PUNCH4NFDI के लिए संघीय विषमगणना और भंडारण अवसंरचना

1. परिचय

PUNCH4NFDI (नेशनल रिसर्च डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए पार्टिकल्स, यूनिवर्स, न्यूक्लाई एंड हैड्रॉन्स) DFG (डॉयचे फोर्शुंग्सगेमाइनशाफ्ट) द्वारा वित्त पोषित एक प्रमुख जर्मन कंसोर्टियम है। यह कण, एस्ट्रो-, एस्ट्रोपार्टिकल, हैड्रॉन और न्यूक्लियर फिजिक्स समुदायों के लगभग 9,000 वैज्ञानिकों का प्रतिनिधित्व करता है। कंसोर्टियम का प्रमुख लक्ष्य एक संघीय, FAIR (खोजने योग्य, सुलभ, अंतरसंचालनीय, पुन: प्रयोज्य) विज्ञान डेटा प्लेटफॉर्म स्थापित करना है। यह योगदान विशेष रूप से वास्तुशिल्प अवधारणाओं पर विस्तार से बताता है—Compute4PUNCH और Storage4PUNCH—जर्मनी भर की सदस्य संस्थाओं द्वारा योगदान की गई अत्यधिक विषम कंप्यूटिंग (HPC, HTC, क्लाउड) और भंडारण संसाधनों तक एकीकृत पहुंच प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया।

2. Federated Heterogeneous Compute Infrastructure – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH पहल संसाधन प्रदाताओं के परिचालन मॉडल में बड़े बदलाव लागू किए बिना, मौजूदा कंप्यूट संसाधनों के विविध पूल तो सहज पहुंच प्रदान करने की चुनौती का समाधान करती है।

3. संघीय भंडारण अवसंरचना – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH का लक्ष्य मुख्य रूप से dCache और XRootD प्रौद्योगिकियाँ, जो उच्च-ऊर्जा भौतिकी (HEP) में सुस्थापित हैं।

4. Technical Details & Mathematical Framework

COBalD/TARDIS में कोर शेड्यूलिंग लॉजिक को एक ऑप्टिमाइजेशन समस्या के रूप में मॉडल किया जा सकता है। मान लीजिए $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ HTCondor पूल से संसाधन अनुरोधों का सेट है, और $B = \{b_1, b_2, ..., b_m\}$ उपलब्ध बैकएंड संसाधन प्रकारों (जैसे, HPC नोड, क्लाउड VM) का सेट है। प्रत्येक अनुरोध $r_i$ की आवश्यकताएं (कोर, मेमोरी, सॉफ्टवेयर) होती हैं। प्रत्येक बैकएंड $b_j$ का एक लागत फ़ंक्शन $C_j(r_i)$ और एक प्रोविजनिंग समय $T_j(r_i)$ होता है।

मेटा-शेड्यूलर का उद्देश्य एक मैपिंग $M: R \rightarrow B$ ढूंढना है जो कुल लागत फ़ंक्शन को कम करता है, जो अक्सर वित्तीय लागत और पूरा होने के समय का भारित योग होता है, जो बैकएंड कोटा और सॉफ्टवेयर उपलब्धता जैसे बाधाओं के अधीन होता है:

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

जहाँ $\alpha$ और $\beta$ भारण कारक हैं। यह "गतिशील और पारदर्शी" एकीकरण की चुनौती को औपचारिक रूप देता है।

5. Prototype Results & Performance

पेपर उपलब्ध प्रोटोटाइप पर चल रहे वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के प्रारंभिक अनुभवों पर रिपोर्ट करता है। हालांकि प्रदत्त अंश में विशिष्ट मात्रात्मक बेंचमार्क विस्तृत नहीं हैं, सफल निष्पादन से तात्पर्य है:

• Functional Integration: The HTCondor/COBalD/TARDIS stack successfully routed jobs to different backend systems (HTC, HPC, Cloud).
• सॉफ़्टवेयर डिलीवरी: CVMFS और कंटेनरों ने विषम वर्कर नोड्स पर आवश्यक सॉफ़्टवेयर वातावरण विश्वसनीय रूप से प्रदान किए।
• उपयोगकर्ता पहुंच: JupyterHub और लॉगिन नोड्स शोधकर्ताओं के लिए प्रभावी प्रवेश बिंदु के रूप में कार्य करते थे।

संकल्पनात्मक आरेख: सिस्टम आर्किटेक्चर को एक तीन-परत मॉडल के रूप में कल्पना की जा सकती है:

1. उपयोगकर्ता पहुंच परत: JupyterHub, लॉगिन नोड्स, टोकन AAI.
2. Federation & Scheduling Layer: HTCondor पूल + COBalD/TARDIS मेटा-शेड्यूलर.
3. संसाधन परत: विषम पृष्ठभूमि (HPC क्लस्टर, HTC फार्म, क्लाउड VM) और संघीय भंडारण (dCache, XRootD उदाहरण)।

6. विश्लेषण ढांचा: एक उपयोग मामला परिदृश्य

परिदृश्य: एक परमाणु भौतिकी शोधकर्ता को 10,000 मोंटे कार्लो सिमुलेशन कार्यों को संसाधित करने की आवश्यकता है, जिनमें से प्रत्येक के लिए 4 CPU कोर, 16 GB RAM और एक विशिष्ट सॉफ्टवेयर स्टैक (Geant4, ROOT) की आवश्यकता होती है।

1. प्रस्तुतिकरण: शोधकर्ता PUNCH JupyterHub में लॉग इन करता है, एक विश्लेषण स्क्रिप्ट लिखता है, और 10,000 जॉब्स स्थानीय HTCondor शेड्यूलर को सबमिट करता है।
2. मेटा-शेड्यूलिंग: COBalD/TARDIS, HTCondor कतार की निगरानी करता है। यह उपलब्ध बैकएंड्स का मूल्यांकन करता है: विश्वविद्यालय A का HTC फार्म (कम लागत, उच्च कतार समय), संस्थान B का HPC क्लस्टर (मध्यम लागत, विशेष हार्डवेयर), और एक वाणिज्यिक क्लाउड (उच्च लागत, तत्काल उपलब्धता)।
3. Decision & Execution: अपने लागत मॉडल का उपयोग करते हुए, TARDIS त्वरित शुरुआत के लिए 2,000 तात्कालिक कार्यों को क्लाउड पर भेजने का निर्णय ले सकता है, जबकि शेष कार्यों को सस्ते HTC फार्म पर धीरे-धीरे संसाधित करता रहता है। यह सभी सिस्टमों पर प्रमाणीकरण के लिए टोकन AAI का उपयोग करता है।
4. Software & Data: प्रत्येक जॉब, बैकएंड की परवाह किए बिना, अपना Geant4/ROOT वातावरण CVMFS से प्राप्त करती है। इनपुट डेटा संघीय Storage4PUNCH नेमस्पेस (जैसे, XRootD के माध्यम से) से लाया जाता है, और आउटपुट एक निर्दिष्ट स्टोरेज एंडपॉइंट पर वापस लिखा जाता है।
5. पूर्णता: शोधकर्ता एकल HTCondor जॉब कतार से परिणामों की निगरानी और एकत्रीकरण करता है, अंतर्निहित बहु-अवसंरचना निष्पादन से अनभिज्ञ।

7. Critical Analysis & Expert Perspective

Core Insight: PUNCH4NFDI isn't building another cloud; it's engineering a उल्लेखनीय राजनीतिक और तकनीकी व्यावहारिकता की संघीय परतइसकी वास्तविक नवीनता COBalD/TARDIS मेटा-शेड्यूलर में निहित है, जो संसाधन साझाकरण के लिए एक "कूटनीतिक अनुवादक" के रूप में कार्य करता है, न कि एक विजयी एकीकरणकर्ता। यह मौजूदा संस्थागत क्लस्टरों की संप्रभुता को स्वीकार करता है—जर्मन शैक्षणिक जगत में एक गैर-परक्राम्य वास्तविकता—जबकि फिर भी एक कार्यात्मक सुपरा-संसाधन का सृजन करता है।

Logical Flow: तर्क अकाट्य है: उपयोगकर्ता (JupyterHub/login) से शुरू करें, एक परखी हुई शेड्यूलर (HTCondor) के माध्यम से अव्यवस्था को सारगर्भित करें, फिर एक स्मार्ट ब्रोकर (TARDIS) का उपयोग करके सारगर्भित अनुरोधों को ठोस, राजनीतिक रूप से व्यवहार्य बैकएंड पर मैप करें। सॉफ़्टवेयर के लिए CVMFS और कंटेनरों पर निर्भरता एक उत्कृष्ट चाल है, जो अधिकांश संघों को परेशान करने वाली "निर्भरता की समस्या" को हल करती है। भंडारण रणनीति समझदारी से रूढ़िवादी है, जो HEP से सिद्ध dCache/XRootD जोड़ी पर आधारित है, जिससे किसी एक नई तकनीक को थोपने की कोशिश करने के दलदल से बचा जाता है।

Strengths & Flaws:

• शक्तियाँ: न्यूनतम आक्रमण यह इसकी सुपरपावर है। इसके लिए प्रदाताओं को अपनी स्थानीय नीतियों को बदलने की आवश्यकता नहीं है। इसका उपयोग परिपक्व, समुदाय-संचालित उपकरण (HTCondor, CVMFS, dCache) जैसी परियोजनाएँ अनुकूलित ढाँचों पर बनी परियोजनाओं के विपरीत जोखिम को काफी कम करती हैं और स्थिरता बढ़ाती हैं। ध्यान FAIR सिद्धांतों आधुनिक वित्तपोषण आदेशों के साथ पूरी तरह से मेल खाता है।
• Flaws & Risks: मेटा-शेड्यूलर दृष्टिकोण एक जटिलता और संभावित विफलता का एकल बिंदु. COBalD/TARDIS, हालांकि आशाजनक है, अन्य घटकों की तरह युद्ध-कठोर नहीं है। कैशिंग/मेटाडेटा तकनीक (जैसे Rucio) के "मूल्यांकन" से संकेत मिलता है कि सबसे कठिन हिस्सा आगे है: intelligent data management. इसके बिना, यह एक संलग्न भंडारण निर्देशिका के साथ एक compute federation है, न कि एक सुसंगत डेटा-केंद्रित प्लेटफ़ॉर्म। इसमें एक छिपा हुआ जोखिम भी है performance unpredictability उपयोगकर्ताओं के लिए, क्योंकि उनके कार्य मौलिक रूप से भिन्न आर्किटेक्चर के बीच स्थानांतरित होते हैं।

क्रियात्मक अंतर्दृष्टि:

1. PUNCH Architects के लिए: TARDIS को मजबूत और अवलोकन योग्य बनाने पर दोगुना ध्यान दें। इसके मेट्रिक्स और निर्णय लॉग अनुकूलन और विश्वास निर्माण के लिए अमूल्य हैं। अगली प्राथमिकता एक डेटा प्रबंधन परत (जैसे Rucio) का एकीकरण है; स्मार्ट डेटा के बिना कम्प्यूटेशन आधा समाधान है।
2. अन्य संघों के लिए: यह एक अनुकरण के योग्य खाका है, विशेष रूप से "प्रतिस्थापन पर एकीकरण" का दर्शन। हालाँकि, आकलन करें कि क्या आपके समुदाय के पास CVMFS के समतुल्य कुछ है—यदि नहीं, तो यह आपका पहला निर्माण/खरीद निर्णय है।
3. संसाधन प्रदाताओं के लिए: यह मॉडल आपके लिए कम जोखिम वाला है। इसमें शामिल हों। टोकन-आधारित AAI स्थानीय सुरक्षा से समझौता किए बिना पहुंच प्रदान करने का एक साफ-सुथरा तरीका है। यह दृश्यता और उपयोगिता के लिए शुद्ध लाभ है।

8. Future Applications & Development Roadmap

PUNCH4NFDI अवसंरचना कई उन्नत अनुप्रयोगों और शोध दिशाओं की नींव रखती है:

• क्रॉस-डोमेन वर्कफ़्लोज़: जटिल, बहु-चरणीय विश्लेषण पाइपलाइनों को सक्षम करना जो सिमुलेशन (HPC), उच्च-थ्रूपुट इवेंट प्रोसेसिंग (HTC), और मशीन लर्निंग प्रशिक्षण (Cloud GPUs) के बीच सहजता से संचालित होती हैं।
• डेटा-केंद्रित शेड्यूलिंग: स्टोरेज फेडरेशन को कंप्यूट शेड्यूलर के साथ और गहराई से एकीकृत करना। COBald/TARDIS के भविष्य के संस्करण डेटा स्थानीयता (WAN ट्रांसफर को कम से कम करना) और प्री-स्टेजिंग को अपने लागत फ़ंक्शन में शामिल कर सकते हैं, जिससे डेटा-जागरूक शेड्यूलिंग.
• FAIR डेटा रिपॉजिटरीज के साथ एकीकरण: राष्ट्रीय FAIR डेटा रिपॉजिटरीज के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूट बैकबोन के रूप में कार्य करना, जिससे शोधकर्ता "कंप्यूट-टू-डेटा" प्रतिमान का पालन करते हुए बड़े डेटासेट का सीधे विश्लेषण कर सकें जहाँ वे संग्रहीत हैं।
• AI/ML as a Service: JupyterHub इंटरफ़ेस और स्केलेबल बैकएंड को विशेष AI/ML फ्रेमवर्क (PyTorch, TensorFlow) के लिए क्यूरेटेड वातावरण और GPU संसाधनों तक पहुंच के साथ विस्तारित किया जा सकता है, जिससे भौतिक विज्ञान के लिए AI को लोकतांत्रिक बनाया जा सके।
• अंतर्राष्ट्रीय संसाधनों का विस्तार: संघीय मॉडल को यूरोपीय ओपन साइंस क्लाउड (EOSC) या LHC कंप्यूटिंग ग्रिड (WLCG) साइटों जैसी यूरोपीय पहलों के संसाधनों को शामिल करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है, जिससे एक वास्तविक पैन-यूरोपीय शोध अवसंरचना का निर्माण हो।

रोडमैप में संभवतः वर्तमान प्रोटोटाइप को मजबूत करना, एकीकृत संसाधनों की संख्या बढ़ाना, मूल्यांकित मेटाडेटा/कैशिंग समाधानों को लागू करना और कंसोर्टियम में निष्पक्ष-शेयर संसाधन उपयोग के लिए अधिक परिष्कृत नीति और लेखा तंत्र विकसित करना शामिल है।

9. References

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: एक वितरित भंडारण प्रणाली. https://www.dcache.org/
6. XRootD Collaboration. (n.d.). XRootD: डेटा तक उच्च प्रदर्शन, स्केलेबल दोष-सहिष्णु पहुंच. http://xrootd.org/
7. Wilkinson, M. D., et al. (2016). वैज्ञानिक डेटा प्रबंधन और प्रबंधन के लिए FAIR मार्गदर्शक सिद्धांत. वैज्ञानिक डेटा, 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/