1. परिचय एवं अवलोकन
PUNCH4NFDI (Particles, Universe, Nuclei and Hadrons for the National Research Data Infrastructure) को जर्मन रिसर्च फाउंडेशन द्वारा वित्त पोषित किया जाता है और यह जर्मनी में कण भौतिकी, खगोल भौतिकी, खगोलीय कण भौतिकी, हैड्रॉन भौतिकी और नाभिकीय भौतिकी के लगभग 9,000 वैज्ञानिकों का प्रतिनिधित्व करता है। इसका प्राथमिक मिशन एक संघीकृत, FAIR (खोजने योग्य, सुलभ, अंतरसंचालनीय, पुन: प्रयोज्य) सिद्धांतों के अनुरूप वैज्ञानिक डेटा मंच स्थापित करना है। इसके द्वारा संबोधित एक मूल चुनौती यह है कि जर्मन सदस्य संस्थानों द्वारा प्रदत्त विशाल और विषम गणना (HPC, HTC, क्लाउड) और भंडारण संसाधनों को कैसे निर्बाध रूप से एकीकृत और एकीकृत पहुंच प्रदान की जाए। यह दस्तावेज इन एकीकरण बाधाओं को दूर करने के उद्देश्य से विकसित Compute4PUNCH 和 Storage4PUNCH अवधारणा।
2. फेडरेटेड हेटरोजीनियस कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर (Compute4PUNCH)
Compute4PUNCH का उद्देश्य एक राष्ट्रव्यापी संघीय ओवरले बैच प्रणाली बनाना है, जो विविध कंप्यूटिंग संसाधनों तक पारदर्शी पहुंच प्रदान करती है, बिना मौजूदा, कई समुदायों द्वारा साझा किए गए परिचालन तंत्रों में बड़े बदलाव किए।
2.1 कोर आर्किटेक्चर और घटक
यह संरचना एक संघीयकृत HTCondor बैच प्रसंस्करण प्रणाली के इर्द-गिर्द निर्मित है।COBalD/TARDIS संसाधन मेटा-शेड्यूलर विषम संसाधनों (HPC क्लस्टर, HTC फार्म, क्लाउड इंस्टेंस) को इस एकीकृत संसाधन पूल में गतिशील रूप से एकीकृत करता है। उपयोगकर्ता के प्रवेश बिंदुओं में पारंपरिक लॉगिन नोड्स और एक JupyterHub सेवा ने संपूर्ण संसाधन वातावरण के लिए लचीला इंटरफ़ेस प्रदान किया।
2.2 पहुँच और प्रमाणीकरण (AAI)
टोकन-आधारित प्रमाणीकरण और प्राधिकरण बुनियादी ढांचा सभी संघीय संसाधनों में मानक, सुरक्षित पहुँच प्रदान करता है, जो उपयोगकर्ता अनुभव को सरल बनाता है और सुरक्षा को बढ़ाता है।
2.3 सॉफ़्टवेयर वातावरण प्रावधान
विविध सॉफ्टवेयर आवश्यकताओं के प्रबंधन के लिए, यह अवसंरचना कंटेनर प्रौद्योगिकियों (जैसे Docker, Singularity/Apptainer) और CERN वर्चुअल मशीन फ़ाइल सिस्टमCVMFS स्केलेबल और वितरित तरीके से विशिष्ट समुदायों के सॉफ़्टवेयर स्टैक और प्रयोगात्मक डेटा की डिलीवरी सुनिश्चित करता है, जो संगति बनाए रखता है और कंप्यूटिंग नोड्स पर स्थानीय संग्रहण भार को कम करता है।
3. संघीय भंडारण अवसंरचना (Storage4PUNCH)
Storage4PUNCH समुदायों द्वारा प्रदान किए गए स्टोरेज सिस्टम के फ़ेडरेशन पर केंद्रित है, जो मुख्य रूप से उच्च-ऊर्जा भौतिकी क्षेत्र में परिपक्व रूप से लागू तकनीकों पर आधारित हैं। dCache 和 XRootD Technology.
3.1 भंडारण संघ प्रौद्योगिकी
यह फेडरेशन एक एकीकृत नाम स्थान बनाता है, जो उपयोगकर्ताओं को कई संस्थानों के भंडारण प्रणालियों में डेटा तक पहुँचने की अनुमति देता है, मानो वह एक ही संसाधन हो। यह बड़े सहयोगी परियोजनाओं (जैसे वैश्विक LHC कंप्यूटिंग ग्रिड) में सिद्ध प्रोटोकॉल और अवधारणाओं का लाभ उठाता है।
3.2 कैशिंग एवं मेटाडेटा रणनीति
यह परियोजना स्मार्ट डेटा कैशिंग और मेटाडेटा प्रोसेसिंग के लिए मौजूदा तकनीकों का मूल्यांकन कर रही है। लक्ष्य डेटा लेआउट को अनुकूलित करने, विलंबता को कम करने और FAIR सिद्धांतों के अनुसार डेटा खोज में सुधार करने के लिए गहरे एकीकरण को प्राप्त करना है।
4. तकनीकी कार्यान्वयन और विवरण
4.1 संसाधन शेड्यूलिंग का गणितीय मॉडल
COBalD/TARDIS शेड्यूलर को एक अनुकूलन समस्या के समाधान के रूप में वैचारिक रूप दिया जा सकता है। मान लीजिए $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ विषम संसाधनों का समुच्चय है, जहां प्रत्येक संसाधन में आर्किटेक्चर, उपलब्ध कोर की संख्या, मेमोरी और लागत जैसे गुण हैं। मान लीजिए $J = \{j_1, j_2, ..., j_m\}$ आवश्यकताओं वाले जॉब्स का समुच्चय है। शेड्यूलर एक उपयोगिता फ़ंक्शन $U$ (जैसे, समग्र थ्रूपुट, निष्पक्षता) को अधिकतम करने का लक्ष्य रखता है, और बाधाओं को संतुष्ट करता है:
$$\text{अधिकतम करें } U(\text{Allocation}(R, J))$$
$$\text{बाध्यता: } \forall r_i \in R, \text{Usage}(r_i) \leq \text{Capacity}(r_i)$$
$$\text{और } \forall j_k \in J, \text{Requirements}(j_k) \subseteq \text{Attributes}(\text{AssignedResource}(j_k))$$
यह गतिशील, रणनीति-संचालित दृष्टिकोण पारंपरिक स्थैतिक कतार प्रणालियों की तुलना में अधिक लचीला है।
4.2 प्रोटोटाइप परिणाम और प्रदर्शन
प्रारंभिक प्रोटोटाइप ने Karlsruhe Institute of Technology, Deutsches Elektronen-Synchrotron और Bielefeld University जैसे संस्थानों से संसाधन संघीकरण का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया है। देखे गए प्रमुख प्रदर्शन संकेतकों में शामिल हैं:
- कार्य जमा करने में देरी:ओवरले सिस्टम द्वारा जोड़ा गया ओवरहेड नगण्य है, और कार्य को केंद्रीय HTCondor पूल में जमा करने में आमतौर पर 2 सेकंड से अधिक नहीं लगते।
- संसाधन उपयोग:TARDIS द्वारा क्रियान्वित डायनेमिक रिसोर्स पूलिंग, एकल क्लस्टर शेड्यूलिंग में "अंतराल" को भरकर, समग्र संसाधन उपयोग दक्षता बढ़ाने की क्षमता प्रदर्शित करती है।
- CVMFS के माध्यम से डेटा एक्सेस:प्रारंभिक कैशिंग के बाद, CVMFS से सॉफ़्टवेयर लॉन्च करने का समय स्थानीय इंस्टॉलेशन के बराबर है, जो स्केलेबल सॉफ़्टवेयर वितरण के लिए इसकी व्यवहार्यता की पुष्टि करता है।
- उपयोगकर्ता अनुभव:प्रारंभिक प्रतिक्रिया से संकेत मिलता है कि JupyterHub इंटरफ़ेस और टोकन-आधारित AAI ने कमांड लाइन बैच प्रसंस्करण प्रणालियों से अपरिचित उपयोगकर्ताओं के लिए प्रवेश बाधा को काफी कम कर दिया है।
नोट: संघीयकृत बनाम पृथक रूप से चलाने की तुलना करने वाला व्यापक मात्रात्मक बेंचमार्क परीक्षण चल रहे कार्य का हिस्सा है।
5. विश्लेषणात्मक ढांचा और केस अध्ययन
केस अध्ययन: मल्टी-मैसेंजर खगोल भौतिकी विश्लेषण
एक खगोलीय कण भौतिक विज्ञानी द्वारा एक गामा-किरण विस्फोट घटना के विश्लेषण पर विचार करें। कार्यप्रवाह में शामिल है:
- डेटा खोज:संबंधित डेटासेट को गामा-किरण, प्रकाशिक और गुरुत्वाकर्षण तरंग अभिलेखागार से खोजने के लिए फ़ेडरेटेड स्टोरेज नेमस्पेस का उपयोग करना, जहां सभी डेटा एकीकृत पथ के माध्यम से सुलभ हैं (उदाहरण के लिए,
/punche/data/events/GRB221009A)। - वर्कफ़्लो सबमिशन:शोधकर्ताओं ने बहु-चरण विश्लेषण स्क्रिप्ट लिखने के लिए JupyterHub पोर्टल का उपयोग किया। इस स्क्रिप्ट ने GPU-त्वरित छवि प्रसंस्करण (ऑप्टिकल डेटा के लिए) और उच्च मेमोरी CPU कार्यों (स्पेक्ट्रल फिटिंग के लिए) की आवश्यकता निर्दिष्ट की।
- गतिशील निष्पादन:Compute4PUNCH फेडरेशन ने COBalD/TARDIS के माध्यम से, GPU जॉब्स को स्वचालित रूप से उन विश्वविद्यालय क्लस्टर्स पर रूट किया जिनमें उपलब्ध V100/A100 नोड्स थे, और उच्च मेमोरी जॉब्स को बड़ी मेमोरी नोड्स वाले HPC केंद्रों पर रूट किया, बिना किसी उपयोगकर्ता हस्तक्षेप के।
- सॉफ़्टवेयर वातावरण:सभी कार्य CVMFS से एक सुसंगत कंटेनरीकृत वातावरण खींचते हैं जिसमें विशिष्ट खगोलीय टूलकिट (जैसे Astropy, Gammapy) शामिल होते हैं।
- परिणाम समुच्चयन:मध्यवर्ती परिणाम फ़ेडरेटेड स्टोरेज में वापस लिखे जाते हैं, और अंतिम चार्ट उत्पन्न किए जाते हैं, सभी कार्य एक ही प्रमाणित सत्र के भीतर प्रबंधित किए जाते हैं।
यह केस दर्शाता है कि फेडरेटेड कैसे बुनियादी ढांचे की जटिलता को अमूर्त करता है, जिससे वैज्ञानिक वैज्ञानिक समस्या पर ही ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
6. आलोचनात्मक विश्लेषण और उद्योग परिप्रेक्ष्य
मुख्य अंतर्दृष्टि:PUNCH4NFDI एक और मोनोलिथिक क्लाउड का निर्माण नहीं कर रहा है; यह एकसंघीय परत——राष्ट्रव्यापी वितरित, स्वायत्त अनुसंधान बुनियादी ढांचे के लिए एक "मेटा ऑपरेटिंग सिस्टम" को डिजाइन कर रहा है। यह यूरोप के खंडित ई-साइंस परिदृश्य के लिए एक व्यावहारिक और शक्तिशाली प्रतिक्रिया है, जो प्रतिस्थापन के बजाय एकीकरण को प्राथमिकता देती है। यह सफल बड़े पैमाने के सिस्टम जैसे कि कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन के लिए Kubernetes के पीछे की वास्तुकला दर्शन को दर्शाता है, लेकिन पूरे डेटा सेंटर स्तर पर लागू किया गया है।
तार्किक प्रवाह:इसका तर्क अकाट्य है: 1) विषमता और मौजूदा निवेश को अपरिवर्तनीय बाधाओं के रूप में स्वीकार करना। 2) कम्प्यूटेशन के लिए एक न्यूनतम, गैर-आक्रामक अमूर्त परत (HTCondor + TARDIS) और भंडारण के लिए नामस्थान संघीकरण का परिचय देना। 3) स्थिरता सुनिश्चित करने और मौजूदा विशेषज्ञता का लाभ उठाने के लिए निर्माण खंडों के रूप में युद्ध-परीक्षित, समुदाय-संचालित मिडलवेयर (CVMFS, dCache, XRootD) का उपयोग करना। 4) एक आधुनिक, उपयोगकर्ता-केंद्रित प्रवेश बिंदु (JupyterHub, टोकन AAI) प्रदान करना। यह प्रवाह संसाधन प्रदाताओं के लिए राजनीतिक और तकनीकी घर्षण को न्यूनतम करता है, जो अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है।
लाभ और कमियाँ:इस परियोजना का सबसे बड़ा लाभ यह है कि इसनेव्यावहारिक पुन: उपयोगउच्च-ऊर्जा भौतिकी समुदाय से परिपक्व तकनीकों का लाभ उठाया, जिससे विकास जोखिम कम हुआ। गैर-आक्रामक ओवरले पर ध्यान केंद्रित करना राजनीतिक रूप से समझदारी भरा है। हालांकि, इस दृष्टिकोण के साथ स्वाभाविक रूप सेतकनीकी ऋण। कई स्वतंत्र रूप से प्रबंधित डोमेन, विभिन्न नेटवर्क नीतियों और स्तरित शेड्यूलर (स्थानीय + संघीय) में प्रदर्शन समस्याओं या विफलताओं को डीबग करने की जटिलता बहुत अधिक होगी - यह ग्रिड कंप्यूटिंग साहित्य में एक अच्छी तरह से प्रलेखित चुनौती है। HTCondor पर निर्भरता, हालांकि मजबूत है, सभी HPC वर्कलोड पैटर्न के लिए इष्टतम नहीं हो सकती है और कसकर युग्मित MPI जॉब के प्रदर्शन को पूरी तरह से अनलॉक नहीं कर सकती है। इसके अलावा, जबकि दस्तावेज़ FAIR डेटा सिद्धांतों का उल्लेख करता है, समृद्ध, क्रॉस-कम्युनिटी मेटाडेटा कैटलॉग को लागू करने की कठिन चुनौती के विशिष्ट कार्यान्वयन को भविष्य के मूल्यांकन के लिए स्थगित कर दिया गया प्रतीत होता है।
क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि:अन्य संघों के लिए, मुख्य निहितार्थ यह है कि"ओवरले प्रथम" रणनीतिसार्वभौमिक हार्डवेयर बनाने या लागू करने का प्रयास करने से पहले, सॉफ्टवेयर गोंद में निवेश करें। PUNCH4NFDI टेक स्टैक (HTCondor/TARDIS + CVMFS + फ़ेडरेटेड स्टोरेज) एक राष्ट्रीय अनुसंधान क्लाउड पहल के लिए एक आकर्षक ओपन-सोर्स टूलकिट का प्रतिनिधित्व करता है। हालाँकि, उन्हें सक्रिय रूप से निवेश करना चाहिएक्रॉस-डोमेन ऑब्ज़र्वेबिलिटी टूल्सइसे वितरित वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के लिए OpenTelemetry के रूप में समझा जा सकता है - ताकि वे जिस जटिलता का सृजन कर रहे हैं, उसका प्रबंधन कर सकें। उन्हें हाइब्रिड शेड्यूलिंग मॉडलों का भी पता लगाना चाहिए, शायद HPC-केंद्रित SLURM तत्वों को एकीकृत करके, या फेडरेटेड कार्य या क्लाउड-नेटिव शेड्यूलर के तत्वों को, HTC से परे इसकी प्रयोज्यता का विस्तार करने के लिए। इस फेडरेशन की सफलता चरम फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशंस क्षमता से नहीं, बल्कि 9,000 वैज्ञानिकों के लिए "अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय" को कम करने से मापी जाएगी।
7. भविष्य के अनुप्रयोग एवं विकास रोडमैप
PUNCH4NFDI बुनियादी ढांचा कई उन्नत अनुप्रयोगों की नींव रखता है:
- बड़े पैमाने पर AI/ML प्रशिक्षण:संघीय संसाधन पूल बड़े मॉडल को वितरित वैज्ञानिक डेटासेट पर प्रशिक्षित करने के लिए GPU नोड क्लस्टर को गतिशील रूप से कॉन्फ़िगर कर सकता है, जो MLPerf HPC बेंचमार्क द्वारा अन्वेषित पैटर्न के समान है।
- इंटरैक्टिव और रीयल-टाइम विश्लेषण:टेलीस्कोप या कण डिटेक्टर से रीयल-टाइम डेटा स्ट्रीम के साथ इंटरैक्टिव सत्रों और सेवाओं के लिए समर्थन बढ़ाना, अवलोकन डेटा के "रीयल-टाइम" विश्लेषण को सक्षम करना।
- संवेदनशील डेटा के लिए संघीय शिक्षण:यह बुनियादी ढांचा गोपनीयता-संरक्षित फेडरेटेड लर्निंग वर्कफ़्लो को समर्थन देने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जहां AI मॉडल कई संस्थानों के बीच मूल डेटा साझा किए बिना प्रशिक्षित किए जाते हैं - यह तकनीक चिकित्सा इमेजिंग जैसे क्षेत्रों में तेजी से महत्वपूर्ण हो रही है।
- यूरोपीय ओपन साइंस क्लाउड के साथ एकीकरण:एक मजबूत राष्ट्रीय नोड के रूप में, PUNCH4NFDI फेडरेशन EOSC सेवाओं और संसाधनों तथा इसके विपरीत निर्बाध पहुंच प्रदान कर सकता है, जिससे इसका प्रभाव बढ़ जाता है।
- क्वांटम-क्लासिकल मिश्रित वर्कफ़्लो:क्वांटम कंप्यूटिंग टेस्टबेड की उपलब्धता के साथ, यह फेडरेशन क्लासिकल प्री/पोस्ट-प्रोसेसिंग जॉब्स और क्वांटम कोप्रोसेसर टास्क्स को शेड्यूल कर सकता है, पूरे मिश्रित वर्कफ़्लो का प्रबंधन करता है।
विकास रोडमैप उत्पादन सेवाओं को मजबूत करने, संसाधन पूल का विस्तार करने, उन्नत डेटा प्रबंधन रणनीतियों को लागू करने और कंप्यूटेशनल परत और स्टोरेज परत के बीच एकीकरण को गहरा करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।
8. संदर्भ
- PUNCH4NFDI कंसोर्टियम. (2024). PUNCH4NFDI श्वेत पत्र. [आंतरिक कंसोर्टियम दस्तावेज़].
- 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. https://doi.org/10.1002/cpe.938
- Blomer, J., et al. (2011). The CernVM File System. Journal of Physics: Conference Series, 331(5), 052004. https://doi.org/10.1088/1742-6596/331/5/052004
- Fuhrmann, P., & Gulzow, V. (2006). dCache, the system for the storage of large amounts of data. 22nd IEEE Conference on Mass Storage Systems and Technologies (MSST'05). https://doi.org/10.1109/MSST.2005.47
- 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). (जटिल, संसाधन-गहन एल्गोरिदम के उदाहरण के रूप में उद्धृत जो कंप्यूटिंग मांग को चलाते हैं).
- MLCommons Association. (2023). MLPerf HPC Benchmark. https://mlcommons.org/benchmarks/hpc/ (HPC सिस्टम पर AI/ML वर्कलोड के संदर्भ उद्धरण के रूप में).
- European Commission. (2024). European Open Science Cloud (EOSC). https://eosc-portal.eu/