Текущий выпуск Номер 5, 2020 Том 12
Результаты поиска по 'грид системы':
Найдено статей: 10
  1. Кореньков В.В., Нечаевский А.В., Ососков Г.А., Пряхина Д.И., Трофимов В.В., Ужинский А.В.
    Моделирование грид-облачных сервисов проекта NICA как средство повышения эффективности их разработки
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 5, с. 635-642

    Описана новая система моделирования грид- и облачных сервисов, ориентированная на повышение эффективности разработки системы хранения и обработки данных ускорительного комплекса НИКА. В системе реализован подход учета качества работы уже функционирующей системы при проектировании ее дальнейшего развития за счет объединения самой программы моделирования с системой мониторинга реального (или модельного) грид-облачного сервиса через специальную базу данных. Приведен пример применения программы для моделирования достаточно общей облачной структуры, которая может быть также использована и вне рамок физического эксперимента.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  2. Чернов И.А., Ивашко Е.Е., Никитина Н.Н., Габис И.Е.
    Численная идентификация модели дегидрирования в грид-системе на базе BOINC
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 1, с. 37-45

    В работе рассматривается обратная задача определения по экспериментальным данным параметров модели выделения водорода из порошка гидрида металла. Методом слепого поиска в пространстве параметров установлено, что задача имеет многочисленные физически разумные решения. Решения задачи получены с помощью высокопроизводительного численного моделирования в гридсистеме на базе платформы BOINC.

    Цитирований: 6 (РИНЦ).
  3. Черемисина Е.Н., Сеннер А.Е.
    Применение ГИС ИНТЕГРО в задачах поиска месторождений нефти и газа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 439-444

    В основу системы интегрированной интерпретации геофизических данных при изучении глубинного строения Земли положена система ГИС ИНТЕГРО, являющаяся геоинформационной системой функционирования разнообразных вычислительных и аналитических приложений при решении различных геологических задач. ГИС ИНТЕГРО включает в себя многообразные интерфейсы, позволяющие изменять форму представления данных (растр, вектор, регулярная и нерегулярная сеть наблюдений), блок преобразования картографических проекций, а также прикладные блоки, включающие блок интегрированного анализа данных и решения прогнозно-диагностических задач.

    Методический подход базируется на интеграции и комплексном анализе геофизических данных по региональным профилям, геофизических потенциальных полей и дополнительной геологической информации на изучаемую территорию.

    Аналитическое обеспечение включает пакеты трансформаций, фильтрации, статистической обработки полей, расчета характеристик, выделения линеаментов, решения прямых и обратных задач, интегрирования геоинформации.

    Технология и программно-аналитическое обеспечение апробировались при решении задач тектонического районирования в масштабах 1:200000, 1:1000000 в Якутии, Казахстане, Ростовской области, изучения глубинного строения по региональным профилям 1:ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ и 2-ДВ, прогноза нефтегазоносности в районах Восточной Сибири, Бразилии.

    Просмотров за год: 4.
  4. Астахов Н.С., Багинян А.С., Белов С.Д., Долбилов А.Г., Голунов А.О., Горбунов И.Н., Громова Н.И., Кашунин И.А., Кореньков В.В., Мицын В.В., Шматов С.В., Стриж Т.А., Тихоненко Е.А., Трофимов В.В., Войтишин Н.Н., Жильцов В.Е.
    Статус и перспективы вычислительного центра ОИЯИ 1-го уровня (TIER-1) для эксперимента CMS на большом адронном коллайдере
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 455-462

    Компактный мюонный соленоид (CMS) — высокоточная детекторная установка на Большом адронном коллайдере (LHC) в ЦЕРН. Для осуществления обработки и анализа данных в CMS была разработана система распределенного анализа данных, предполагающая обязательное использование современных грид-технологий. Модель компьютинга для CMS — иерархическая (в смысле создания вычислительных центров разного уровня). Объединенный институт ядерных исследований (ОИЯИ) принимает активное участие в эксперименте CMS. В ОИЯИ создается центр 1-го уровня (Tier1) для CMS c целью обеспечения необходимой компьютерной инфраструктурой ОИЯИ и российских институтов, участвующих в эксперименте CMS. В работе описаны основные задачи и сервисы центра Tier1 для CMS в ОИЯИ и представлены статус и перспективы его развития.

    Просмотров за год: 3. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  5. Белов С.Д., Ден Ц., Ли В., Линь Т., Пелеванюк И.С., Трофимов В.В., Ужинский А.В., Янь Т., Янь С., Чжак Г., Чжао С., Чжан С., Жемчугов А.С.
    Распределенные вычисления для эксперимента BES-III
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 469-473

    В 2009 году в Пекине заработал детектор BES-III (Beijing Spectrometer) [1] ускорителя BEPC-II (Beijing Electron–Positron Collider). Запущенный еще в 1989 году BEPC за время своей работы предоставил данные для целого ряда открытий в области физики очарованных частиц. В свою очередь на BES-III удалось получить крупнейшие наборы данных для J/ ψ, ψ' и ψ частиц при энергии ускорителя 2.5– 4.6 ГэВ. Объемы данных с эксперимента (более 1 ПБ) достаточно велики, чтобы задуматься об их распределенной обработке. В данной статье представлена общая информация, результаты и планы развития проекта распределенной обработки данных эксперимента BES-III.

    Просмотров за год: 3.
  6. Кирьянов А.К.
    Поддержка протокола GridFTP с возможностью перенаправления соединений в DMLite Title
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 543-547

    Одним из наиболее широко используемых решений для хранения данных в WLCG является Disk Pool Manager (DPM), разрабатываемый и поддерживаемый группой SDC/ID в ЦЕРНе. Недавно старый код DPM был практически переписан с нуля для решения накопившихся проблем с масштабируемостью и расширением функциональности.

    Новая система была названа DMLite. В отличие от DPM, который был реализован в виде нескольких демонов, DMLite выполнена в виде программной библиотеки, которая может быть непосредственно загружена приложением. Такой подход значительно повышает общую производительность и скорость обработки транзакций, избегая ненужного межпроцессного взаимодействия через сеть, а также узких мест в многопоточной обработке.

    DMLite имеет модульную архитектуру, при которой основная библиотека обеспечивает только несколько базовых функций. Системы хранения данных, а также протоколы доступа к ним реализованы в виде подключаемых модулей (plug-ins). Конечно, DMLite не смогла бы полностью заменить DPM без поддержки протокола GridFTP, наиболее широко используемого для передачи данных в WLCG.

    В DPM поддержка протокола GridFTP была реализована в виде модуля Data Storage Interface (DSI) для GridFTP сервера Globus. В DMLite было решено переписать модуль GridFTP с нуля, чтобы, во-первых, воспользоваться новыми возможностями DMLite, а во-вторых, добавить недостающую функциональность. Наиболее важным отличием по сравнению со старой версией является возможность перенаправления соединений.

    При использовании старого интерфейса GridFTP клиенту было необходимо предварительно связаться со службой SRM на головном узле хранилища, чтобы получить Transfer URL (TURL), необходимый для обращения к файлу. С новым интерфейсом GridFTP делать этот промежуточный шаг не требуется: клиент может сразу подключиться к службе GridFTP на головном узле хранилища и выполнять чтение-запись используя логические имена файлов (LFNs). Канал передачи данных при этом будет автоматически перенаправлен на соответствующий дисковый узел.

    Такая схема работы делает одну из наиболее часто используемых функций SRM ненужной, упрощает доступ к файлам и повышает производительность. Это также делает DMLite более привлекательным выбором для виртуальных организаций, не относящихся к БАК, поскольку они никогда не были особо заинтересованы в SRM.

    Новый интерфейс GridFTP также открывает возможности для хранения данных на множестве альтернативных систем, поддерживаемых DMLite, таких как HDFS, S3 и существующие пулы DPM.

    Просмотров за год: 1.
  7. Куклин Е.Ю., Созыкин А.В., Берсенёв А.Ю., Масич Г.Ф.
    Распределенная система хранения УРО РАН на основе dCache
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 559-563

    Представлен подход к созданию территориально-распределенной системы хранения данных для нужд среды высокопроизводительных вычислений УрО РАН. Система основывается на промежуточном программном обеспечении dCache из проекта European Middleware Initiative. Первая очередь реализации системы охватывает вычислительные центры в двух регионах присутствия УрО РАН: г. Екатеринбург и г. Пермь.

    Цитирований: 3 (РИНЦ).
  8. Бережная А.Я., Велихов В.Е., Лазин Ю.А., Лялин И.Н., Рябинкин Е.А., Ткаченко И.А.
    Ресурсный центр обработки данных уровня Tier-1 в национальном исследовательском центре «Курчатовский институт» для экспериментов ALICE, ATLAS и LHCb на Большом адронном коллайдере (БАК)
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 621-630

    Представлен обзор распределенной вычислительной инфраструктуры ресурсных центров коллаборации WLCG для экспериментов БАК. Особое внимание уделено описанию решаемых задач и основным сервисам нового ресурсного центра уровня Tier-1, созданного в Национальном исследовательском центре «Курчатовский институт» для обслуживания ALICE, ATLAS и LHCb экспериментов (г. Москва).

    Просмотров за год: 2.
  9. Кореньков В.В., Нечаевский А.В., Ососков Г.А., Пряхина Д.И., Трофимов В.В., Ужинский А.В.
    Синтез процессов моделирования и мониторинга для развития систем хранения и обработки больших массивов данных в физических экспериментах
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 691-698

    Представлена новая система моделирования грид и облачных сервисов, ориентированная на повышение эффективности их развития путем учета качества работы уже функционирующей системы. Результаты достигаются за счет объединения программы моделирования с системой мониторинга реального (или модельного) грид-облачного сервиса через специальную базу данных. Приведен пример применения программы для моделирования достаточно общей облачной структуры, которая может быть также использована и вне рамок физического эксперимента.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 6 (РИНЦ).
  10. Ткаченко И.А.
    Опыт использования puppet для управления вычислительным грид-кластером Tier-1 в НИЦ «Курчатовский институт»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 735-740

    Статья посвящена организации системы управления кластером при помощи puppet. Рассматриваются вопросы: безопасности использования, с точки зрения массового применения к вычислительному кластеру неверной конфигурации (в виду человеческого фактора); организации совместной работы и создания для каждого администратора возможности, независимо от других, написания и отладки собственных сценариев, до включения их в общую систему управления; написания сценариев, которые позволят получить как целиком настроенный узел, так и обновлять конфигурацию по частям, не затрагивая остальные компоненты, независимо от текущего состояния узла вычислительного кластера.

    Сравниваются различные подходы к созданию иерархии puppet сценариев: описываются проблемы, связанные с использованием «include» для организации иерархии и переход к системе последова- тельного вызова классов через shell-скрипт.

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus