PUNCH4NFDI के लिए संघीय विषमगणित कंप्यूटिंग और संग्रहण अवसंरचना

1. परिचय

राष्ट्रीय अनुसंधान डेटा अवसंरचना (PUNCH4NFDI) के लिए कण, ब्रह्मांड, नाभिक और हैड्रॉन, DFG (जर्मन रिसर्च फाउंडेशन) द्वारा वित्त पोषित एक प्रमुख जर्मन संघ है। यह कण, खगोल, खगोल-कण, हैड्रॉन और नाभिकीय भौतिकी समुदायों के लगभग 9,000 वैज्ञानिकों का प्रतिनिधित्व करता है। संघ का प्रमुख लक्ष्य एक संघीय और FAIR (खोजने योग्य, सुलभ, अंतरसंचालनीय, पुन: प्रयोज्य) विज्ञान डेटा प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करना है। एक केंद्रीय चुनौती जिसे संबोधित किया गया है, वह है पूरे जर्मनी में सदस्य संस्थानों द्वारा "इन-काइंड" योगदान किए गए अत्यधिक विषमगणित कंप्यूटिंग (HPC, HTC, क्लाउड) और संग्रहण संसाधनों का संघीकरण, जो शोधकर्ताओं के लिए निर्बाध, एकीकृत पहुँच सक्षम करता है।

2. संघीय विषमगणित कंप्यूटिंग अवसंरचना – Compute4PUNCH

Compute4PUNCH अवधारणा को प्रदाता स्थलों पर मौजूदा, परिचालन प्रणालियों में महत्वपूर्ण परिवर्तन लगाए बिना, कंप्यूटिंग संसाधनों के विविध पूल तक पारदर्शी पहुँच प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

3. संघीय संग्रहण अवसंरचना – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH समुदाय संग्रहण प्रणालियों के संघीकरण पर केंद्रित है, मुख्य रूप से dCache और XRootD प्रौद्योगिकियों पर आधारित, जो हाई-एनर्जी फिजिक्स (HEP) में मानक हैं। संघीकरण का लक्ष्य एक एकीकृत नेमस्पेस और एक्सेस प्रोटोकॉल प्रदान करना है। अवधारणा निम्नलिखित के माध्यम से गहरे एकीकरण का मूल्यांकन करती है:

• संग्रहण संघीकरण प्रोटोकॉल (जैसे, XRootD के रीडायरेक्टर संघीकरण या dCache के पूल मैनेजर पर आधारित)।
• लेटेंसी और WAN ट्रैफ़िक को कम करने के लिए कैशिंग परतें।
• संघीकरण में डेटा की खोज क्षमता में सुधार के लिए मेटाडेटा हैंडलिंग।

4. तकनीकी विवरण और गणितीय रूपरेखा

मूल शेड्यूलिंग तर्क को एक अनुकूलन समस्या के रूप में मॉडल किया जा सकता है। मान लीजिए $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ विषमगणित संसाधनों का समुच्चय है, जिनमें से प्रत्येक में वास्तुकला, उपलब्ध कोर $c_i$, मेमोरी $m_i$, और लागत/प्राथमिकता कारक $p_i$ जैसी विशेषताएँ हैं। एक जॉब $J$ की आवश्यकताएँ $J_{req} = (c_{req}, m_{req}, arch_{req}, t_{req})$ हैं। मेटा-शेड्यूलर का उद्देश्य समग्र उपयोगिता या थ्रूपुट को अधिकतम करना है।

संसाधन $r_i$ पर जॉब $J$ को रखने के लिए एक सरलीकृत स्कोरिंग फ़ंक्शन हो सकता है: $$ S(J, r_i) = \begin{cases} 0 & \text{if } r_i \text{ does not match } J_{req} \\ \alpha \cdot \frac{c_i}{c_{req}} + \beta \cdot \frac{m_i}{m_{req}} - \gamma \cdot p_i & \text{otherwise} \end{cases} $$ जहाँ $\alpha, \beta, \gamma$ भारांक गुणांक हैं। COBalD/TARDIS प्रणाली इस तरह के अनुकूलन का गतिशील रूप से अनुमान लगाने के लिए, संसाधन उपलब्धता और जॉब कतार की स्थितियों के अनुसार समायोजित करते हुए, ह्युरिस्टिक्स और रीयल-टाइम फीडबैक लूप लागू करती है।

5. प्रोटोटाइप परिणाम और प्रदर्शन

चार्ट विवरण (संकल्पनात्मक): एक लाइन चार्ट जो "समय के साथ सुलभ समग्र कंप्यूटिंग क्षमता" दिखाता है। x-अक्ष समय (महीने) है। दो रेखाएँ दिखाई गई हैं: 1) "व्यक्तिगत संसाधन पूल (असंबद्ध)" – सपाट, असमान रेखाएँ जो व्यक्तिगत स्थलों की स्थैतिक क्षमता का प्रतिनिधित्व करती हैं। 2) "Compute4PUNCH के माध्यम से संघीय पूल" – एक उच्च, अधिक गतिशील रेखा जो अधिक स्थलों के एकीकृत होने पर बढ़ती है और छोटे उतार-चढ़ाव दिखाती है, जो संघीकरण में लोड संतुलन प्रदर्शित करती है। चार्ट मुख्य परिणाम दर्शाता है: संघीय प्रणाली उपयोगकर्ताओं को उसके अलग-थलग भागों के योग से बड़ा, अधिक लचीला और अधिक कुशलता से उपयोग किया गया आभासी संसाधन पूल प्रदान करती है।

प्रारंभिक प्रोटोटाइप ने एकल प्रवेश बिंदु (JupyterHub) से कई बैकएंड HTCondor पूल और HPC क्लस्टर (जैसे, KIT, DESY पर) तक जॉब सबमिशन को सफलतापूर्वक प्रदर्शित किया। CVMFS के माध्यम से कंटेनरीकृत वातावरण का उपयोग करने वाली जॉब्स को विभिन्न वास्तुकलाओं पर पारदर्शी रूप से निष्पादित किया गया। प्रारंभिक मेट्रिक्स संघीकरण में अल्प-उपयोग किए गए चक्रों का लाभ उठाकर उपयोगकर्ताओं के लिए जॉब प्रतीक्षा समय में कमी का संकेत देते हैं, हालाँकि डेटा-गहन वर्कलोड के लिए अंतर-स्थल डेटा स्थानांतरण विलंबता एक महत्वपूर्ण कारक बनी हुई है।

6. विश्लेषण रूपरेखा: एक संकल्पनात्मक केस स्टडी

परिदृश्य: एक न्यूट्रिनो टेलीस्कोप (IceCube) और एक गामा-रे वेधशाला (CTA) से डेटा का सहसंबंध करने वाला एक बहु-संदेशवाहक खगोल भौतिकी विश्लेषण।

संघीकरण के बिना वर्कफ़्लो: शोधकर्ता को यह करना होगा: 1. सिमुलेशन के लिए एक HPC क्लस्टर पर और इवेंट प्रोसेसिंग के लिए एक HTC फार्म पर अलग-अलग कंप्यूटिंग आवंटन के लिए आवेदन करना। 2. विभिन्न संस्थानों में संग्रहण प्रणालियों के बीच बड़े डेटासेट (TB-स्केल) का मैन्युअल स्थानांतरण करना। 3. विभिन्न सॉफ़्टवेयर वातावरणों और प्रमाणीकरण विधियों का प्रबंधन करना।

Compute4PUNCH/Storage4PUNCH के साथ वर्कफ़्लो: 1. शोधकर्ता एकल टोकन के साथ PUNCH JupyterHub में लॉग इन करता है। 2. विश्लेषण वर्कफ़्लो को परिभाषित किया जाता है (जैसे, Snakemake या इसी तरह का उपयोग करके)। सिमुलेशन कार्य (HPC-अनुकूल) स्वचालित रूप से TARDIS के माध्यम से उपयुक्त HPC संसाधनों पर रूट किए जाते हैं। उच्च-थ्रूपुट इवेंट प्रोसेसिंग कार्य HTC फार्मों पर भेजे जाते हैं। 3. वर्कफ़्लो संघीय संग्रहण नेमस्पेस (जैसे, `punch://data/icecube/run_xyz.root`) के माध्यम से डेटा को संदर्भित करता है। अंतर्निहित XRootD/dCache संघीकरण स्थान और स्थानांतरण को संभालता है। 4. सभी जॉब्स CVMFS से एक सुसंगत सॉफ़्टवेयर वातावरण खींचती हैं। यह केस स्टडी परिवर्तनकारी क्षमता प्रदर्शित करती है: शोधकर्ता विज्ञान पर ध्यान केंद्रित करता है, अवसंरचना लॉजिस्टिक्स पर नहीं।

7. भविष्य के अनुप्रयोग और विकास रोडमैप

PUNCH4NFDI अवसंरचना कई उन्नत अनुप्रयोगों के लिए आधार तैयार करती है:

• संघीय मशीन लर्निंग प्रशिक्षण: बड़े पैमाने के मॉडल प्रशिक्षण के लिए स्थलों में विषमगणित GPUs का लाभ उठाना, संभावित रूप से HTCondor/TARDIS बैकएंड के लिए अनुकूलित संघीय लर्निंग एल्गोरिदम के साथ PyTorch या TensorFlow जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करना।
• गतिशील, नीति-संचालित वर्कलोड प्लेसमेंट: कार्बन-जागरूक शेड्यूलिंग का एकीकरण, जहाँ जॉब्स को उच्च नवीकरणीय ऊर्जा उपलब्धता वाले स्थलों पर रूट किया जाता है, Green Algorithms पहल द्वारा खोजी गई अवधारणाओं के समान।
• अंतर-संघ संघीकरण: अन्य NFDI संघों या यूरोपीय ओपन साइंस क्लाउड (EOSC) जैसी यूरोपीय पहलों से जुड़ने के लिए एक खाका के रूप में कार्य करना, एक पैन-यूरोपीय अनुसंधान अवसंरचना बनाना।
• बुद्धिमान डेटा कैशिंग और प्री-फ़ेचिंग: वर्कफ़्लो प्रोवेनेंस और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करके डेटासेट्स को कंप्यूटिंग स्थलों पर सक्रिय रूप से कैश करना, WAN विलंबता को कम करना, जो IRIS-HEP जैसी परियोजनाओं के लिए भी केंद्रीय चुनौती है।

8. विश्लेषक का परिप्रेक्ष्य: मूल अंतर्दृष्टि, तार्किक प्रवाह, सामर्थ्य और कमियाँ, क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टियाँ

मूल अंतर्दृष्टि: PUNCH4NFDI एक नया सुपरकंप्यूटर नहीं बना रहा है; यह एक वर्चुअलाइज़ेशन और ऑर्केस्ट्रेशन परत बना रहा है जो जर्मनी के खंडित, बाल्कनाइज्ड अनुसंधान कंप्यूटिंग परिदृश्य को एक सुसंगत, उपयोगकर्ता-केंद्रित उपयोगिता में बदल देता है। यह एक क्लासिक "प्रतिस्थापन पर संघीकरण" रणनीति है, जो सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित संस्थानों की राजनीतिक और परिचालन वास्तविकताओं को देखते हुए क्रांतिकारी परिवर्तन पर गोद लेने और वृद्धिशीलता को प्राथमिकता देती है—एक व्यावहारिक रूप से शानदार कदम।

तार्किक प्रवाह: तर्क सुसंगत है: 1) विषमगणितता और स्वामित्व को स्वीकार करना (संसाधन संस्थानों के पास रहते हैं)। 2) न्यूनतम नई आवश्यकताएँ लागू करना (टोकन, कंटेनर का उपयोग)। 3) जटिलता को अमूर्त करने के लिए एक स्मार्ट, अनुकूली मिडलवेयर परत (COBalD/TARDIS) डालना। 4) सरल, आधुनिक उपयोगकर्ता इंटरफेस (JupyterHub) प्रदान करना। 5) लूप को पूरा करने के लिए डेटा का समान रूप से संघीकरण करना। यह एक नीचे-ऊपर एकीकरण प्लेबुक है जिसका अन्य संघों को अध्ययन करना चाहिए।

सामर्थ्य और कमियाँ: सामर्थ्य: HEP समुदाय से युद्ध-परीक्षित घटकों (HTCondor, dCache, CVMFS) का उपयोग तकनीकी जोखिम को काफी कम कर देता है। AAI और कंटेनरों पर ध्यान दो सबसे बड़े गोद लेने वाले अवरोधकों: पहुँच और सॉफ़्टवेयर को संबोधित करता है। COBalD/TARDIS का चुनाव प्रेरित है—यह एक हल्का, पायथन-आधारित शेड्यूलर है जिसे इसी हाइब्रिड-क्लाउड, अवसरवादी परिदृश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। महत्वपूर्ण कमियाँ: कमरे में हाथी डेटा गतिशीलता है। कंप्यूटिंग का संघीकरण करना, संग्रहण का संघीकरण करने से आसान है। पेपर कैशिंग और मेटाडेटा मूल्यांकन का उल्लेख करता है, लेकिन सुसंगत वैश्विक नेमस्पेस प्रदर्शन, WAN डेटा स्थानांतरण लागत, और क्रॉस-साइट डेटा नीति प्रवर्तन की कठिन समस्याओं की ओर केवल इशारा किया गया है। यहाँ एक मजबूत समाधान के बिना, डेटा-गहन वर्कलोड के लिए संघीय कंप्यूटिंग पूल अक्षम रहेगा। इसके अलावा, सफलता पूरी तरह से सदस्यों से निरंतर "इन-काइंड" योगदान पर निर्भर है—एक संभावित रूप से नाजुक आर्थिक मॉडल।

क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टियाँ: 1. PUNCH4NFDI के लिए: डेटा परत पर दोगुना ध्यान दें। डेटा प्रबंधन के लिए Rucio जैसी परियोजनाओं के साथ और परिचालन अनुभव के लिए Open Science Grid के साथ आक्रामक रूप से साझेदारी करें। संसाधन प्रदाताओं के साथ, विशेष रूप से डेटा एग्रेस लागतों के संबंध में, स्पष्ट SLAs विकसित करें। 2. प्रतिस्पर्धियों/अनुकरणकर्ताओं के लिए: केवल वास्तुकला की नकल न करें। वास्तविक सबक शासन और हल्के एकीकरण मॉडल में है। कुछ इच्छुक स्थलों पर एक कार्यशील प्रोटोटाइप से शुरुआत करें और जैविक रूप से विकसित हों। 3. विक्रेताओं और वित्त पोषण एजेंसियों के लिए: यह मॉडल प्रदर्शित करता है कि भविष्य के अनुसंधान कंप्यूटिंग निवेश को एकीकरण मिडलवेयर और सॉफ़्टवेयर स्थिरता (जैसे COBalD) को, यदि कच्चे हार्डवेयर से अधिक नहीं तो उतना ही, वित्त पोषित करना चाहिए। "गोंद" को वित्त पोषित करें।

निष्कर्ष के रूप में, PUNCH4NFDI का दृष्टिकोण व्यावहारिक साइबरअवसंरचना इंजीनियरिंग में एक मास्टरक्लास है। यह पहचानता है कि वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में सबसे बड़ी बाधा अक्सर FLOPS नहीं, बल्कि उपयोगिता और पहुँच है। यदि वे संघीय डेटा की समस्या को हल कर सकते हैं, तो उन्होंने न केवल जर्मन, बल्कि यूरोपीय, अनुसंधान कंप्यूटिंग को पुनः आकार देने की वास्तविक क्षमता वाला एक मॉडल बना लिया होगा।

9. संदर्भ

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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.
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6. dCache Collaboration. (2023). dCache: A distributed storage system. https://www.dcache.org.
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8. European Open Science Cloud (EOSC). (2024). https://eosc-portal.eu.