1. ভূমিকা ও সংক্ষিপ্ত বিবরণ
PUNCH4NFDI (জাতীয় গবেষণা তথ্য অবকাঠামোর জন্য কণা, মহাবিশ্ব, নিউক্লিয়াস ও হ্যাড্রন) কনসোর্টিয়াম, যা জার্মান গবেষণা ফাউন্ডেশন (DFG) দ্বারা অর্থায়িত, জার্মানির কণা, জ্যোতির্বিদ্যা, জ্যোতিঃকণা, হ্যাড্রন এবং নিউক্লিয়ার পদার্থবিদ্যা সম্প্রদায়ের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর প্রতিনিধিত্ব করে। এর প্রাথমিক লক্ষ্য হল একটি ফেডারেটেড, FAIR (খুঁজে পাওয়া যায়, প্রবেশযোগ্য, আন্তঃপরিচালনযোগ্য, পুনর্ব্যবহারযোগ্য) বিজ্ঞান তথ্য প্ল্যাটফর্ম প্রতিষ্ঠা করা। সমাধান করা একটি কেন্দ্রীয় চ্যালেঞ্জ হল জার্মানি জুড়ে সদস্য প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা প্রদত্ত বিশাল, ভিন্নধর্মী কম্পিউট (HPC, HTC, ক্লাউড) এবং স্টোরেজ সম্পদের নিরবচ্ছিন্ন সংহতকরণ ও একীভূত প্রবেশাধিকার। এই নথিটি Compute4PUNCH এবং Storage4PUNCH ধারণাগুলির বিস্তারিত বিবরণ দেয় যা এই সংহতকরণের বাধাগুলি অতিক্রম করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
2. ফেডারেটেড ভিন্নধর্মী কম্পিউট অবকাঠামো (Compute4PUNCH)
Compute4PUNCH-এর লক্ষ্য হল একটি জাতীয় ফেডারেটেড ওভারলে ব্যাচ সিস্টেম তৈরি করা, যা বিদ্যমান, পরিচালনাগত সিস্টেমে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আরোপ না করেই বিভিন্ন কম্পিউট সম্পদে স্বচ্ছ প্রবেশাধিকার প্রদান করে, যেগুলি একাধিক সম্প্রদায় দ্বারা ভাগ করা হয়।
2.1 মূল স্থাপত্য ও উপাদানসমূহ
স্থাপত্যটি একটি ফেডারেটেড HTCondor ব্যাচ সিস্টেমের চারপাশে নির্মিত। COBalD/TARDIS সম্পদ মেটা-স্কেডিউলার গতিশীলভাবে ভিন্নধর্মী সম্পদ (HPC ক্লাস্টার, HTC ফার্ম, ক্লাউড উদাহরণ) এই একীভূত পুলে সংহত করে। ব্যবহারকারীদের জন্য প্রবেশ বিন্দুগুলির মধ্যে রয়েছে ঐতিহ্যগত লগইন নোড এবং একটি JupyterHub পরিষেবা, যা সম্পূর্ণ সম্পদ ল্যান্ডস্কেপে নমনীয় ইন্টারফেস অফার করে।
2.2 প্রবেশাধিকার ও প্রমাণীকরণ (AAI)
একটি টোকেন-ভিত্তিক প্রমাণীকরণ ও অনুমোদন অবকাঠামো (AAI) সমস্ত ফেডারেটেড সম্পদ জুড়ে মানসম্মত, নিরাপদ প্রবেশাধিকার প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা সহজ করে এবং নিরাপত্তা বাড়ায়।
2.3 সফটওয়্যার পরিবেশ সরবরাহ
বিভিন্ন সফটওয়্যার চাহিদা পরিচালনা করতে, অবকাঠামোটি কন্টেইনার প্রযুক্তি (যেমন, Docker, Singularity/Apptainer) এবং CERN ভার্চুয়াল মেশিন ফাইল সিস্টেম (CVMFS) ব্যবহার করে। CVMFS সম্প্রদায়-নির্দিষ্ট সফটওয়্যার স্ট্যাক এবং পরীক্ষার তথ্যের স্কেলযোগ্য, বিতরণকৃত সরবরাহের অনুমতি দেয়, যা সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে এবং কম্পিউট নোডে স্থানীয় স্টোরেজের বোঝা হ্রাস করে।
3. ফেডারেটেড স্টোরেজ অবকাঠামো (Storage4PUNCH)
Storage4PUNCH সম্প্রদায়-সরবরাহকৃত স্টোরেজ সিস্টেমগুলিকে ফেডারেট করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা প্রাথমিকভাবে dCache এবং XRootD প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে, যা উচ্চ-শক্তি পদার্থবিদ্যা (HEP) তে সুপ্রতিষ্ঠিত।
3.1 স্টোরেজ ফেডারেশন প্রযুক্তি
ফেডারেশন একটি একীভূত নামস্থান তৈরি করে, যা ব্যবহারকারীদের একাধিক প্রাতিষ্ঠানিক স্টোরেজ সিস্টেম জুড়ে তথ্য অ্যাক্সেস করতে দেয় যেন সেগুলি একটি একক সম্পদ। এটি ওয়ার্ল্ডওয়াইড এলএইচসি কম্পিউটিং গ্রিড (WLCG) এর মতো বৃহৎ-স্কেল সহযোগিতায় প্রমাণিত প্রোটোকল এবং ধারণাগুলি ব্যবহার করে।
3.2 ক্যাশিং ও মেটাডেটা কৌশল
প্রকল্পটি বুদ্ধিমান তথ্য ক্যাশিং এবং মেটাডেটা পরিচালনার জন্য বিদ্যমান প্রযুক্তিগুলি মূল্যায়ন করছে। লক্ষ্য হল FAIR নীতির উপর ভিত্তি করে তথ্য স্থাপনা অপ্টিমাইজ করা, বিলম্ব হ্রাস করা এবং তথ্য আবিষ্কার উন্নত করার জন্য গভীর সংহতকরণ।
4. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন ও বিস্তারিত বিবরণ
4.1 সম্পদ নির্ধারণের গাণিতিক মডেল
COBalD/TARDIS স্কেডিউলারকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধান হিসাবে ধারণা করা যেতে পারে। ধরুন $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ হল ভিন্নধর্মী সম্পদের সেট, যার প্রত্যেকটির স্থাপত্য, উপলব্ধ কোর, মেমরি এবং খরচের মতো বৈশিষ্ট্য রয়েছে। ধরুন $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ হল প্রয়োজনীয়তা সহ কাজের সেট। স্কেডিউলার একটি ইউটিলিটি ফাংশন $U$ (যেমন, সামগ্রিক থ্রুপুট, ন্যায্যতা) সর্বাধিক করার লক্ষ্য রাখে সীমাবদ্ধতার অধীনে:
$$\text{সর্বাধিক করুন } U(\text{Allocation}(R, J))$$
$$\text{সাপেক্ষে: } \forall r_i \in R, \text{Usage}(r_i) \leq \text{Capacity}(r_i)$$
$$\text{এবং } \forall j_k \in J, \text{Requirements}(j_k) \subseteq \text{Attributes}(\text{AssignedResource}(j_k))$$
এই গতিশীল, নীতি-চালিত পদ্ধতিটি ঐতিহ্যগত স্থির সারি সিস্টেমের চেয়ে বেশি নমনীয়।
4.2 প্রোটোটাইপ ফলাফল ও কার্যকারিতা
প্রাথমিক প্রোটোটাইপগুলি KIT, DESY, এবং Bielefeld University এর মতো প্রতিষ্ঠান থেকে সম্পদের ফেডারেশন সফলভাবে প্রদর্শন করেছে। পর্যবেক্ষণ করা প্রধান কার্যকারিতা মেট্রিক্সগুলির মধ্যে রয়েছে:
- কাজ জমা দেওয়ার বিলম্ব: ওভারলে সিস্টেম ন্যূনতম ওভারহেড যোগ করে, কেন্দ্রীয় HTCondor পুলে কাজ জমা দেওয়া সাধারণত ২ সেকেন্ডের নিচে।
- সম্পদ ব্যবহার: TARDIS দ্বারা সক্ষম গতিশীল পুলিং পৃথক ক্লাস্টার স্কেডিউলে "ফাঁক" পূরণ করে সামগ্রিক সম্পদ ব্যবহারের সম্ভাব্য বৃদ্ধি দেখিয়েছে।
- CVMFS এর মাধ্যমে তথ্য অ্যাক্সেস: প্রাথমিক ক্যাশিংয়ের পরে CVMFS থেকে সফটওয়্যার শুরু করার সময় স্থানীয় ইনস্টলেশনের সাথে তুলনীয় ছিল, যা স্কেলযোগ্য সফটওয়্যার বিতরণের জন্য এর ব্যবহার বৈধতা দেয়।
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা: প্রাথমিক প্রতিক্রিয়া নির্দেশ করে যে JupyterHub ইন্টারফেস এবং টোকেন-ভিত্তিক AAI কমান্ড-লাইন ব্যাচ সিস্টেমের সাথে অপরিচিত ব্যবহারকারীদের জন্য প্রবেশের বাধা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।
দ্রষ্টব্য: ফেডারেটেড বনাম বিচ্ছিন্ন অপারেশন তুলনা করে ব্যাপক পরিমাণগত বেঞ্চমার্ক চলমান কাজের অংশ।
5. বিশ্লেষণ কাঠামো ও কেস স্টাডি
কেস স্টাডি: মাল্টি-মেসেঞ্জার জ্যোতির্বিদ্যা বিশ্লেষণ
একজন জ্যোতিঃকণা পদার্থবিদ একটি গামা-রে বিস্ফোরণ ঘটনা বিশ্লেষণ করছেন বিবেচনা করুন। ওয়ার্কফ্লোটি জড়িত:
- তথ্য আবিষ্কার: ফেডারেটেড স্টোরেজ নামস্থান ব্যবহার করে গামা-রে (Fermi-LAT), অপটিক্যাল (LSST), এবং মহাকর্ষীয় তরঙ্গ (LIGO/Virgo) আর্কাইভ থেকে প্রাসঙ্গিক ডেটাসেটগুলি সনাক্ত করা, যেগুলি একটি একীভূত পাথের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য (যেমন,
/punche/data/events/GRB221009A)। - ওয়ার্কফ্লো জমা দেওয়া: গবেষক একটি মাল্টি-স্টেজ বিশ্লেষণ স্ক্রিপ্ট রচনা করতে JupyterHub পোর্টাল ব্যবহার করেন। স্ক্রিপ্টটি অপটিক্যাল ডেটার জন্য GPU-ত্বরিত ইমেজ প্রসেসিং এবং স্পেকট্রাল ফিটিংয়ের জন্য উচ্চ-মেমরি CPU কাজ উভয়ের প্রয়োজনীয়তা নির্দিষ্ট করে।
- গতিশীল নির্বাহ: Compute4PUNCH ফেডারেশন, COBalD/TARDIS এর মাধ্যমে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে GPU কাজটি উপলব্ধ V100/A100 নোড সহ একটি বিশ্ববিদ্যালয় ক্লাস্টারে এবং উচ্চ-মেমরি কাজটি বড়-মেমরি নোড সহ একটি HPC কেন্দ্রে রুট করে, ব্যবহারকারীর হস্তক্ষেপ ছাড়াই।
- সফটওয়্যার পরিবেশ: সমস্ত কাজ CVMFS থেকে নির্দিষ্ট জ্যোতির্বিদ্যা টুলকিট (যেমন, Astropy, Gammapy) সহ একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ কন্টেইনারাইজড পরিবেশ টানে।
- ফলাফল সমষ্টিকরণ: মধ্যবর্তী ফলাফলগুলি ফেডারেটেড স্টোরেজে ফিরে লেখা হয়, এবং চূড়ান্ত প্লটগুলি তৈরি করা হয়, সবকিছু একই প্রমাণীকৃত সেশনের মধ্যে পরিচালিত হয়।
এই কেসটি প্রদর্শন করে কিভাবে ফেডারেশন অবকাঠামোগত জটিলতা দূর করে, বিজ্ঞানীকে বৈজ্ঞানিক সমস্যার উপর ফোকাস করতে দেয়।
6. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ ও শিল্প দৃষ্টিভঙ্গি
মূল অন্তর্দৃষ্টি: PUNCH4NFDI আরেকটি একক ক্লাউড তৈরি করছে না; এটি একটি ফেডারেশন স্তর—জাতীয়ভাবে বিতরণকৃত, সার্বভৌম গবেষণা অবকাঠামোর জন্য একটি "মেটা-অপারেটিং সিস্টেম"—প্রকৌশল করছে। এটি ইউরোপের খণ্ডিত ই-সায়েন্স ল্যান্ডস্কেপের জন্য একটি ব্যবহারিক এবং শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া, প্রতিস্থাপনের চেয়ে সংহতকরণকে অগ্রাধিকার দেয়। এটি কন্টেইনার অর্কেস্ট্রেশনের জন্য Kubernetes এর মতো সফল বৃহৎ-স্কেল সিস্টেমের পিছনের স্থাপত্যিক দর্শনের প্রতিফলন ঘটায়, কিন্তু সম্পূর্ণ ডেটা সেন্টারের স্তরে প্রয়োগ করা হয়।
যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ: যুক্তি অখণ্ডনীয়: ১) ভিন্নতা এবং বিদ্যমান বিনিয়োগকে অপরিবর্তনীয় সীমাবদ্ধতা হিসাবে স্বীকার করুন। ২) কম্পিউটের জন্য একটি ন্যূনতম, আক্রমণাত্মক বিমূর্ততা স্তর (HTCondor + TARDIS), এবং স্টোরেজের জন্য নামস্থান ফেডারেশন পরিচয় করিয়ে দিন। ৩) স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে এবং বিদ্যমান দক্ষতা ব্যবহার করতে যুদ্ধ-পরীক্ষিত, সম্প্রদায়-চালিত মিডলওয়্যার (CVMFS, dCache, XRootD) বিল্ডিং ব্লক হিসাবে ব্যবহার করুন। ৪) আধুনিক, ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক প্রবেশ বিন্দু (JupyterHub, টোকেন AAI) প্রদান করুন। এই প্রবাহ সম্পদ প্রদানকারীদের জন্য রাজনৈতিক এবং প্রযুক্তিগত ঘর্ষণ ন্যূনতম করে, যা গ্রহণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
শক্তি ও ত্রুটি: প্রকল্পের সর্বশ্রেষ্ঠ শক্তি হল HEP সম্প্রদায় থেকে পরিপক্ক প্রযুক্তির ব্যবহারিক পুনঃব্যবহার, যা উন্নয়ন ঝুঁকি হ্রাস করে। আক্রমণাত্মক ওভারলে উপর ফোকাস রাজনৈতিকভাবে বিচক্ষণ। যাইহোক, পদ্ধতিটি অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিগত ঋণ বহন করে। একাধিক স্বাধীন প্রশাসনিক ডোমেন, বিভিন্ন নেটওয়ার্ক নীতি, এবং স্তরযুক্ত স্কেডিউলার (স্থানীয় + ফেডারেটেড) জুড়ে কার্যকারিতা সমস্যা বা ব্যর্থতা ডিবাগ করার জটিলতা ভয়াবহ হবে—গ্রিড কম্পিউটিং সাহিত্যে ভালভাবে নথিভুক্ত একটি চ্যালেঞ্জ। HTCondor এর উপর নির্ভরতা, যদিও মজবুত, সমস্ত HPC ওয়ার্কলোড প্যাটার্নের জন্য সর্বোত্তম নাও হতে পারে, সম্ভাব্যভাবে শক্তভাবে সংযুক্ত MPI কাজের জন্য কার্যকারিতা ছেড়ে দেয়। তদুপরি, যদিও নথিটি FAIR তথ্য নীতির কথা উল্লেখ করে, সমৃদ্ধ, আন্তঃসম্প্রদায় মেটাডেটা ক্যাটালগের কংক্রিট বাস্তবায়ন—একটি বিশাল চ্যালেঞ্জ—ভবিষ্যতের মূল্যায়নের জন্য স্থগিত বলে মনে হয়।
কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: অন্যান্য কনসোর্টিয়ামের জন্য, মূল টেকওয়ে হল "ওভারলে-প্রথম" কৌশল। সাধারণ হার্ডওয়্যার তৈরি বা বাধ্যতামূলক করার চেষ্টা করার আগে, সফটওয়্যার আঠালোতে বিনিয়োগ করুন। PUNCH4NFDI স্ট্যাক (HTCondor/TARDIS + CVMFS + Federated Storage) জাতীয় গবেষণা ক্লাউড উদ্যোগের জন্য একটি আকর্ষণীয় ওপেন-সোর্স টুলকিটের প্রতিনিধিত্ব করে। যাইহোক, তাদের অবশ্যই সক্রিয়ভাবে ক্রস-ডোমেন পর্যবেক্ষণযোগ্যতা সরঞ্জামে বিনিয়োগ করতে হবে—বিতরণকৃত বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য OpenTelemetry চিন্তা করুন—তারা যে জটিলতা তৈরি করছে তা পরিচালনা করতে। তাদের হাইব্রিড স্কেডিউলিং মডেলগুলি অন্বেষণ করা উচিত, সম্ভবত HPC-কেন্দ্রিক SLURM ফেডারেশন কাজের উপাদান বা HTC এর বাইরে বিস্তৃত প্রযোজ্যতার জন্য ক্লাউড-নেটিভ স্কেডিউলারগুলিকে সংহত করা। এই ফেডারেশনের সাফল্য শীর্ষ ফ্লপস দ্বারা নয়, বরং এর ৯,০০০ বিজ্ঞানীর জন্য "অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার সময়" হ্রাস দ্বারা পরিমাপ করা হবে।
7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও উন্নয়ন রোডম্যাপ
PUNCH4NFDI অবকাঠামো বেশ কয়েকটি উন্নত প্রয়োগের ভিত্তি স্থাপন করে:
- স্কেলে AI/ML প্রশিক্ষণ: ফেডারেটেড সম্পদ পুল MLPerf HPC বেঞ্চমার্ক দ্বারা অন্বেষিত প্যারাডাইমের অনুরূপ প্যারাডাইম অনুসরণ করে বিতরণকৃত বৈজ্ঞানিক ডেটাসেটে বড় মডেল প্রশিক্ষণের জন্য GPU নোডের ক্লাস্টার গতিশীলভাবে সরবরাহ করতে পারে।
- ইন্টারেক্টিভ ও রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ: টেলিস্কোপ বা কণা ডিটেক্টর থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিমের সাথে সংযোগকারী ইন্টারেক্টিভ সেশন এবং পরিষেবাগুলির জন্য উন্নত সমর্থন, পর্যবেক্ষণমূলক তথ্যের "লাইভ" বিশ্লেষণ সক্ষম করে।
- সংবেদনশীল তথ্যের জন্য ফেডারেটেড লার্নিং: অবকাঠামোটি গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী ফেডারেটেড লার্নিং ওয়ার্কফ্লো সমর্থন করতে অভিযোজিত হতে পারে, যেখানে AI মডেলগুলি একাধিক প্রতিষ্ঠান জুড়ে কাঁচা তথ্য ভাগ না করেই প্রশিক্ষিত হয়—একটি কৌশল যা মেডিকেল ইমেজিং এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে জনপ্রিয়তা অর্জন করছে।
- ইউরোপীয় ওপেন সায়েন্স ক্লাউড (EOSC) এর সাথে সংহতকরণ: একটি শক্তিশালী জাতীয় নোড হিসাবে কাজ করে, PUNCH4NFDI ফেডারেশন EOSC পরিষেবা এবং সম্পদে নিরবচ্ছিন্ন অ্যাক্সেস প্রদান করতে পারে, এবং তদ্বিপরীত, এর প্রভাব বৃদ্ধি করতে পারে।
- কোয়ান্টাম-হাইব্রিড ওয়ার্কফ্লো: কোয়ান্টাম কম্পিউটিং টেস্টবেডগুলি উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে, ফেডারেশন কোয়ান্টাম কো-প্রসেসর কাজের পাশাপাশি ক্লাসিকাল প্রি-/পোস্ট-প্রসেসিং কাজগুলি নির্ধারণ করতে পারে, সম্পূর্ণ হাইব্রিড ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করে।
উন্নয়ন রোডম্যাপ সম্ভবত প্রোডাকশন পরিষেবা শক্তিশালী করা, সম্পদ পুল প্রসারিত করা, উন্নত তথ্য ব্যবস্থাপনা নীতি বাস্তবায়ন করা, এবং কম্পিউট ও স্টোরেজ স্তরের মধ্যে সংহতকরণ গভীর করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করবে।
8. তথ্যসূত্র
- PUNCH4NFDI Consortium. (2024). PUNCH4NFDI White Paper. [Internal Consortium Document].
- 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). (জটিল, সম্পদ-নিবিড় অ্যালগরিদমের উদাহরণ হিসাবে উদ্ধৃত যা কম্পিউট চাহিদা চালায়)।
- MLCommons Association. (2023). MLPerf HPC Benchmark. https://mlcommons.org/benchmarks/hpc/ (HPC সিস্টেমে AI/ML ওয়ার্কলোডের জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে উদ্ধৃত)।
- European Commission. (2024). European Open Science Cloud (EOSC). https://eosc-portal.eu/