1. المقدمة والنظرة العامة
يمثل تحالف PUNCH4NFDI (الجسيمات، الكون، النوى والهادرونات للبنية التحتية الوطنية لبيانات البحث)، الممول من مؤسسة الأبحاث الألمانية (DFG)، ما يقارب 9000 عالم من مجالات فيزياء الجسيمات، الفلك، فيزياء الجسيمات الفلكية، فيزياء الهادرونات، والفيزياء النووية في ألمانيا. تتمثل مهمته الأساسية في إنشاء منصة موحدة لبيانات العلوم وفق مبادئ FAIR (قابلة للاكتشاف، الوصول، التشغيل البيني، إعادة الاستخدام). أحد التحديات المركزية التي يتم معالجتها هو التكامل السلس والوصول الموحد إلى المشهد الواسع وغير المتجانس لموارد الحوسبة (الحوسبة عالية الأداء HPC، الحوسبة عالية الإنتاجية HTC، السحابة) والتخزين التي تقدمها المؤسسات الأعضاء عبر ألمانيا بشكل عيني. يوضح هذا المستند مفاهيم Compute4PUNCH و Storage4PUNCH المصممة للتغلب على عقبات التكامل هذه.
2. البنية التحتية المندمجة للحوسبة غير المتجانسة (Compute4PUNCH)
يهدف Compute4PUNCH إلى إنشاء نظام دفعات طبقي موحد على مستوى البلاد، يوفر وصولاً شفافاً إلى موارد حوسبة متنوعة دون فرض تغييرات جوهرية على الأنظمة التشغيلية الحالية والمشتركة بين مجتمعات متعددة.
2.1 الهندسة الأساسية والمكونات
تتمحور الهندسة حول نظام الدفعات المندمج HTCondor. يقوم مجدول الموارد الفائق COBalD/TARDIS بدمج الموارد غير المتجانسة (عناقيد الحوسبة عالية الأداء HPC، مزارع الحوسبة عالية الإنتاجية HTC، مثيلات السحابة) ديناميكياً في هذه المجموعة الموحدة. تشمل نقاط الدخول للمستخدمين عقد تسجيل الدخول التقليدية وخدمة JupyterHub، مما يوفر واجهات مرنة للمشهد الكامل للموارد.
2.2 الوصول والمصادقة (AAI)
توفر بنية المصادقة والتفويض المعتمدة على الرمز المميز (AAI) وصولاً موحداً وآمناً عبر جميع الموارد المندمجة، مما يبسط تجربة المستخدم ويعزز الأمان.
2.3 توفير بيئة البرمجيات
لإدارة الاحتياجات البرمجية المتنوعة، تستفيد البنية التحتية من تقنيات الحاويات (مثل Docker، Singularity/Apptainer) و نظام ملفات الآلة الافتراضية في CERN (CVMFS). يسمح CVMFS بالتوزيع القابل للتوسع والموزع لمجموعات البرمجيات الخاصة بالمجتمع وبيانات التجارب، مما يضمن الاتساق ويقلل من أعباء التخزين المحلي على عقد الحوسبة.
3. البنية التحتية المندمجة للتخزين (Storage4PUNCH)
يركز Storage4PUNCH على دمج أنظمة التخزين المقدمة من المجتمع، المعتمدة بشكل أساسي على تقنيات dCache و XRootD، الراسخة في فيزياء الطاقة العالية (HEP).
3.1 تقنية اندماج التخزين
ينشئ الاندماج مساحة اسم موحدة، تسمح للمستخدمين بالوصول إلى البيانات عبر أنظمة تخزين مؤسسية متعددة كما لو كانت مورداً واحداً. يستفيد هذا من البروتوكولات والمفاهيم المجربة في التعاونيات واسعة النطاق مثل شبكة الحوسبة العالمية لمصادم الهادرونات الكبير (WLCG).
3.2 استراتيجيات التخزين المؤقت والتعامل مع البيانات الوصفية
يقوم المشروع بتقييم التقنيات الحالية للتخزين المؤقت الذكي للبيانات والتعامل مع البيانات الوصفية. الهدف هو تحقيق تكامل أعمق لتحسين وضع البيانات، وتقليل زمن الوصول، وتحسين اكتشاف البيانات استناداً إلى مبادئ FAIR.
4. التنفيذ التقني والتفاصيل
4.1 النموذج الرياضي لجدولة الموارد
يمكن تصور مجدول COBalD/TARDIS على أنه يحل مشكلة تحسين. لنفترض أن $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ هي مجموعة الموارد غير المتجانسة، لكل منها سمات مثل البنية، النوى المتاحة، الذاكرة، والتكلفة. ولنفترض أن $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ هي مجموعة المهام مع متطلباتها. يهدف المجدول إلى تعظيم دالة المنفعة $U$ (مثل الإنتاجية الإجمالية، الإنصاف) مع مراعاة القيود:
$$\text{تعظيم } U(\text{التخصيص}(R, J))$$
$$\text{بشرط: } \forall r_i \in R, \text{الاستخدام}(r_i) \leq \text{السعة}(r_i)$$
$$\text{و } \forall j_k \in J, \text{المتطلبات}(j_k) \subseteq \text{السمات}(\text{المورد المعين}(j_k))$$
هذا النهج الديناميكي الموجه بالسياسات أكثر مرونة من أنظمة الطوابير الثابتة التقليدية.
4.2 نتائج النموذج الأولي والأداء
أظهرت النماذج الأولية بنجاح اندماج الموارد من مؤسسات مثل KIT، DESY، وجامعة بيليفيلد. تشمل مقاييس الأداء الرئيسية الملاحظة:
- زمن تأخير إرسال المهمة: يضيف النظام الطبقي حداً أدنى من الحمل الإضافي، حيث يكون إرسال المهمة إلى مجموعة HTCondor المركزية عادة أقل من ثانيتين.
- استغلال الموارد: أظهرت المجموعة الديناميكية التي مكنها TARDIS زيادة محتملة في استغلال الموارد الإجمالي من خلال ملء "الفجوات" في جداول العناقيد الفردية.
- الوصول إلى البيانات عبر CVMFS: كانت أوقات بدء البرمجيات من CVMFS مماثلة للتثبيتات المحلية بعد التخزين المؤقت الأولي، مما يؤكد صلاحيته لتوزيع البرمجيات القابل للتوسع.
- تجربة المستخدم: تشير التغذية الراجعة المبكرة إلى أن واجهة JupyterHub وبنية المصادقة والتفويض المعتمدة على الرمز المميز تخفض بشكل كبير عتبة الدخول للمستخدمين غير المألوفين مع أنظمة الدفعات عبر سطر الأوامر.
ملاحظة: المقاييس الكمية الشاملة التي تقارن التشغيل المندمج مقابل المعزول هي جزء من العمل الجاري.
5. إطار التحليل ودراسة الحالة
دراسة الحالة: تحليل فيزياء الفلك متعدد الرسائل
لنفترض عالم فيزياء الجسيمات الفلكية يحلل حدث انفجار أشعة غاما. يتضمن سير العمل:
- اكتشاف البيانات: استخدام مساحة اسم التخزين المندمجة لتحديد مجموعات البيانات ذات الصلة من أرشيفات أشعة غاما (Fermi-LAT)، البصرية (LSST)، وموجات الجاذبية (LIGO/Virgo)، وكلها يمكن الوصول إليها عبر مسار موحد (مثل
/punche/data/events/GRB221009A). - إرسال سير العمل: يستخدم الباحث بوابة JupyterHub لكتابة نص تحليل متعدد المراحل. يحدد النص الاحتياجات لكل من معالجة الصور المعجلة بوحدة معالجة الرسومات (للبيانات البصرية) ومهام وحدة المعالجة المركزية عالية الذاكرة (للملاءمة الطيفية).
- التنفيذ الديناميكي: تقوم مجموعة Compute4PUNCH المندمجة، عبر COBalD/TARDIS، بتوجيه مهمة وحدة معالجة الرسومات تلقائياً إلى عنقود جامعي به عقد V100/A100 متاحة ومهمة الذاكرة العالية إلى مركز حوسبة عالية الأداء به عقد ذاكرة كبيرة، دون تدخل المستخدم.
- بيئة البرمجيات: تسحب جميع المهام بيئة حاوية متسقة مع أدوات فلكية محددة (مثل Astropy، Gammapy) من CVMFS.
- تجميع النتائج: يتم كتابة النتائج الوسيطة مرة أخرى إلى التخزين المندمج، ويتم إنشاء الرسوم النهائية، كل ذلك يتم إدارته ضمن نفس الجلسة المصادق عليها.
توضح هذه الحالة كيف يلغي الاندماج التعقيد البنيوي، مما يسمح للعالم بالتركيز على المشكلة العلمية.
6. التحليل النقدي والمنظور الصناعي
الفكرة الأساسية: لا يبني PUNCH4NFDI سحابة أحادية أخرى؛ بل يصمم طبقة اندماج— "نظام تشغيل فائق" للبنية التحتية البحثية الموزعة ذات السيادة على المستوى الوطني. هذا استجابة عملية وقوية للمشهد المجزأ للعلوم الإلكترونية في أوروبا، مع إعطاء الأولوية للتكامل على الاستبدال. إنه يعكس الفلسفة المعمارية وراء أنظمة واسعة النطاق ناجحة مثل Kubernetes لتنسيق الحاويات، ولكن مطبقة على مستوى مراكز البيانات بأكملها.
التدفق المنطقي: المنطق لا تشوبه شائبة: 1) الاعتراف بعدم التجانس والاستثمارات الحالية كقيود ثابتة. 2) إدخال طبقة تجريدية دنيا غير تدخلية (HTCondor + TARDIS) للحوسبة، ودمج مساحة الأسماء للتخزين. 3) استخدام برمجيات وسيطة مجربة ومقادة من المجتمع (CVMFS، dCache، XRootD) كوحدات بناء لضمان الاستقرار والاستفادة من الخبرة الحالية. 4) توفير نقاط دخول حديثة تركز على المستخدم (JupyterHub، بنية المصادقة والتفويض المعتمدة على الرمز المميز). يقلل هذا التدفق الاحتكاك السياسي والتقني لمقدمي الموارد، وهو أمر حاسم للتبني.
نقاط القوة والضعف: أعظم نقاط قوة المشروع هي إعادة الاستخدام العملية للتقنيات الناضجة من مجتمع فيزياء الطاقة العالية، مما يقلل من مخاطر التطوير. التركيز على طبقة غير تدخلية هو حكمة سياسية. ومع ذلك، يحمل النهج ديناً تقنياً متأصلاً. سيكون تعقيد تصحيح مشكلات الأداء أو الأعطال عبر مجالات إدارية مستقلة متعددة، وسياسات شبكية مختلفة، ومجدولين طبقيين (محلي + مندمج) هائلاً—تحدي موثق جيداً في أدبيات الحوسبة الشبكية. الاعتماد على HTCondor، رغم متانته، قد لا يكون الأمثل لجميع أنماط أحمال العمل في الحوسبة عالية الأداء، مما قد يترك أداءً غير مستغل لمهام MPI المترابطة بشدة. علاوة على ذلك، بينما يذكر المستند مبادئ بيانات FAIR، فإن التنفيذ الملموس لفهارس البيانات الوصفية الغنية عبر المجتمعات—وهو تحدٍ هائل—يبدو مؤجلاً للتقييم المستقبلي.
رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة للتحالفات الأخرى، النقطة الرئيسية هي استراتيجية "الطبقة أولاً". قبل محاولة بناء أو فرض أجهزة مشتركة، استثمر في برمجيات الربط. تمثل مجموعة PUNCH4NFDI (HTCondor/TARDIS + CVMFS + التخزين المندمج) مجموعة أدوات مفتوحة المصدر مقنعة لمبادرات السحابة البحثية الوطنية. ومع ذلك، يجب أن يستثمروا بشكل استباقي في أدوات المراقبة عبر المجالات—فكر في OpenTelemetry للحوسبة العلمية الموزعة—لإدارة التعقيد الذي يخلقونه. يجب عليهم أيضاً استكشاف نماذج جدولة هجينة، ربما دمج عناصر من عمل اندماج SLURM المرتكز على الحوسبة عالية الأداء أو المجدولين السحابيين الأصليين لتوسيع نطاق التطبيق خارج الحوسبة عالية الإنتاجية. سيُقاس نجاح هذا الاندماج ليس بأقصى أداء للحسابات، ولكن بتقليل "الوقت اللازم للوصول إلى الفهم" لـ 9000 عالم من أعضائه.
7. التطبيقات المستقبلية وخارطة الطريق للتطوير
تضع بنية PUNCH4NFDI التحتية الأساس للعديد من التطبيقات المتقدمة:
- تدريب الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على نطاق واسع: يمكن لمجموعة الموارد المندمجة توفير عناقيد من عقد وحدات معالجة الرسومات ديناميكياً لتدريب نماذج كبيرة على مجموعات البيانات العلمية الموزعة، باتباع نماذج مشابهة لتلك التي استكشفتها مقاييس MLPerf HPC.
- التحليل التفاعلي وفي الوقت الفعلي: دعم محسن للجلسات التفاعلية والخدمات المتصلة بتيارات البيانات في الوقت الفعلي من التلسكوبات أو كاشفات الجسيمات، مما يتيح التحليل "المباشر" للبيانات الرصدية.
- التعلم المندمج للبيانات الحساسة: يمكن تكييف البنية التحتية لدعم سير عمل التعلم المندمج الحافظ للخصوصية، حيث يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي عبر مؤسسات متعددة دون مشاركة البيانات الأولية—وهي تقنية تكتسب زخماً في التصوير الطبي ومجالات أخرى.
- التكامل مع السحابة الأوروبية للعلوم المفتوحة (EOSC): يمكن أن يعمل الاندماج كعقدة وطنية قوية، حيث يوفر PUNCH4NFDI وصولاً سلساً إلى خدمات وموارد EOSC، والعكس صحيح، مما يعزز تأثيره.
- سير العمل الهجينة الكمومية: مع توفر بيئات اختبار الحوسبة الكمومية، يمكن للاندماج جدولة مهام المعالجة المسبقة/اللاحقة الكلاسيكية جنباً إلى جنب مع مهام المعالج المساعد الكمي، وإدارة سير العمل الهجين بأكمله.
من المرجح أن تركز خارطة طريق التطوير على تعزيز خدمة الإنتاج، وتوسيع مجموعة الموارد، وتنفيذ سياسات متقدمة لإدارة البيانات، وتعزيز التكامل بين طبقات الحوسبة والتخزين.
8. المراجع
- تحالف PUNCH4NFDI. (2024). الورقة البيضاء لـ PUNCH4NFDI. [وثيقة داخلية للتحالف].
- 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
- 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
- Fuhrmann, P., & Gulzow, V. (2006). dCache, the system for the storage of large amounts of data. 22nd IEEE Conference on Mass Storage Systems and Technologies (MSST'05). https://doi.org/10.1109/MSST.2005.47
- Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (تم الاستشهاد به كمثال لخوارزمية معقدة كثيفة الموارد تدفع الطلب على الحوسبة).
- MLCommons Association. (2023). MLPerf HPC Benchmark. https://mlcommons.org/benchmarks/hpc/ (تم الاستشهاد به كمرجع لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي على أنظمة الحوسبة عالية الأداء).
- European Commission. (2024). European Open Science Cloud (EOSC). https://eosc-portal.eu/