funzione core può essere modellata come un problema di ottimizzazione: $\text{Massimizza } U = \sum_{r \in R} (w_r \cdot u_r(\text{alloc}_r)) \text{ soggetto a } \text{alloc}_r \leq \text{cap}_r, \forall r \in R$, dove $U$ è l'utilità totale, $R$ è l'insieme dei tipi di risorsa, $w_r$ è un peso, $u_r$ è una funzione di utilità per il tipo di risorsa $r$, $\text{alloc}_r$ è la capacità allocata e $\text{cap}_r$ è la capacità totale.

4.2 Federazione dello Storage: dCache & XRootD

dCache: Un sistema di gestione gerarchica dello storage, spesso utilizzato come frontend per archivi su nastro. Fornisce interfacce di tipo POSIX (NFS, WebDAV) e protocolli specifici per l'HEP (xrootd, gridftp).
XRootD: Un protocollo e una suite per l'accesso ai dati scalabile e fault-tolerant. Il suo componente "redirector" consente di costruire federazioni in cui una query del client viene indirizzata al server dati appropriato.
La federazione crea un livello logico che presenta più istanze fisiche come un unico sistema, cruciale per lo scheduling consapevole della località dei dati.

4.3 Distribuzione Software & Dati: Container & CVMFS

Container: Garantiscono ambienti software riproducibili su diversi sistemi host. Incapsulano dipendenze complesse (ad esempio, versioni specifiche di ROOT, Geant4).
CVMFS: Un filesystem globale e distribuito per la distribuzione del software. Utilizza HTTP e caching aggressivo. Il suo contenuto viene pubblicato una volta e diventa disponibile ovunque, risolvendo il problema della distribuzione del software su larga scala. Il processo di pubblicazione coinvolge un server "stratum 0" e la replica su mirror "stratum 1".

5. Stato del Prototipo & Esperienze Iniziali

Il documento riporta che i prototipi sia per Compute4PUNCH che per Storage4PUNCH sono stati implementati. Applicazioni scientifiche iniziali sono state eseguite con successo sui prototipi disponibili, dimostrando la fattibilità dei concetti. Metriche di prestazione specifiche o casi di studio dettagliati non sono forniti nell'abstract, ma l'esecuzione riuscita convalida l'approccio di integrazione e lo stack tecnologico scelto.

7. Analisi Originale: Insight Principale, Flusso Logico, Punti di Forza & Debolezze, Approfondimenti Pratici

Insight Principale: PUNCH4NFDI non sta costruendo un nuovo supercomputer; sta orchestrando una sinfonia di strumenti esistenti e disparati. La sua vera innovazione risiede nel meta-livello—il "direttore d'orchestra" composto da COBalD/TARDIS e protocolli di federazione—che crea un pool di risorse unificato senza richiedere omogeneità ai fornitori sottostanti. Questa è una mossa strategica magistrale per collaborazioni politicamente complesse e multi-istituzionali, che ricorda il paradigma del federated learning nell'IA (come nel lavoro di Google su Federated Averaging) dove i dati rimangono distribuiti, ma i modelli vengono aggregati.

Flusso Logico: L'architettura segue una netta separazione delle responsabilità. 1) Accesso & Identità: L'AAI basata su token autentica gli utenti. 2) Astrazione del Calcolo: L'utente invia un job a HTCondor. COBalD/TARDIS monitora le code, decide quale backend (ad esempio, un cluster HPC universitario) ha capacità e distribuisce un job pilota per "reclamare" quelle risorse per il pool HTCondor. Il job effettivo dell'utente viene quindi eseguito all'interno di questo pilota. 3) Ambiente Software: Il job recupera il suo stack software specifico tramite CVMFS o da un registro di container. 4) Accesso ai Dati: Il job legge/scrive dati tramite il livello di storage federato (dCache/XRootD), che reindirizza le richieste alla posizione effettiva dei dati.

Punti di Forza & Debolezze: Il punto di forza è l'indiscutibile pragmatismo. Avvolgendo i sistemi esistenti, si ottiene una rapida implementabilità e l'adesione dei proprietari delle risorse. L'uso dello stack tecnologico collaudato nell'HEP (convalidato dal successo del Worldwide LHC Computing Grid del CERN) è un importante mitigatore del rischio. Tuttavia, le debolezze risiedono nell'intrinseca complessità del livello di meta-scheduling. COBalD/TARDIS deve prendere decisioni intelligenti di provisioning attraverso sistemi eterogenei con policy, costi (ad esempio, crediti cloud) e profili di prestazioni diversi. Una policy mal regolata potrebbe portare a un utilizzo inefficiente delle risorse o alla fame dei job. Inoltre, mentre la federazione dello storage fornisce un accesso unificato, funzionalità avanzate di gestione dei dati come l'indicizzazione del namespace globale, la federazione di cataloghi di metadati e il posizionamento intelligente dei dati (simile alle idee nel file system parallelo Lustre o alla ricerca sul tiering automatico dei dati) sembrano essere elementi di valutazione futura, rappresentando un'attuale limitazione.

Approfondimenti Pratici: Per altri consorzi (ad esempio, in bioinformatica o scienze del clima), la lezione è investire pesantemente fin dal primo giorno nella progettazione del meta-scheduler e del livello di astrazione. L'approccio PUNCH suggerisce di iniziare con una federazione minima vitale utilizzando una tecnologia stabile come HTCondor, piuttosto che tentare una costruzione ex novo. I fornitori di risorse dovrebbero essere coinvolti con requisiti chiari e minimi, simili a un'API (ad esempio, "deve supportare SSH o un comando specifico del sistema batch"). Fondamentalmente, il progetto deve sviluppare strumenti robusti di monitoraggio e auditing per il livello federato stesso—comprendere l'utilizzo cross-site e diagnosticare i guasti in questa catena complessa sarà di primaria importanza operativa. La roadmap futura dovrebbe affrontare esplicitamente l'integrazione dei gestori di workflow (come Nextflow o Apache Airflow) e lo sviluppo dei servizi di caching e metadati valutati per passare da una semplice federazione a una logistica dei dati intelligente e ottimizzata per le prestazioni.

8. Dettagli Tecnici & Framework Matematico

Il problema di allocazione delle risorse affrontato da COBalD/TARDIS può essere inquadrato come un'ottimizzazione online. Sia $Q(t)$ la coda dei job in attesa in HTCondor al tempo $t$, ciascuno con tempo di esecuzione stimato $\hat{r}_i$ e vettore di richiesta risorse $\vec{c}_i$ (CPU, memoria, GPU). Sia $B$ l'insieme dei backend, ciascuno con una capacità disponibile variabile nel tempo $\vec{C}_b(t)$ e una funzione di costo $f_b(\vec{c}, \Delta t)$ per allocare risorse $\vec{c}$ per una durata $\Delta t$. L'obiettivo del meta-scheduler è minimizzare il tempo medio di completamento del job $T_{ta}$ rispettando le policy dei backend e un vincolo di budget. Una regola decisionale euristica semplificata per generare un pilota sul backend $b$ potrebbe essere: $\text{Genera se } \frac{|\{j \in Q(t): \vec{c}_j \preceq \vec{C}_b(t)\}|}{\text{Costo}_b} > \theta$, dove $\preceq$ denota "si adatta a", $\text{Costo}_b$ è un costo normalizzato e $\theta$ è una soglia. Questo cattura il compromesso tra la domanda in coda e il costo del provisioning.

9. Risultati Sperimentali & Metriche del Prototipo

Sebbene l'abstract del PDF fornito non includa risultati quantitativi specifici, un prototipo di successo implica risultati qualitativi chiave e potenziali risultati quantitativi:

• Successo Funzionale: Dimostrata capacità di inviare un singolo job tramite HTCondor/JupyterHub e farlo eseguire in modo trasparente su una risorsa HPC o HTC remota, con software da CVMFS e dati dallo storage federato.
• Metriche Chiave da Monitorare (Future):
  • Tasso di Successo dei Job: Percentuale di job che si completano con successo attraverso la federazione.
  • Tempo Medio di Attesa: Tempo dall'invio all'inizio, rispetto alle code native dei backend.
  • Utilizzo delle Risorse: CPU-ore aggregate erogate attraverso il pool federato.
  • Efficienza del Trasferimento Dati: Throughput e latenza per i job che accedono allo storage remoto tramite il livello di federazione.
• Descrizione Diagramma: Un diagramma architetturale concettuale mostrerebbe: Utenti che interagiscono con JupyterHub/Nodi di Login. Questi si connettono a un HTCondor Central Manager centrale. Il componente COBalD/TARDIS interagisce sia con HTCondor che con molteplici Backend di Risorse (Cluster HPC A, Farm HTC B, Cloud C). Ogni backend ha un sistema batch locale (SLURM, PBS, ecc.). Le frecce indicano l'invio dei job e la distribuzione dei piloti. Una sezione separata mostra Storage Federato (istanze dCache, XRootD) connesse ai backend e accessibili dai job. I mirror CVMFS Stratum 1 sono mostrati come un livello accessibile da tutti i backend.

10. Framework di Analisi: Esempio Concettuale di Workflow

Scenario: Un fisico delle astroparticelle deve elaborare 1.000 immagini di telescopio utilizzando una complessa pipeline di analisi personalizzata (basata su Python/ROOT).

1. Ingresso Utente: Il ricercatore accede al JupyterHub PUNCH.
2. Configurazione Ambiente: In un notebook Jupyter, seleziona un kernel predefinito supportato da un container Singularity che contiene il suo stack software specifico (pubblicato su CVMFS).
3. Definizione Job: Scrive uno script che definisce il task di analisi e utilizza una libreria helper PUNCH per creare una descrizione di invio HTCondor, specificando CPU, memoria necessarie e riferimenti ai dati di input (ad esempio, `root://fed-storage.punch.org/path/to/images_*.fits`).
4. Invio & Scheduling: Il job viene inviato al pool HTCondor. COBalD/TARDIS, vedendo 1.000 job brevi, decide di generare più job pilota su una farm ad alta produttività (Backend B) con una cache di storage locale veloce per i dati di input.
5. Esecuzione: I piloti reclamano slot sul Backend B. Ogni pilota recupera il container, preleva i suoi file di input assegnati tramite la federazione XRootD (che può reindirizzare a una cache locale), esegue l'analisi e scrive i risultati sullo storage federato.
6. Completamento: HTCondor aggrega lo stato di completamento dei job. Il notebook del ricercatore può ora interrogare e visualizzare i risultati dalla posizione di storage di output.

Questo esempio evidenzia l'astrazione completa: l'utente non ha mai avuto bisogno di conoscere i comandi SLURM sul Backend B, come installare ROOT lì o la posizione fisica dei file di dati.

11. Applicazioni Future & Roadmap di Sviluppo

L'infrastruttura PUNCH4NFDI getta le basi per applicazioni trasformative:

• Workflow di Astrofisica Multi-Messaggero: Analisi di correlazione in tempo reale tra dati di onde gravitazionali (LIGO/Virgo), neutrini (IceCube) e osservatori elettromagnetici, che richiedono calcolo urgente su risorse geograficamente distribuite.
• Addestramento di Modelli AI/ML su Larga Scala: Esperimenti di federated learning in cui il processo di addestramento stesso è distribuito attraverso la federazione di calcolo, con modelli aggregati centralmente—un parallelo computazionale alla federazione dei dati.
• Digital Twin di Esperimenti Complessi: Esecuzione di ensemble di simulazioni massicce per creare controparti digitali di rivelatori di particelle o array di telescopi, sfruttando l'HPC per la simulazione e l'HTC per le scansioni dei parametri.

Roadmap di Sviluppo:

1. Breve termine (1-2 anni): Consolidare la distribuzione di livello produzione dei servizi core di Compute4PUNCH e Storage4PUNCH. Integrare strumenti avanzati di monitoraggio (Prometheus/Grafana) e di fatturazione/contabilità.
2. Medio termine (3-4 anni): Implementare e integrare i servizi di caching e catalogo globale dei metadati valutati. Sviluppare un'integrazione più stretta con i sistemi di gestione dei workflow. Esplorare il "bursting" verso cloud commerciali durante i picchi di domanda.
3. Lungo termine (5+ anni): Evolvere verso un "intelligent data lakehouse" per la scienza PUNCH, incorporando la scoperta dei dati, il tracciamento della provenienza e la gestione automatizzata del ciclo di vita dei dati alimentata dai metadati federati. Servire come modello per altri consorzi NFDI e collaborazioni internazionali.

12. Riferimenti

1. Consorzio PUNCH4NFDI. (2024). PUNCH4NFDI White Paper. [Documentazione Ufficiale del Consorzio].
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. Krebs, K., et al. (2022). COBalD/TARDIS – A dynamic resource provisioning framework for heterogeneous computing environments. Journal of Physics: Conference Series, 2438(1), 012045. (Riferimento per il meta-scheduler).
4. Blomer, J., et al. (2011). The CernVM File System. Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004. https://doi.org/10.1088/1742-6596/331/5/052004
5. Collaborazione dCache. (2023). dCache.org [Software e Documentazione]. https://www.dcache.org
6. Collaborazione XRootD. (2023). XRootD Documentation. http://xrootd.org/docs.html
7. McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS). (Citato per analogia con il federated learning).
8. European Organization for Nuclear Research (CERN). (2023). Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). https://wlcg.web.cern.ch (Citato come precedente per la federazione su larga scala).