PUNCH4NFDI-এর জন্য ফেডারেটেড হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউট ও স্টোরেজ অবকাঠামো

1. ভূমিকা

PUNCH4NFDI (জাতীয় গবেষণা তথ্য অবকাঠামোর জন্য কণা, মহাবিশ্ব, নিউক্লিয়াস ও হ্যাড্রন) হল DFG (ডয়েচে ফোর্শুংসগেমাইনশাফ্ট) দ্বারা অর্থায়িত একটি প্রধান জার্মান কনসোর্টিয়াম। এটি কণা, জ্যোতির্বিদ্যা, জ্যোতিঃকণা, হ্যাড্রন ও নিউক্লিয়ার পদার্থবিদ্যা সম্প্রদায়ের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর প্রতিনিধিত্ব করে। কনসোর্টিয়ামের প্রধান লক্ষ্য হল একটি ফেডারেটেড, FAIR (খুঁজে পাওয়া যায়, প্রবেশযোগ্য, আন্তঃপরিচালনযোগ্য, পুনর্ব্যবহারযোগ্য) বিজ্ঞান তথ্য প্ল্যাটফর্ম প্রতিষ্ঠা করা। এই অবদানটি বিশেষভাবে Compute4PUNCH এবং Storage4PUNCH স্থাপত্য ধারণাগুলির বিস্তারিত বিবরণ দেয়—যেগুলি জার্মানির সদস্য প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা প্রদত্ত অত্যন্ত বিচিত্র কম্পিউট (HPC, HTC, ক্লাউড) ও স্টোরেজ সম্পদের প্রবেশাধিকারকে একীভূত করার জন্য নকশা করা হয়েছে।

2. ফেডারেটেড হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউট অবকাঠামো – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH উদ্যোগটি সম্পদ প্রদানকারীদের পরিচালনামূলক মডেলে বড় পরিবর্তন আরোপ না করে বিদ্যমান কম্পিউট সম্পদের একটি বিচিত্র সংগ্রহে নিরবচ্ছিন্ন প্রবেশাধিকার প্রদানের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে।

3. ফেডারেটেড স্টোরেজ অবকাঠামো – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH-এর লক্ষ্য সম্প্রদায় স্টোরেজ সিস্টেমগুলিকে ফেডারেট করা, যা প্রধানত dCache এবং XRootD প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে, যা হাই-এনার্জি ফিজিক্স (HEP)-এ সুপ্রতিষ্ঠিত।

4. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক কাঠামো

COBalD/TARDIS-এ মূল শিডিউলিং যুক্তিকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে মডেল করা যেতে পারে। ধরুন $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ হল HTCondor পুল থেকে সম্পদ অনুরোধের সেট, এবং $B = \{b_1, b_2, ..., b_m\}$ হল উপলব্ধ ব্যাকএন্ড সম্পদ প্রকারের সেট (যেমন, HPC নোড, ক্লাউড VM)। প্রতিটি অনুরোধ $r_i$-এর প্রয়োজনীয়তা রয়েছে (কোর, মেমরি, সফটওয়্যার)। প্রতিটি ব্যাকএন্ড $b_j$-এর একটি খরচ ফাংশন $C_j(r_i)$ এবং একটি সরবরাহ সময় $T_j(r_i)$ রয়েছে।

মেটা-শিডিউলারের উদ্দেশ্য হল একটি ম্যাপিং $M: R \rightarrow B$ খুঁজে বের করা যা একটি মোট খরচ ফাংশনকে হ্রাস করে, যা প্রায়শই আর্থিক খরচ এবং সম্পূর্ণ হওয়ার সময়ের একটি ওজনযুক্ত যোগফল, ব্যাকএন্ড কোটা এবং সফটওয়্যার প্রাপ্যতার মতো সীমাবদ্ধতার অধীন:

$$\min_{M} \sum_{r_i \in R} \left[ \alpha \cdot C_{M(r_i)}(r_i) + \beta \cdot T_{M(r_i)}(r_i) \right]$$

যেখানে $\alpha$ এবং $\beta$ হল ওজন ফ্যাক্টর। এটি "গতিশীল ও স্বচ্ছ" সংহতকরণ চ্যালেঞ্জকে আনুষ্ঠানিক করে।

5. প্রোটোটাইপ ফলাফল ও কার্যকারিতা

প্রদত্ত উদ্ধৃতিতে নির্দিষ্ট পরিমাণগত বেঞ্চমার্ক বিস্তারিত না থাকলেও, কাগজটি উপলব্ধ প্রোটোটাইপগুলিতে চলমান বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির প্রাথমিক অভিজ্ঞতার প্রতিবেদন করে। সফল নির্বাহ বোঝায়:

• কার্যকরী সংহতকরণ: HTCondor/COBalD/TARDIS স্ট্যাক সফলভাবে বিভিন্ন ব্যাকএন্ড সিস্টেমে (HTC, HPC, ক্লাউড) কাজ রুট করেছে।
• সফটওয়্যার সরবরাহ: CVMFS এবং কন্টেইনারগুলি হেটেরোজিনিয়াস ওয়ার্কার নোড জুড়ে প্রয়োজনীয় সফটওয়্যার পরিবেশগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে প্রদান করেছে।
• ব্যবহারকারী প্রবেশাধিকার: JupyterHub এবং লগইন নোডগুলি গবেষকদের জন্য কার্যকর প্রবেশ বিন্দু হিসেবে কাজ করেছে।

ধারণাগত চিত্র: সিস্টেম স্থাপত্যকে একটি তিন-স্তর মডেল হিসাবে কল্পনা করা যেতে পারে:

1. ব্যবহারকারী প্রবেশাধিকার স্তর: JupyterHub, লগইন নোড, টোকেন AAI।
2. ফেডারেশন ও শিডিউলিং স্তর: HTCondor পুল + COBalD/TARDIS মেটা-শিডিউলার।
3. সম্পদ স্তর: হেটেরোজিনিয়াস ব্যাকএন্ড (HPC ক্লাস্টার, HTC ফার্ম, ক্লাউড VM) এবং ফেডারেটেড স্টোরেজ (dCache, XRootD উদাহরণ)।

6. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ব্যবহারিক দৃশ্যকল্প

দৃশ্যকল্প: একজন নিউক্লিয়ার পদার্থবিদ গবেষকের ১০,০০০ মন্টে কার্লো সিমুলেশন কাজ প্রক্রিয়া করার প্রয়োজন, যার প্রতিটির জন্য ৪টি CPU কোর, ১৬ GB RAM এবং একটি নির্দিষ্ট সফটওয়্যার স্ট্যাক (Geant4, ROOT) প্রয়োজন।

1. জমা দেওয়া: গবেষক PUNCH JupyterHub-এ লগ ইন করেন, একটি বিশ্লেষণ স্ক্রিপ্ট লেখেন এবং স্থানীয় HTCondor শিডিউলারে ১০,০০০ কাজ জমা দেন।
2. মেটা-শিডিউলিং: COBalD/TARDIS HTCondor সারি পর্যবেক্ষণ করে। এটি উপলব্ধ ব্যাকএন্ডগুলি মূল্যায়ন করে: বিশ্ববিদ্যালয় A-এর HTC ফার্ম (কম খরচ, উচ্চ সারির সময়), ইনস্টিটিউট B-এর HPC ক্লাস্টার (মাঝারি খরচ, বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার), এবং একটি বাণিজ্যিক ক্লাউড (উচ্চ খরচ, তাৎক্ষণিক প্রাপ্যতা)।
3. সিদ্ধান্ত ও নির্বাহ: তার খরচ মডেল ব্যবহার করে, TARDIS দ্রুত শুরু করার জন্য ২,০০০ তাৎক্ষণিক কাজ ক্লাউডে পাঠাতে পারে, যখন বাকিগুলি ধীরে ধীরে সস্তা HTC ফার্মে নিষ্কাশন করে। এটি সমস্ত সিস্টেমে প্রমাণীকরণের জন্য টোকেন AAI ব্যবহার করে।
4. সফটওয়্যার ও তথ্য: প্রতিটি কাজ, ব্যাকএন্ড নির্বিশেষে, তার Geant4/ROOT পরিবেশ CVMFS থেকে টানে। ইনপুট তথ্য ফেডারেটেড Storage4PUNCH নামস্থান থেকে (যেমন, XRootD-এর মাধ্যমে) আনা হয়, এবং আউটপুট একটি মনোনীত স্টোরেজ এন্ডপয়েন্টে ফেরত লেখা হয়।
5. সমাপ্তি: গবেষক একক HTCondor কাজের সারি থেকে ফলাফলগুলি পর্যবেক্ষণ ও সমষ্টি করেন, অন্তর্নিহিত বহু-অবকাঠামো নির্বাহ সম্পর্কে অজ্ঞাত।

7. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ ও বিশেষজ্ঞ দৃষ্টিভঙ্গি

মূল অন্তর্দৃষ্টি: PUNCH4NFDI আরেকটি ক্লাউড তৈরি করছে না; এটি রাজনৈতিক ও প্রযুক্তিগত ব্যবহারিকতার একটি অসাধারণ ফেডারেশন স্তর প্রকৌশল করছে। এর সত্যিকারের উদ্ভাবন COBalD/TARDIS মেটা-শিডিউলারে নিহিত, যা সম্পদ ভাগাভাগির জন্য একটি "কূটনৈতিক অনুবাদক" হিসেবে কাজ করে, একটি বিজয়ী একীভূতকারী নয়। এটি বিদ্যমান প্রাতিষ্ঠানিক ক্লাস্টারগুলির সার্বভৌমত্ব স্বীকার করে—যা জার্মান একাডেমিয়ায় একটি অ-আলোচনাযোগ্য বাস্তবতা—এবং এখনও একটি কার্যকরী অতিরিক্ত সম্পদ তৈরি করে।

যুক্তিগত প্রবাহ: যুক্তি অখণ্ডনীয়: ব্যবহারকারী দিয়ে শুরু করুন (JupyterHub/লগইন), একটি যুদ্ধ-পরীক্ষিত শিডিউলার (HTCondor) এর মাধ্যমে বিশৃঙ্খলাকে বিমূর্ত করুন, তারপর একটি স্মার্ট ব্রোকার (TARDIS) ব্যবহার করে বিমূর্ত অনুরোধগুলিকে কংক্রিট, রাজনৈতিকভাবে সম্ভাব্য ব্যাকএন্ডগুলিতে ম্যাপ করুন। সফটওয়্যারের জন্য CVMFS এবং কন্টেইনারের উপর নির্ভরতা একটি মাস্টারস্ট্রোক, যা বেশিরভাগ ফেডারেশনকে পীড়িত করে এমন "নির্ভরতা জট" সমস্যার সমাধান করে। স্টোরেজ কৌশলটি বিচক্ষণভাবে রক্ষণশীল, HEP থেকে প্রমাণিত dCache/XRootD জুটি তৈরি করে, একটি একক নতুন প্রযুক্তি চাপিয়ে দেওয়ার চেষ্টা করার কাদা থেকে এড়িয়ে চলছে।

শক্তি ও ত্রুটি:

• শক্তি: ন্যূনতম আক্রমণ হল এর সুপারপাওয়ার। এটির জন্য প্রদানকারীদের তাদের স্থানীয় নীতি পরিবর্তন করার প্রয়োজন নেই। পরিপক্ক, সম্প্রদায়-চালিত সরঞ্জাম (HTCondor, CVMFS, dCache) এর ব্যবহার ঝুঁকি ব্যাপকভাবে হ্রাস করে এবং টেকসইতা বৃদ্ধি করে, কাস্টম ফ্রেমওয়ার্কের উপর নির্মিত প্রকল্পগুলির বিপরীতে। FAIR নীতির উপর ফোকাস আধুনিক অর্থায়ন ম্যান্ডেটের সাথে পুরোপুরি সামঞ্জস্যপূর্ণ।
• ত্রুটি ও ঝুঁকি: মেটা-শিডিউলার পদ্ধতি একটি জটিলতা এবং সম্ভাব্য ব্যর্থতার একক বিন্দু প্রবর্তন করে। COBalD/TARDIS, যদিও প্রতিশ্রুতিশীল, অন্যান্য উপাদানগুলির মতো যুদ্ধ-পরীক্ষিত নয়। ক্যাশিং/মেটাডেটা প্রযুক্তির (যেমন Rucio) "মূল্যায়ন" ইঙ্গিত দেয় যে সবচেয়ে কঠিন অংশ সামনে রয়েছে: বুদ্ধিমান তথ্য ব্যবস্থাপনা। এটি ছাড়া, এটি একটি সংযুক্ত স্টোরেজ ডিরেক্টরি সহ একটি কম্পিউট ফেডারেশন, একটি সুসংগত তথ্য-কেন্দ্রিক প্ল্যাটফর্ম নয়। ব্যবহারকারীদের জন্য কার্যকারিতা অনিশ্চয়তার একটি লুকানো ঝুঁকিও রয়েছে, কারণ তাদের কাজগুলি মৌলিকভাবে ভিন্ন স্থাপত্যের মধ্যে লাফ দেয়।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি:

1. PUNCH স্থপতিদের জন্য: TARDIS-কে শক্তিশালী এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য করার জন্য দ্বিগুণ প্রচেষ্টা করুন। এর মেট্রিক্স এবং সিদ্ধান্ত লগগুলি অপ্টিমাইজেশন এবং বিশ্বাস গঠনের জন্য সোনার মতো। পরবর্তীতে একটি তথ্য ব্যবস্থাপনা স্তর (যেমন Rucio) সংহতকরণকে অগ্রাধিকার দিন; স্মার্ট তথ্য ছাড়া কম্পিউট হল অর্ধেক সমাধান।
2. অন্যান্য কনসোর্টিয়ামের জন্য: এটি অনুকরণ করার মতো একটি নীলনকশা, বিশেষ করে "প্রতিস্থাপনের উপর সংহতকরণ" দর্শন। তবে, মূল্যায়ন করুন যে আপনার সম্প্রদায়ের কাছে CVMFS-এর সমতুল্য কিছু আছে কিনা—যদি না থাকে, সেটিই আপনার প্রথম তৈরি/ক্রয় সিদ্ধান্ত।
3. সম্পদ প্রদানকারীদের জন্য: এই মডেলটি আপনার জন্য কম ঝুঁকিপূর্ণ। এটির সাথে জড়িত হন। টোকেন-ভিত্তিক AAI হল স্থানীয় নিরাপত্তা বিঘ্নিত না করে প্রবেশাধিকার প্রদানের একটি পরিষ্কার উপায়। এটি দৃশ্যমানতা এবং ব্যবহারের জন্য একটি নেট লাভ।

8. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও উন্নয়ন রোডম্যাপ

PUNCH4NFDI অবকাঠামো বেশ কয়েকটি উন্নত প্রয়োগ এবং গবেষণা দিকের ভিত্তি স্থাপন করে:

• ক্রস-ডোমেইন ওয়ার্কফ্লো: জটিল, বহু-ধাপ বিশ্লেষণ পাইপলাইন সক্ষম করা যা সিমুলেশন (HPC), উচ্চ-থ্রুপুট ইভেন্ট প্রসেসিং (HTC), এবং মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ (ক্লাউড GPU) এর মধ্যে নির্বিঘ্নে চলাচল করে।
• তথ্য-কেন্দ্রিক শিডিউলিং: স্টোরেজ ফেডারেশনকে কম্পিউট শিডিউলারের সাথে আরও গভীরভাবে সংহত করা। COBald/TARDIS-এর ভবিষ্যত সংস্করণগুলি তথ্য স্থানীয়তা (WAN স্থানান্তর হ্রাস করা) এবং প্রাক-পর্যায়কে তার খরচ ফাংশনে ফ্যাক্টর করতে পারে, তথ্য-সচেতন শিডিউলিং-এর দিকে অগ্রসর হতে পারে।
• FAIR তথ্য সংগ্রহস্থলের সাথে সংহতকরণ: জাতীয় FAIR তথ্য সংগ্রহস্থলের জন্য উচ্চ-কার্যকারিতা কম্পিউট ব্যাকবোন হিসেবে কাজ করা, গবেষকদেরকে বড় তথ্যসেটগুলি সরাসরি যেখানে সংরক্ষণ করা হয়েছে সেখানে বিশ্লেষণ করতে দেয়, "তথ্যে কম্পিউট" প্যারাডাইম অনুসরণ করে।
• AI/ML as a Service: JupyterHub ইন্টারফেস এবং স্কেলযোগ্য ব্যাকএন্ডকে বিশেষায়িত AI/ML ফ্রেমওয়ার্ক (PyTorch, TensorFlow) এবং GPU সম্পদের প্রবেশাধিকার সহ কিউরেটেড পরিবেশের সাথে প্রসারিত করা যেতে পারে, যা ভৌত বিজ্ঞানের জন্য AI-কে গণতান্ত্রিক করে তোলে।
• আন্তর্জাতিক সম্পদে সম্প্রসারণ: ফেডারেশন মডেলটি ইউরোপীয় ওপেন সায়েন্স ক্লাউড (EOSC) বা LHC কম্পিউটিং গ্রিড (WLCG) সাইটের মতো ইউরোপীয় উদ্যোগ থেকে সম্পদ অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত করা যেতে পারে, একটি সত্যিকারের প্যান-ইউরোপীয় গবেষণা অবকাঠামো তৈরি করে।

রোডম্যাপে সম্ভবত বর্তমান প্রোটোটাইপকে শক্তিশালী করা, সংহতকৃত সম্পদের সংখ্যা স্কেল করা, মূল্যায়নকৃত মেটাডেটা/ক্যাশিং সমাধানগুলি বাস্তবায়ন করা এবং কনসোর্টিয়াম জুড়ে ন্যায্য-শেয়ার সম্পদ ব্যবহারের জন্য আরও পরিশীলিত নীতি এবং অ্যাকাউন্টিং মেকানিজম বিকাশ করা জড়িত।

9. তথ্যসূত্র

1. PUNCH4NFDI Consortium. (2024). PUNCH4NFDI White Paper. [Internal Consortium Document].
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.
3. Blomer, J., et al. (2011). The CernVM file system. Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004.
4. COBalD/TARDIS Documentation. (n.d.). Retrieved from https://tardis.readthedocs.io/
5. dCache Collaboration. (n.d.). dCache: A distributed storage system. https://www.dcache.org/
6. XRootD Collaboration. (n.d.). XRootD: High performance, scalable fault tolerant access to data. http://xrootd.org/
7. Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific data, 3(1), 1-9.
8. European Open Science Cloud (EOSC). (n.d.). https://eosc-portal.eu/
9. Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). (n.d.). https://wlcg.web.cern.ch/