PUNCH4NFDI-এর জন্য ফেডারেটেড হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউট ও স্টোরেজ অবকাঠামো

1. ভূমিকা

PUNCH4NFDI (জাতীয় গবেষণা ডেটা অবকাঠামোর জন্য কণা, মহাবিশ্ব, নিউক্লিয়াস ও হ্যাড্রন) কনসোর্টিয়াম, যা জার্মান গবেষণা ফাউন্ডেশন (DFG) দ্বারা অর্থায়িত, কণা পদার্থবিদ্যা, জ্যোতির্বিদ্যা, জ্যোতি-কণা পদার্থবিদ্যা, হ্যাড্রন পদার্থবিদ্যা এবং নিউক্লিয়ার পদার্থবিদ্যা সম্প্রদায়ের প্রায় ৯,০০০ বিজ্ঞানীর প্রতিনিধিত্ব করে। বৃহত্তর NFDI উদ্যোগের মধ্যে নিহিত, এর প্রধান লক্ষ্য হল একটি ফেডারেটেড এবং FAIR (খুঁজে পাওয়া যায়, প্রবেশযোগ্য, আন্তঃপরিচালনযোগ্য, পুনর্ব্যবহারযোগ্য) বিজ্ঞান ডেটা প্ল্যাটফর্ম প্রতিষ্ঠা করা। এই প্ল্যাটফর্মের লক্ষ্য সংশ্লিষ্ট প্রতিষ্ঠানগুলির বিচিত্র কম্পিউটিং ও স্টোরেজ সম্পদে নিরবচ্ছিন্ন প্রবেশাধিকার প্রদান করা, যাতে সূচকীয়ভাবে বর্ধিত ডেটার পরিমাণ এবং গণনাভিত্তিক নিবিড় বিশ্লেষণ অ্যালগরিদম দ্বারা সৃষ্ট সাধারণ চ্যালেঞ্জগুলির সমাধান করা যায়। এই নথিটি স্থাপত্যিক ধারণাগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে—Compute4PUNCH এবং Storage4PUNCH—যেগুলি জার্মানির হেটেরোজিনিয়াস গবেষণা অবকাঠামোকে ফেডারেট করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

2. ফেডারেটেড হেটেরোজিনিয়াস কম্পিউট অবকাঠামো – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH উচ্চ-থ্রুপুট কম্পিউট (HTC), উচ্চ-কার্যক্ষমতা কম্পিউট (HPC), এবং ক্লাউড সিস্টেম সহ বিস্তৃত পরিসরের প্রকৃত অবদানকৃত সম্পদ কার্যকরভাবে ব্যবহার করার চ্যালেঞ্জের সমাধান করে, যা সমগ্র জার্মানি জুড়ে বিতরণ করা। এই সম্পদগুলি স্থাপত্য, অপারেটিং সিস্টেম, সফটওয়্যার স্ট্যাক এবং প্রবেশাধিকার নীতিতে ভিন্ন। মূল নকশা নীতি হল বিদ্যমান, পরিচালনাগত সম্পদ প্রদানকারীদের উপর ন্যূনতম হস্তক্ষেপ সহ একটি ঐক্যবদ্ধ ওভারলে সিস্টেম তৈরি করা।

2.1. মূল স্থাপত্য ও সংহতকরণ

ফেডারেশনটি কেন্দ্রীয় ব্যাচ সিস্টেম ওভারলে হিসাবে HTCondor কে কেন্দ্র করে গড়ে উঠেছে। হেটেরোজিনিয়াস সম্পদগুলি COBalD/TARDIS সম্পদ মেটা-শিডিউলার ব্যবহার করে গতিশীলভাবে সংহত করা হয়। COBalD/TARDIS একটি বুদ্ধিমান ব্রোকার হিসাবে কাজ করে, সম্পদের প্রাপ্যতা, কাজের প্রয়োজনীয়তা এবং নীতির ভিত্তিতে উপযুক্ত ব্যাকএন্ডে (যেমন, Slurm, Kubernetes ক্লাস্টার) পাইলট জব পাঠায়। এটি শারীরিকভাবে পৃথক সিস্টেমগুলি থেকে একটি একক, যৌক্তিক সম্পদ পুল তৈরি করে।

2.2. ব্যবহারকারী প্রবেশাধিকার ও সফটওয়্যার পরিবেশ

ব্যবহারকারীর প্রবেশ বিন্দু প্রদান করা হয় ঐতিহ্যগত লগইন নোড এবং একটি JupyterHub পরিষেবার মাধ্যমে। একটি টোকেন-ভিত্তিক প্রমাণীকরণ ও অনুমোদন অবকাঠামো (AAI) প্রবেশাধিকারকে প্রমিত করে। সফটওয়্যার পরিবেশের জটিলতা কন্টেইনার প্রযুক্তি (যেমন, Docker, Singularity/Apptainer) এবং CERN ভার্চুয়াল মেশিন ফাইল সিস্টেম (CVMFS) এর মাধ্যমে পরিচালনা করা হয়, যা বিশ্বব্যাপী কম্পিউট নোডগুলিতে স্কেলযোগ্য, শুধুমাত্র-পঠনযোগ্য সফটওয়্যার বিতরণ প্রদান করে।

3. ফেডারেটেড স্টোরেজ অবকাঠামো – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH-এর লক্ষ্য সম্প্রদায়-সরবরাহকৃত স্টোরেজ সিস্টেমগুলিকে ফেডারেট করা, যা প্রাথমিকভাবে dCache এবং XRootD প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে, যা উচ্চ-শক্তি পদার্থবিদ্যা (HEP) তে সুপ্রতিষ্ঠিত। ফেডারেশনটি সাধারণ নামস্থান এবং প্রোটোকল (যেমন xrootd, WebDAV) ব্যবহার করে একটি ঐক্যবদ্ধ ডেটা অ্যাক্সেস স্তর উপস্থাপন করে। এই ধারণাটি ফেডারেশন জুড়ে ডেটার অবস্থানগততা এবং আবিষ্কারযোগ্যতা উন্নত করার জন্য ক্যাশিং সমাধান এবং মেটাডেটা হ্যান্ডলিং পরিষেবাগুলি সংহত করার মূল্যায়নও করে।

4. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন ও উপাদানসমূহ

4.1. প্রমাণীকরণ ও অনুমোদন (AAI)

একটি টোকেন-ভিত্তিক AAI (সম্ভবত OAuth 2.0/OpenID Connect মানদণ্ড ব্যবহার করে, WLCG IAM বা INDIGO IAM এর অনুরূপ) একটি একক সাইন-অন অভিজ্ঞতা প্রদান করে। এটি সম্প্রদায় পরিচয়গুলিকে স্থানীয় সম্পদ অনুমতির সাথে ম্যাপ করে, হেটেরোজিনিয়াস স্থানীয় প্রমাণীকরণ সিস্টেমগুলিকে (যেমন, Kerberos, SSH কী) বিমূর্ত করে।

4.2. সম্পদ মেটা-শিডিউলিং: COBalD/TARDIS

COBalD (সমন্বয়কারী) এবং TARDIS (স্বচ্ছ অভিযোজিত সম্পদ গতিশীল সংহতকরণ সিস্টেম) একসাথে কাজ করে। COBalD উচ্চ-স্তরের শিডিউলিং সিদ্ধান্ত নেয়, যখন TARDIS লক্ষ্য সম্পদগুলিতে "পাইলট" বা "স্থানধারক কাজ"-এর জীবনচক্র পরিচালনা করে। এই বিচ্ছিন্নতা নমনীয় নীতি প্রয়োগ (যেমন, খরচ, ন্যায্যতা, অগ্রাধিকার) এবং ওঠানামা সম্পদ অবস্থার সাথে গতিশীল অভিযোজনের অনুমতি দেয়। শিডিউলিংকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসাবে মডেল করা যেতে পারে, একটি খরচ ফাংশন $C_{total} = \sum_{i}(w_i \cdot T_i) + \lambda \cdot R$ কে ন্যূনতম করা, যেখানে $T_i$ হল কাজ $i$ এর টার্নআরাউন্ড সময়, $w_i$ হল এর অগ্রাধিকার ওজন, $R$ সম্পদ ব্যবহারের খরচ উপস্থাপন করে, এবং $\lambda$ হল একটি ভারসাম্য প্যারামিটার।

4.3. ডেটা ও সফটওয়্যার স্তর

CVMFS সফটওয়্যার বিতরণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এটি একটি বিষয়বস্তু-ঠিকানাযোগ্য স্টোরেজ মডেল এবং আক্রমনাত্মক ক্যাশিং (স্ট্র্যাটাম 0/1 সার্ভার এবং স্থানীয় Squid ক্যাশ সহ) ব্যবহার করে সফটওয়্যার রিপোজিটরি দক্ষতার সাথে সরবরাহ করে। ফেডারেশন সম্ভবত CVMFS স্ট্র্যাটার একটি শ্রেণিবিন্যাস ব্যবহার করে, যেখানে একটি কেন্দ্রীয় PUNCH রিপোজিটরি স্ট্র্যাটাম 0 এবং প্রাতিষ্ঠানিক স্ট্র্যাটাম 1 মিরর রয়েছে। ডেটা অ্যাক্সেস একটি অনুরূপ ফেডারেটেড মডেল অনুসরণ করে, যেখানে স্টোরেজ উপাদানগুলি (SEs) একটি বিশ্বব্যাপী ডিরেক্টরিতে (যেমন Rucio বা একটি সরল REST পরিষেবা) তাদের এন্ডপয়েন্ট প্রকাশ করে, যা ক্লায়েন্টদের স্বচ্ছভাবে ডেটার অবস্থান সমাধান করতে দেয়।

5. প্রোটোটাইপ অবস্থা ও প্রাথমিক অভিজ্ঞতা

নথিটি ইঙ্গিত দেয় যে Compute4PUNCH এবং Storage4PUNCH উভয়েরই প্রোটোটাইপ কার্যকরী। প্রাথমিক বৈজ্ঞানিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি কার্যকর করা হয়েছে, যা কর্মক্ষমতা, ব্যবহারযোগ্যতা এবং সংহতকরণের ব্যথা বিন্দুগুলির উপর মূল্যবান প্রতিক্রিয়া প্রদান করেছে। যদিও উদ্ধৃত অংশে নির্দিষ্ট বেঞ্চমার্ক সংখ্যা প্রদান করা হয়নি, সফল কার্যকরীকরণ ইঙ্গিত দেয় যে ওভারলে ব্যাচ সিস্টেম, AAI সংহতকরণ এবং CVMFS এর মাধ্যমে সফটওয়্যার সরবরাহের মৌলিক কার্যকারিতা যাচাই করা হয়েছে। অভিজ্ঞতাগুলি নীতি কনফিগারেশন, ত্রুটি হ্যান্ডলিং এবং ব্যবহারকারী ডকুমেন্টেশনে পরিমার্জনার দিকনির্দেশনা দিচ্ছে।

7. প্রযুক্তিগত গভীর অনুসন্ধান

সম্পদ শিডিউলিংয়ের জন্য গাণিতিক মডেল: COBalD/TARDIS সিস্টেমটিকে একটি সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন সমস্যা সমাধান হিসাবে ধারণা করা যেতে পারে। ধরা যাক $J$ হল কাজের সেট, $R$ হল সম্পদের সেট, এবং $S$ হল সম্পদ অবস্থার সেট (যেমন, নিষ্ক্রিয়, ব্যস্ত, নিষ্কাশিত)। শিডিউলার একটি ইউটিলিটি ফাংশন $U$ কে সর্বাধিক করার লক্ষ্য রাখে যা কাজের অগ্রাধিকার $p_j$, সম্পদ দক্ষতা $e_{j,r}$, এবং খরচ $c_r$ বিবেচনা করে: $$\max \sum_{j \in J} \sum_{r \in R} x_{j,r} \cdot U(p_j, e_{j,r}, c_r)$$ সীমাবদ্ধতার অধীন: $$\sum_{j} x_{j,r} \leq C_r \quad \forall r \in R \quad \text{(সম্পদ ধারণক্ষমতা)}$$ $$\sum_{r} x_{j,r} \leq 1 \quad \forall j \in J \quad \text{(কাজ বরাদ্দ)}$$ $$x_{j,r} \in \{0,1\} \quad \text{(বাইনারি সিদ্ধান্ত চলক)}$$ যেখানে $x_{j,r}=1$ যদি কাজ $j$ সম্পদ $r$ এ বরাদ্দ করা হয়। TARDIS বাস্তব-সময় অবস্থা $S$ এর ভিত্তিতে বরাদ্দের সম্ভাব্যতা গতিশীলভাবে পরিচালনা করে।

পরীক্ষামূলক ফলাফল ও চিত্র বিবরণ: প্রদত্ত PDF উদ্ধৃতিতে নির্দিষ্ট কর্মক্ষমতা গ্রাফ না থাকলেও, একটি সাধারণ মূল্যায়নে নিম্নলিখিত চিত্রগুলির তুলনা অন্তর্ভুক্ত থাকবে:
১. সময়ের সাথে কাজের থ্রুপুট: একটি লাইন চার্ট যা ফেডারেটেড পুল বনাম পৃথক সম্পদ ক্লাস্টার জুড়ে প্রতি ঘন্টায় সম্পন্ন কাজের সংখ্যা দেখায়, সমষ্টি সুবিধা প্রদর্শন করে।
২. সম্পদ ব্যবহারের হিটম্যাপ: একটি গ্রিড ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা এক সপ্তাহ ধরে বিভিন্ন সম্পদ প্রদানকারী (KIT, DESY, Bielefeld, ইত্যাদি) জুড়ে ব্যবহৃত CPU/GPU এর শতাংশ দেখায়, লোড ব্যালেন্সিং এর কার্যকারিতা তুলে ধরে।
৩. কাজ শুরু লেটেন্সি CDF: একটি ক্রমবর্ধমান বন্টন ফাংশন প্লট যা ফেডারেটেড সিস্টেমে কাজ জমা দেওয়া থেকে কার্যকর শুরু হওয়ার সময় স্থানীয় ব্যাচ সিস্টেমে সরাসরি জমা দেওয়ার সাথে তুলনা করে, মেটা-শিডিউলিং ওভারহেড প্রকাশ করে।
৪. ডেটা অ্যাক্সেস কর্মক্ষমতা: একটি বার চার্ট যা স্থানীয়ভাবে অ্যাক্সেস করা ডেটা, একই অঞ্চলের একটি ফেডারেটেড স্টোরেজ উপাদান থেকে এবং একটি দূরবর্তী ফেডারেটেড উপাদান থেকে পড়া/লেখার গতির তুলনা করে, ক্যাশিং এবং নেটওয়ার্কের প্রভাব চিত্রিত করে।

8. বিশ্লেষণ কাঠামো ও ধারণাগত মডেল

কেস স্টাডি: জ্যোতির্বিদ্যা জরিপ ডেটার ফেডারেটেড বিশ্লেষণ
দৃশ্যকল্প: Thüringer Landessternwarte Tautenburg-এর একটি গবেষণা দলের Sloan Digital Sky Survey (SDSS) থেকে ১ PB ইমেজিং ডেটা প্রক্রিয়া করার প্রয়োজন রয়েছে গ্যালাক্সি ক্লাস্টার সনাক্ত করতে, যা একটি গণনাভিত্তিক নিবিড় কাজ যার জন্য ~১০০,০০০ CPU-ঘন্টা প্রয়োজন।
Compute4PUNCH/Storage4PUNCH এর মাধ্যমে প্রক্রিয়া:
১. প্রমাণীকরণ: গবেষক তাদের প্রাতিষ্ঠানিক পরিচয়পত্র ব্যবহার করে PUNCH JupyterHub-এ লগ ইন করেন (টোকেন-ভিত্তিক AAI এর মাধ্যমে)।
২. সফটওয়্যার পরিবেশ: তাদের Jupyter নোটবুক কার্নেল CVMFS-এ হোস্ট করা একটি কন্টেইনার ইমেজ থেকে চলে, যাতে সমস্ত প্রয়োজনীয় জ্যোতির্বিদ্যা প্যাকেজ (Astropy, SExtractor, ইত্যাদি) রয়েছে।
৩. কাজ সংজ্ঞা ও জমা: তারা নোটবুকে একটি প্যারামিটার সুইপ কাজ সংজ্ঞায়িত করে। নোটবুকটি এইগুলিকে একটি HTCondor DAG (নির্দেশিত অ্যাসাইক্লিক গ্রাফ) হিসাবে ফেডারেটেড পুলে জমা দিতে একটি PUNCH ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে।
৪. সম্পদ ম্যাচিং ও কার্যকরীকরণ: COBalD/TARDIS কাজের প্রয়োজনীয়তা (CPU, মেমরি, সম্ভবত GPU) মূল্যায়ন করে এবং সেগুলিকে পাইলট করে, উদাহরণস্বরূপ, KIT-এ HTC পুল, Bielefeld বিশ্ববিদ্যালয়ে HPC সারি, এবং DESY-তে ক্লাউড নোড জুড়ে উপলব্ধ স্লটে। কাজগুলি ইনপুট ডেটা নিকটতম স্টোরেজ অবস্থান থেকে ফেডারেটেড XRootD নামস্থানের মাধ্যমে পড়ে, সম্ভবত একটি ক্যাশ ব্যবহার করে।
৫. ফলাফল সমষ্টি: আউটপুট ফাইলগুলি ফেডারেটেড স্টোরেজে ফেরত লেখা হয়। গবেষক একটি ঐক্যবদ্ধ ওয়েব ড্যাশবোর্ডের মাধ্যমে অগ্রগতি নিরীক্ষণ করেন এবং শেষ পর্যন্ত বিশ্লেষণের জন্য তাদের নোটবুকে ফলাফলগুলি সমষ্টি করেন।
এই কেসটি পরিচয়, কম্পিউট, স্টোরেজ এবং সফটওয়্যার ব্যবস্থাপনার নিরবচ্ছিন্ন সংহতকরণ প্রদর্শন করে।

9. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও উন্নয়ন রোডম্যাপ

PUNCH4NFDI অবকাঠামো বেশ কয়েকটি উন্নত অ্যাপ্লিকেশনের ভিত্তি স্থাপন করে:
১. ফেডারেটেড মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ: হেটেরোজিনিয়াস সম্পদ পুল, যার মধ্যে সম্ভাব্য GPU ক্লাস্টার অন্তর্ভুক্ত, প্রাতিষ্ঠানিক সীমানা জুড়ে PyTorch বা TensorFlow এর মতো বিতরণিত ML প্রশিক্ষণ কাঠামো সমর্থন করতে পারে, গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা মোকাবেলা করতে যেখানে ডেটা কেন্দ্রীভূত করা যায় না।
২. ইন্টারেক্টিভ বিশ্লেষণ ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন: JupyterHub পরিষেবাটিকে স্কেলযোগ্য, ব্যাকএন্ড-চালিত ইন্টারেক্টিভ ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল (যেমন, ফেডারেশনে Dask ক্লাস্টারের সাথে সংযুক্ত Jupyter উইজেট) দিয়ে বৃহৎ ডেটাসেট অন্বেষণের জন্য উন্নত করা।
৩. বহিরাগত ক্লাউড ও HPC কেন্দ্রের সাথে সংহতকরণ: ফেডারেশন মডেলটিকে একটি সাধারণ বিলিং/হিসাবরক্ষণ স্তরের মাধ্যমে বাণিজ্যিক ক্লাউড ক্রেডিট (যেমন, AWS, GCP) বা জাতীয় সুপারকম্পিউটিং কেন্দ্র (যেমন, JSC-তে JUWELS) অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত করা, বিজ্ঞানের জন্য একটি সত্যিকারের হাইব্রিড ক্লাউড তৈরি করা।
৪. মেটাডেটা ও ডেটা লেক সংহতকরণ: সরল ফাইল ফেডারেশন থেকে একটি সংহত ডেটা লেক স্থাপত্যে যাওয়া, যেখানে স্টোরেজ স্তরটি একটি ঐক্যবদ্ধ মেটাডেটা ক্যাটালগ (যেমন, Rucio বা iRODS ভিত্তিক) এর সাথে যুক্ত থাকে, যা সম্প্রদায় জুড়ে ডেটা আবিষ্কার এবং উৎপত্তি ট্র্যাকিং সক্ষম করে।
৫. ওয়ার্কফ্লো-এজ-এ-সার্ভিস: ফেডারেটেড অবকাঠামোর উপরে REANA (Reproducible Analysis Platform) বা Apache Airflow এর মতো উচ্চ-স্তরের প্ল্যাটফর্ম পরিষেবা প্রদান করা, যা বিজ্ঞানীদের অন্তর্নিহিত অবকাঠামো পরিচালনা না করেই জটিল, পুনরুৎপাদনযোগ্য বিশ্লেষণ পাইপলাইন সংজ্ঞায়িত এবং কার্যকর করতে দেয়।

উন্নয়ন রোডম্যাপ সম্ভবত উৎপাদন পরিষেবা শক্তিশালীকরণ, সম্পদ পুল সম্প্রসারণ, আরও পরিশীলিত ডেটা ব্যবস্থাপনা টুল সংহতকরণ এবং অ-বিশেষজ্ঞ ব্যবহারকারীদের জন্য গ্রহণের বাধা কমাতে ব্যবহারকারী-বান্ধব API এবং SDK বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করবে।

10. 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 - Practice and Experience, 17(2-4), 323-356. https://doi.org/10.1002/cpe.938
3. Blomer, J., et al. (2011). Distribution of software in the CernVM file system with Parrot. Journal of Physics: Conference Series, 331(4), 042009. https://doi.org/10.1088/1742-6596/331/4/042009
4. Giffels, M., et al. (2022). COBalD and TARDIS – Dynamic resource overlay for opportunistic computing. EPJ Web of Conferences, 251, 02009. https://doi.org/10.1051/epjconf/202225102009
5. dCache Collaboration. (2023). dCache: A distributed storage data caching system. Retrieved from https://www.dcache.org/
6. XRootD Collaboration. (2023). XRootD: High performance, scalable fault tolerant access to data. Retrieved from http://xrootd.org/
7. Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18
8. Verma, A., et al. (2015). Large-scale cluster management at Google with Borg. Proceedings of the Tenth European Conference on Computer Systems (EuroSys '15). https://doi.org/10.1145/2741948.2741964