PUNCH4NFDI-এর জন্য ফেডারেটেড হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউট ও স্টোরেজ অবকাঠামো

1. ভূমিকা

ন্যাশনাল রিসার্চ ডেটা ইনফ্রাস্ট্রাকচার (PUNCH4NFDI)-এর জন্য পার্টিকেলস, ইউনিভার্স, নিউক্লিয়াই এবং হ্যাড্রনস হল জার্মান রিসার্চ ফাউন্ডেশন (DFG) কর্তৃক অর্থায়িত একটি প্রধান জার্মান কনসোর্টিয়াম। এটি কণা, জ্যোতির্বিদ্যা, অ্যাস্ট্রোপার্টিকেল, হ্যাড্রন এবং নিউক্লিয়ার পদার্থবিদ্যা সম্প্রদায়ের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর প্রতিনিধিত্ব করে। কনসোর্টিয়ামের প্রধান লক্ষ্য হল একটি ফেডারেটেড এবং FAIR (খুঁজে পাওয়া যায়, প্রবেশযোগ্য, আন্তঃপরিচালনযোগ্য, পুনর্ব্যবহারযোগ্য) বিজ্ঞান ডেটা প্ল্যাটফর্ম প্রতিষ্ঠা করা। সমাধান করা একটি কেন্দ্রীয় চ্যালেঞ্জ হল জার্মানির সদস্য প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা "ইন-কাইন্ড" অবদান রাখা অত্যন্ত ভিন্নধর্মী কম্পিউটিং (HPC, HTC, ক্লাউড) এবং স্টোরেজ সম্পদের ফেডারেশন, যা গবেষকদের জন্য নিরবচ্ছিন্ন, একীভূত প্রবেশাধিকার সক্ষম করে।

2. ফেডারেটেড হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউট অবকাঠামো – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH ধারণাটি ডিজাইন করা হয়েছে সরবরাহকারী সাইটগুলিতে বিদ্যমান, পরিচালনাগত সিস্টেমগুলিতে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আরোপ না করে বিচিত্র কম্পিউট সম্পদের একটি পুলে স্বচ্ছ প্রবেশাধিকার প্রদান করার জন্য।

3. ফেডারেটেড স্টোরেজ অবকাঠামো – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH কমিউনিটি স্টোরেজ সিস্টেমগুলিকে ফেডারেট করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, প্রাথমিকভাবে dCache এবং XRootD প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে, যা হাই-এনার্জি ফিজিক্স (HEP)-এ মান। ফেডারেশনের লক্ষ্য একটি একীভূত নামস্থান এবং অ্যাক্সেস প্রোটোকল প্রদান করা। ধারণাটি গভীরতর একীকরণ মূল্যায়ন করে:

• স্টোরেজ ফেডারেশন প্রোটোকল (যেমন, XRootD-এর রিডাইরেক্টর ফেডারেশন বা dCache-এর পুল ম্যানেজারের উপর ভিত্তি করে)।
• ক্যাশিং স্তর যেগুলি বিলম্ব এবং WAN ট্রাফিক হ্রাস করে।
• মেটাডেটা হ্যান্ডলিং যা ফেডারেশন জুড়ে ডেটা আবিষ্কারযোগ্যতা উন্নত করে।

4. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক কাঠামো

মূল স্কেডিউলিং যুক্তিকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে মডেল করা যেতে পারে। ধরুন $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ হল ভিন্নধর্মী সম্পদের সেট, যার প্রত্যেকটির স্থাপত্য, উপলব্ধ কোর $c_i$, মেমরি $m_i$, এবং খরচ/অগ্রাধিকার ফ্যাক্টর $p_i$ এর মতো বৈশিষ্ট্য রয়েছে। একটি কাজ $J$ এর প্রয়োজনীয়তা রয়েছে $J_{req} = (c_{req}, m_{req}, arch_{req}, t_{req})$। মেটা-স্কেডুলারের উদ্দেশ্য হল সামগ্রিক উপযোগিতা বা থ্রুপুট সর্বাধিক করা।

সম্পদ $r_i$-তে কাজ $J$ স্থাপনের জন্য একটি সরলীকৃত স্কোরিং ফাংশন হতে পারে: $$ S(J, r_i) = \begin{cases} 0 & \text{if } r_i \text{ does not match } J_{req} \\ \alpha \cdot \frac{c_i}{c_{req}} + \beta \cdot \frac{m_i}{m_{req}} - \gamma \cdot p_i & \text{otherwise} \end{cases} $$ যেখানে $\alpha, \beta, \gamma$ হল ওজন সহগ। COBalD/TARDIS সিস্টেমটি হিউরিস্টিক্স এবং রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক লুপ প্রয়োগ করে সম্পদের প্রাপ্যতা এবং কাজের সারির অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিয়ে গতিশীলভাবে এই ধরনের অপ্টিমাইজেশন আনুমানিক করে।

5. প্রোটোটাইপ ফলাফল ও কার্যকারিতা

চার্ট বর্ণনা (ধারণাগত): একটি লাইন চার্ট যা "সময়ের সাথে অ্যাক্সেসযোগ্য সমষ্টিগত কম্পিউট ক্ষমতা" দেখায়। x-অক্ষ হল সময় (মাস)। দুটি লাইন দেখানো হয়েছে: ১) "পৃথক সম্পদ পুল (সংযোগবিহীন)" – সমতল, স্তব্ধ লাইন যা পৃথক সাইটগুলির স্থির ক্ষমতা উপস্থাপন করে। ২) "Compute4PUNCH-এর মাধ্যমে ফেডারেটেড পুল" – একটি উচ্চতর, আরও গতিশীল লাইন যা আরও সাইট একীভূত হওয়ার সাথে সাথে বৃদ্ধি পায় এবং ছোট ওঠানামা দেখায়, যা ফেডারেশন জুড়ে লোড ব্যালেন্সিং প্রদর্শন করে। চার্টটি মূল ফলাফলটি চিত্রিত করে: ফেডারেটেড সিস্টেম ব্যবহারকারীদের তার বিচ্ছিন্ন অংশগুলির যোগফলের চেয়ে একটি বৃহত্তর, আরও স্থিতিস্থাপক এবং আরও দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা ভার্চুয়াল সম্পদ পুল প্রদান করে।

প্রাথমিক প্রোটোটাইপগুলি সফলভাবে একটি একক প্রবেশ বিন্দু (JupyterHub) থেকে একাধিক ব্যাকএন্ড HTCondor পুল এবং HPC ক্লাস্টারে (যেমন, KIT, DESY-তে) কাজ জমা প্রদর্শন করেছে। CVMFS-এর মাধ্যমে কন্টেইনারাইজড পরিবেশ ব্যবহার করে কাজগুলি বিভিন্ন স্থাপত্যে স্বচ্ছভাবে কার্যকর করা হয়েছে। প্রাথমিক মেট্রিক্স ইঙ্গিত দেয় যে ফেডারেশন জুড়ে কম ব্যবহার করা চক্রগুলির সুবিধা নিয়ে ব্যবহারকারীদের জন্য কাজের অপেক্ষার সময় হ্রাস পেয়েছে, যদিও ডেটা-নিবিড় ওয়ার্কলোডের জন্য সাইট-অন্তর্বর্তী ডেটা স্থানান্তর বিলম্ব একটি গুরুত্বপূর্ণ ফ্যাক্টর রয়ে গেছে।

6. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ধারণাগত কেস স্টাডি

পরিস্থিতি: একটি মাল্টি-মেসেঞ্জার জ্যোতির্বিদ্যা বিশ্লেষণ যা একটি নিউট্রিনো টেলিস্কোপ (IceCube) এবং একটি গামা-রে অবজারভেটরি (CTA) থেকে ডেটা সম্পর্কযুক্ত করে।

ফেডারেশন ছাড়া ওয়ার্কফ্লো: গবেষককে অবশ্যই: ১. সিমুলেশনের জন্য একটি HPC ক্লাস্টারে এবং ইভেন্ট প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি HTC ফার্মে পৃথক কম্পিউট বরাদ্দের জন্য আবেদন করতে হবে। ২. বিভিন্ন ইনস্টিটিউটের স্টোরেজ সিস্টেমের মধ্যে বড় ডেটাসেট (টেরাবাইট-স্কেল) ম্যানুয়ালি স্থানান্তর করতে হবে। ৩. ভিন্নধর্মী সফটওয়্যার পরিবেশ এবং প্রমাণীকরণ পদ্ধতি পরিচালনা করতে হবে।

Compute4PUNCH/Storage4PUNCH-এর সাথে ওয়ার্কফ্লো: ১. গবেষক একটি একক টোকেন দিয়ে PUNCH JupyterHub-এ লগ ইন করেন। ২. বিশ্লেষণ ওয়ার্কফ্লো সংজ্ঞায়িত করা হয় (যেমন, Snakemake বা অনুরূপ ব্যবহার করে)। সিমুলেশন কাজগুলি (HPC-উপযুক্ত) স্বয়ংক্রিয়ভাবে TARDIS-এর মাধ্যমে উপযুক্ত HPC সম্পদে রুট করা হয়। উচ্চ-থ্রুপুট ইভেন্ট প্রক্রিয়াকরণ কাজগুলি HTC ফার্মে প্রেরণ করা হয়। ৩. ওয়ার্কফ্লো ফেডারেটেড স্টোরেজ নামস্থানের মাধ্যমে ডেটা উল্লেখ করে (যেমন, `punch://data/icecube/run_xyz.root`)। অন্তর্নিহিত XRootD/dCache ফেডারেশন অবস্থান এবং স্থানান্তর পরিচালনা করে। ৪. সমস্ত কাজ CVMFS থেকে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সফটওয়্যার পরিবেশ টানে। এই কেস স্টাডিটি রূপান্তরমূলক সম্ভাবনা প্রদর্শন করে: গবেষক অবকাঠামো লজিস্টিক্সের পরিবর্তে বিজ্ঞানের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেন।

7. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও উন্নয়ন রোডম্যাপ

PUNCH4NFDI অবকাঠামো বেশ কয়েকটি উন্নত প্রয়োগের ভিত্তি স্থাপন করে:

• ফেডারেটেড মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ: বৃহৎ-স্কেল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সাইট জুড়ে ভিন্নধর্মী GPU-এর সুবিধা নেওয়া, সম্ভাব্যভাবে PyTorch বা TensorFlow-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে যা HTCondor/TARDIS ব্যাকএন্ডের জন্য অভিযোজিত ফেডারেটেড লার্নিং অ্যালগরিদমের সাথে।
• গতিশীল, নীতি-চালিত ওয়ার্কলোড প্লেসমেন্ট: কার্বন-সচেতন স্কেডিউলিং একীভূত করা, যেখানে কাজগুলি উচ্চ নবায়নযোগ্য শক্তি প্রাপ্যতা সহ সাইটগুলিতে রুট করা হয়, গ্রিন অ্যালগরিদম উদ্যোগ দ্বারা অন্বেষিত ধারণাগুলির অনুরূপ।
• আন্তঃ-কনসোর্টিয়াম ফেডারেশন: অন্যান্য NFDI কনসোর্টিয়াম বা ইউরোপীয় উদ্যোগ যেমন ইউরোপীয় ওপেন সায়েন্স ক্লাউড (EOSC)-এর সাথে সংযোগের জন্য একটি ব্লুপ্রিন্ট হিসাবে কাজ করা, একটি প্যান-ইউরোপীয় গবেষণা অবকাঠামো তৈরি করা।
• বুদ্ধিমান ডেটা ক্যাশিং ও প্রি-ফেচিং: ওয়ার্কফ্লো প্রোভেনেন্স এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কম্পিউট সাইটগুলিতে ডেটাসেটগুলিকে সক্রিয়ভাবে ক্যাশ করা, WAN বিলম্ব প্রশমিত করা, IRIS-HEP-এর মতো প্রকল্পগুলির জন্যও কেন্দ্রীয় একটি চ্যালেঞ্জ।

8. বিশ্লেষকের দৃষ্টিভঙ্গি: মূল অন্তর্দৃষ্টি, যৌক্তিক প্রবাহ, শক্তি ও দুর্বলতা, কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি

মূল অন্তর্দৃষ্টি: PUNCH4NFDI একটি নতুন সুপারকম্পিউটার তৈরি করছে না; এটি একটি ভার্চুয়ালাইজেশন এবং অর্কেস্ট্রেশন স্তর তৈরি করছে যা জার্মানির খণ্ডিত, বিচ্ছিন্ন গবেষণা কম্পিউট ল্যান্ডস্কেপকে একটি সুসংগত, ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ইউটিলিটিতে পরিণত করে। এটি একটি ক্লাসিক "প্রতিস্থাপনের উপর ফেডারেশন" কৌশল, যা বিপ্লবী পরিবর্তনের চেয়ে গ্রহণযোগ্যতা এবং ক্রমবর্ধমানতাকে অগ্রাধিকার দেয়—সরকারি অর্থায়নে প্রতিষ্ঠানগুলির রাজনৈতিক ও কার্যকরী বাস্তবতা বিবেচনায় একটি ব্যবহারিকভাবে উজ্জ্বল পদক্ষেপ।

যৌক্তিক প্রবাহ: যুক্তিটি সঠিক: ১) ভিন্নধর্মিতা এবং মালিকানা স্বীকার করুন (সম্পদ প্রতিষ্ঠানগুলির সাথে থাকে)। ২) ন্যূনতম নতুন প্রয়োজনীয়তা আরোপ করুন (টোকেন, কন্টেইনার ব্যবহার করুন)। ৩) জটিলতা বিমূর্ত করার জন্য একটি স্মার্ট, অভিযোজিত মিডলওয়্যার স্তর (COBalD/TARDIS) সন্নিবেশ করুন। ৪) সহজ, আধুনিক ব্যবহারকারী ইন্টারফেস (JupyterHub) প্রদান করুন। ৫) লুপটি সম্পূর্ণ করতে একইভাবে ডেটা ফেডারেট করুন। এটি একটি বটম-আপ ইন্টিগ্রেশন প্লেবুক যা অন্যান্য কনসোর্টিয়ামগুলির অধ্যয়ন করা উচিত।

শক্তি ও দুর্বলতা: শক্তি: HEP সম্প্রদায় থেকে যুদ্ধ-পরীক্ষিত উপাদানগুলির (HTCondor, dCache, CVMFS) ব্যবহার প্রযুক্তিগত ঝুঁকি ব্যাপকভাবে হ্রাস করে। AAI এবং কন্টেইনারের উপর ফোকাস গ্রহণের দুটি বৃহত্তম বাধা মোকাবেলা করে: প্রবেশাধিকার এবং সফটওয়্যার। COBalD/TARDIS পছন্দটি অনুপ্রাণিত—এটি একটি হালকা ওজনের, পাইথন-ভিত্তিক স্কেডুলার যা এই সঠিক হাইব্রিড-ক্লাউড, সুযোগসন্ধানী পরিস্থিতির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সমালোচনামূলক দুর্বলতা: ঘরের হাতি হল ডেটা গতিশীলতা। কম্পিউট ফেডারেট করা স্টোরেজ ফেডারেট করার চেয়ে সহজ। কাগজটি ক্যাশিং এবং মেটাডেটা মূল্যায়নের কথা উল্লেখ করেছে, কিন্তু সামঞ্জস্যপূর্ণ গ্লোবাল নামস্থান কর্মক্ষমতা, WAN ডেটা স্থানান্তর খরচ, এবং ক্রস-সাইট ডেটা নীতি প্রয়োগের কঠিন সমস্যাগুলি কেবল ইঙ্গিত করা হয়েছে। এখানে একটি শক্তিশালী সমাধান ছাড়া, ফেডারেটেড কম্পিউট পুল ডেটা-নিবিড় ওয়ার্কলোডের জন্য পঙ্গু হয়ে পড়বে। তদুপরি, সাফল্য সম্পূর্ণরূপে সদস্যদের থেকে টেকসই "ইন-কাইন্ড" অবদানের উপর নির্ভরশীল—একটি সম্ভাব্যভাবে ভঙ্গুর অর্থনৈতিক মডেল।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: ১. PUNCH4NFDI-এর জন্য: ডেটা স্তরের উপর দ্বিগুণ মনোযোগ দিন। ডেটা ব্যবস্থাপনার জন্য Rucio এবং কার্যকরী অভিজ্ঞতার জন্য ওপেন সায়েন্স গ্রিড-এর মতো প্রকল্পগুলির সাথে আক্রমনাত্মকভাবে অংশীদারিত্ব করুন। সম্পদ সরবরাহকারীদের সাথে বিশেষ করে ডেটা ইগ্রেস খরচ সম্পর্কে স্পষ্ট SLA বিকাশ করুন। ২. প্রতিযোগী/অনুকরণকারীদের জন্য: কেবল স্থাপত্য অনুলিপি করবেন না। আসল পাঠ হল শাসন এবং হালকা ওজনের একীকরণ মডেলে। কয়েকটি ইচ্ছুক সাইটে একটি কার্যকরী প্রোটোটাইপ দিয়ে শুরু করুন এবং জৈবিকভাবে বৃদ্ধি করুন। ৩. বিক্রেতা ও অর্থায়ন সংস্থাগুলির জন্য: এই মডেলটি প্রদর্শন করে যে ভবিষ্যতের গবেষণা কম্পিউটিং বিনিয়োগে কাঁচা হার্ডওয়্যারের মতো, যদি না বেশি হয়, অন্তত একীকরণ মিডলওয়্যার এবং সফটওয়্যার টেকসইতা (যেমন COBalD) তহবিল করা উচিত। "আঠা" তহবিল করুন।

উপসংহারে, PUNCH4NFDI-এর পদ্ধতিটি ব্যবহারিক সাইবারইনফ্রাস্ট্রাকচার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে একটি মাস্টারক্লাস। এটি স্বীকার করে যে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং-এর সবচেয়ে বড় বাধা প্রায়শই FLOPS নয়, বরং ব্যবহারযোগ্যতা এবং প্রবেশাধিকার। যদি তারা ফেডারেটেড ডেটা বাদামটি ভাঙতে পারে, তাহলে তারা জার্মান নয়, বরং ইউরোপীয়, গবেষণা কম্পিউটিংকে পুনরায় আকার দেওয়ার সত্যিকারের সম্ভাবনা সহ একটি মডেল তৈরি করবে।

9. তথ্যসূত্র

1. PUNCH4NFDI Consortium. (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.
3. Giffels, M., et al. (2023). COBalD/TARDIS - A dynamic resource overlay for opportunistic computing. Journal of Physics: Conference Series.
4. Blomer, J., et al. (2011). The CernVM File System. Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004.
5. 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). (উল্লেখ করা হয়েছে এমন একটি রূপান্তরমূলক গণনামূলক পদ্ধতির উদাহরণ হিসাবে যা এই ধরনের ফেডারেটেড অবকাঠামোর সুবিধা নিতে পারে)।
6. dCache Collaboration. (2023). dCache: A distributed storage system. https://www.dcache.org.
7. XRootD Collaboration. (2023). XRootD: High performance, scalable fault tolerant access to data. https://xrootd.slac.stanford.edu.
8. European Open Science Cloud (EOSC). (2024). https://eosc-portal.eu.