Федеративная гетерогенная инфраструктура вычислений и хранения данных для PUNCH4NFDI

1. Введение

Консорциум «Частицы, Вселенная, Ядра и Адроны для Национальной исследовательской инфраструктуры данных» (PUNCH4NFDI) – это крупное немецкое объединение, финансируемое Немецким научно-исследовательским сообществом (DFG). Он представляет около 9000 учёных из сообществ физики частиц, астрофизики, астрочастиц, адронной и ядерной физики. Основная цель консорциума – создание федеративной научной платформы данных, соответствующей принципам FAIR (находимость, доступность, совместимость, повторное использование). Ключевая задача – федерация высокогетерогенных вычислительных (HPC, HTC, облачные) и ресурсов хранения данных, предоставляемых «в натуральной форме» учреждениями-членами по всей Германии, что обеспечивает исследователям бесшовный, унифицированный доступ.

2. Федеративная гетерогенная вычислительная инфраструктура – Compute4PUNCH

Концепция Compute4PUNCH предназначена для обеспечения прозрачного доступа к разнородному пулу вычислительных ресурсов без внесения существенных изменений в существующие, действующие системы на стороне провайдеров.

3. Федеративная инфраструктура хранения данных – Storage4PUNCH

Storage4PUNCH фокусируется на федерации систем хранения данных сообщества, в основном на базе технологий dCache и XRootD, которые являются стандартами в физике высоких энергий (HEP). Федерация призвана обеспечить единое пространство имён и протокол доступа. Концепция оценивает более глубокую интеграцию через:

• Протоколы федерации систем хранения (например, на основе федерации редиректоров XRootD или менеджера пулов dCache).
• Кэширующие слои для снижения задержек и трафика глобальной сети (WAN).
• Обработку метаданных для улучшения обнаруживаемости данных в рамках федерации.

4. Технические детали и математический аппарат

Основную логику планирования можно смоделировать как задачу оптимизации. Пусть $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ – множество гетерогенных ресурсов, каждый из которых имеет атрибуты, такие как архитектура, доступные ядра $c_i$, память $m_i$ и фактор стоимости/приоритета $p_i$. Задание $J$ имеет требования $J_{req} = (c_{req}, m_{req}, arch_{req}, t_{req})$. Цель мета-планировщика – максимизировать общую полезность или пропускную способность.

Упрощённая функция оценки для размещения задания $J$ на ресурсе $r_i$ может выглядеть так: $$ S(J, r_i) = \begin{cases} 0 & \text{если } r_i \text{ не соответствует } J_{req} \\ \alpha \cdot \frac{c_i}{c_{req}} + \beta \cdot \frac{m_i}{m_{req}} - \gamma \cdot p_i & \text{в противном случае} \end{cases} $$ где $\alpha, \beta, \gamma$ – весовые коэффициенты. Система COBalD/TARDIS реализует эвристики и циклы обратной связи в реальном времени для динамического приближения к такой оптимизации, адаптируясь к доступности ресурсов и состоянию очередей заданий.

5. Результаты прототипа и производительность

Описание диаграммы (концептуальное): Линейный график, показывающий «Совокупная доступная вычислительная мощность с течением времени». По оси X – время (месяцы). Показаны две линии: 1) «Отдельные пулы ресурсов (изолированные)» – плоские, ступенчатые линии, представляющие статическую мощность отдельных площадок. 2) «Федеративный пул через Compute4PUNCH» – более высокая, более динамичная линия, которая увеличивается по мере интеграции большего числа площадок и демонстрирует меньшие колебания, показывая балансировку нагрузки в федерации. Диаграмма иллюстрирует ключевой результат: федеративная система предоставляет пользователям более крупный, более устойчивый и более эффективно используемый виртуальный пул ресурсов, чем сумма её изолированных частей.

Первоначальные прототипы успешно продемонстрировали отправку заданий из единой точки входа (JupyterHub) в несколько фоновых пулов HTCondor и кластеров HPC (например, в KIT, DESY). Задания, использующие контейнерные среды через CVMFS, выполнялись прозрачно на разных архитектурах. Первые метрики указывают на сокращение времени ожидания заданий для пользователей за счёт использования недозагруженных циклов в федерации, хотя задержка передачи данных между площадками остаётся критическим фактором для задач, интенсивно работающих с данными.

6. Фреймворк анализа: концептуальный кейс

Сценарий: Мультимессенджерный астрофизический анализ, коррелирующий данные нейтринного телескопа (IceCube) и гамма-обсерватории (CTA).

Рабочий процесс без федерации: Исследователь должен: 1. Подать отдельные заявки на вычислительные квоты в кластере HPC для моделирования и на ферме HTC для обработки событий. 2. Вручную переносить большие наборы данных (объёмом в терабайты) между системами хранения в разных институтах. 3. Управлять различными программными средами и методами аутентификации.

Рабочий процесс с Compute4PUNCH/Storage4PUNCH: 1. Исследователь входит в PUNCH JupyterHub с помощью единого токена. 2. Определяется рабочий процесс анализа (например, с использованием Snakemake или аналогичного). Задачи моделирования (подходящие для HPC) автоматически направляются через TARDIS на соответствующие ресурсы HPC. Задачи высокопроизводительной обработки событий отправляются на фермы HTC. 3. Рабочий процесс ссылается на данные через федеративное пространство имён хранения (например, `punch://data/icecube/run_xyz.root`). Базовая федерация XRootD/dCache обрабатывает местоположение и передачу. 4. Все задания загружают согласованную программную среду из CVMFS. Этот кейс демонстрирует преобразующий потенциал: исследователь фокусируется на науке, а не на логистике инфраструктуры.

7. Будущие применения и план развития

Инфраструктура PUNCH4NFDI закладывает основу для нескольких продвинутых приложений:

• Федеративное обучение моделей машинного обучения: Использование гетерогенных GPU на разных площадках для обучения крупномасштабных моделей, потенциально с использованием фреймворков, таких как PyTorch или TensorFlow, с алгоритмами федеративного обучения, адаптированными для бэкенда HTCondor/TARDIS.
• Динамическое размещение рабочих нагрузок на основе политик: Интеграция планирования с учётом углеродного следа, когда задания направляются на площадки с высокой доступностью возобновляемой энергии, аналогично концепциям, исследуемым инициативой Green Algorithms.
• Межконсорциумная федерация: Использование в качестве образца для подключения к другим консорциумам NFDI или европейским инициативам, таким как European Open Science Cloud (EOSC), создавая общеевропейскую исследовательскую инфраструктуру.
• Интеллектуальное кэширование и предварительная выборка данных: Использование данных о происхождении рабочих процессов (provenance) и прогнозной аналитики для упреждающего кэширования наборов данных на вычислительных площадках, смягчая задержки глобальной сети (WAN) – задача, также центральная для проектов типа IRIS-HEP.

8. Взгляд аналитика: Ключевая идея, логика, сильные и слабые стороны, практические выводы

Ключевая идея: PUNCH4NFDI не строит новый суперкомпьютер; он строит слой виртуализации и оркестрации, который превращает фрагментированный, разобщённый ландшафт исследовательских вычислений Германии в целостную, ориентированную на пользователя утилиту. Это классическая стратегия «федерация вместо замены», отдающая приоритет внедрению и инкрементализму перед революционными изменениями – прагматически блестящий ход с учётом политических и операционных реалий государственно финансируемых учреждений.

Логика: Логика обоснована: 1) Признать гетерогенность и право собственности (ресурсы остаются у институтов). 2) Ввести минимальные новые требования (использовать токены, контейнеры). 3) Внедрить интеллектуальный, адаптивный промежуточный слой (COBalD/TARDIS) для абстрагирования сложности. 4) Предоставить простые, современные пользовательские интерфейсы (JupyterHub). 5) Аналогично федерализовать данные, чтобы замкнуть цикл. Это «плейбук» интеграции снизу вверх, который другим консорциумам следует изучить.

Сильные и слабые стороны: Сильные стороны: Использование проверенных в бою компонентов (HTCondor, dCache, CVMFS) из сообщества HEP радикально снижает технические риски. Фокус на AAI и контейнерах решает две самые большие проблемы внедрения: доступ и программное обеспечение. Выбор COBalD/TARDIS вдохновлён – это лёгкий планировщик на Python, созданный именно для этого гибридно-облачного, оппортунистического сценария. Критические недостатки: Слон в комнате – это мобильность данных. Федерализовать вычисления проще, чем федерализовать хранение. В документе упоминаются кэширование и оценка метаданных, но сложные проблемы производительности единого глобального пространства имён, затрат на передачу данных по глобальной сети (WAN) и применения политик данных между площадками лишь обозначены. Без надёжного решения в этой области федеративный вычислительный пул будет скован для задач, интенсивно работающих с данными. Более того, успех полностью зависит от устойчивых «натуральных» взносов участников – потенциально хрупкой экономической модели.

Практические выводы: 1. Для PUNCH4NFDI: Удвоить усилия на уровне данных. Активно сотрудничать с такими проектами, как Rucio для управления данными и Open Science Grid для получения операционного опыта. Разработать чёткие SLA с поставщиками ресурсов, особенно в отношении затрат на исходящий трафик данных. 2. Для конкурентов/подражателей: Не просто копируйте архитектуру. Настоящий урок заключается в модели управления и лёгкой интеграции. Начните с рабочего прототипа на нескольких готовых площадках и развивайтесь органически. 3. Для поставщиков и финансирующих организаций: Эта модель демонстрирует, что будущие инвестиции в исследовательские вычисления должны финансировать промежуточное ПО для интеграции и устойчивость программного обеспечения (как COBalD) не меньше, если не больше, чем просто аппаратное обеспечение. Финансируйте «клей».

В заключение, подход PUNCH4NFDI – это мастер-класс по прагматичной инженерии киберинфраструктуры. Он признаёт, что самым большим узким местом в научных вычислениях часто являются не FLOPS, а удобство использования и доступ. Если им удастся решить задачу федерации данных, они создадут модель с подлинным потенциалом изменить не только немецкие, но и европейские исследовательские вычисления.

9. Ссылки

1. Консорциум PUNCH4NFDI. (2024). Белая книга PUNCH4NFDI. 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). (Цитируется как пример преобразующей вычислительной методологии, которая могла бы использовать такую федеративную инфраструктуру).
6. Совместная работа dCache. (2023). dCache: Распределённая система хранения. https://www.dcache.org.
7. Совместная работа XRootD. (2023). XRootD: Высокопроизводительный, масштабируемый, отказоустойчивый доступ к данным. https://xrootd.slac.stanford.edu.
8. European Open Science Cloud (EOSC). (2024). https://eosc-portal.eu.