Все выпуски

Представленная работа описывает опыт создания и развёртывания веб-приложения и гридинфраструктуры для решения задач геофизики, требующих большого количества вычислительных ресурсов. В работе представлен обзор технологии и механизма платформы интеграции геофизических приложений с распределёнными вычислительными системами. Разработанная платформа предоставляет собой промежуточное программное обеспечение, предоставляющая удобный доступ к развёрнутым на ее основе геофизическим приложениям. Доступ к приложению осуществляется через веб-браузер. Интеграция новых приложений облегчается за счёт предоставляемого стандартного универсального интерфейса взаимодействия платформы и новым приложением.

Для организации распределённой вычислительной системы применено ПО Gridway, экземпляр которого взаимодействует с виртуализированными вычислительными кластерами. Виртуализация вычислительных кластеров предоставляет новые возможности при утилизации вычислительных ресурсов по сравнению с традиционными схемами организации кластерного ПО.

В качестве пилотной задачи использована обратная задача определение параметров анизотропии коры и верхней мантии по данным телесейсмических наблюдений. Для решения использован вероятностный подход к решению обратных задач, основанный на формализме апостериорной функции распределения (АПФР). При этом вычислительная задача сводится к табулированию многомерной функции. Результат вычислений представлен в удобном для анализа высокоуровневом виде, доступ и управление осуществляется при помощи СУБД. Приложение предоставляет инструменты анализу АПФР: расчет первых моментов, двумерные маргинальные распределения, двумерные сечения АПФР в точках ее максимума. При тестировании веб-приложения были выполнены вычислены как синтетических, так и для реальных данных.

We'd like to present a specific grid infrastructure and web application development and deployment. The purpose of infrastructure and web application is to solve particular geophysical problems that require heavy computational resources. Here we cover technology overview and connector framework internals. The connector framework links problem-specific routines with middleware in a manner that developer of application doesn't have to be aware of any particular grid software. That is, the web application built with this framework acts as an interface between the user 's web browser and Grid's (often very) own middleware.

Our distributed computing system is built around Gridway metascheduler. The metascheduler is connected to TORQUE resource managers of virtual compute nodes that are being run atop of compute cluster utilizing the virtualization technology. Such approach offers several notable features that are unavailable to bare-metal compute clusters.

The first application we've integrated with our framework is seismic anisotropic parameters determination by inversion of SKS and converted phases. We've used probabilistic approach to inverse problem solution based on a posteriory probability distribution function (APDF) formalism. To get the exact solution of the problem we have to compute the values of multidimensional function. Within our implementation we used brute-force APDF calculation on rectangular grid across parameter space.

The result of computation is stored in relational DBMS and then represented in familiar human-readable form. Application provides several instruments to allow analysis of function's shape by computational results: maximum value distribution, 2D cross-sections of APDF, 2D marginals and a few other tools. During the tests we've run the application against both synthetic and observed data.

Облачные технологий CERN (проект CernVM) дают новые возможности разработчикам программного обеспечения. Участие группы TDAQ ATLAS ОИЯИ в разработке ПО распределенной системы сбора и обработке данных эксперимента ATLAS (CERN) связано с необходимостью работы в условиях динамично развивающейся системы и ее инфраструктуры. Использование облачных технологий, в частности виртуальных машин CernVM, предоставляет наиболее эффективные способы доступа как к собственно ПО TDAQ, так и к ПО, используемому в CERN: среда — Scientific Linux и software repository c CernVM-FS. Исследуется вопрос о возможности функционирования ПО промежуточного уровня (middleware) в среде CernVM. Использование CernVM будет проиллюстрировано на трех задачах: разработка пакетов Event Dump и Webemon, а также на адаптации системы автоматической проверки качества данных TDAQ ATLAS — Data Quality Monitoring Framework для задач оценки качества радиолокационных данных.

The CERN cloud technologies (the CernVM project) give a new possibility for the software developers. The participation of the JINR ATLAS TDAQ working group in the software development for distributed data acquisition and processing system (TDAQ) of the ATLAS experiment (CERN) involves the work in the condition of the dynamically developing system and its infrastructure. The CERN cloud technologies, especially CernVM, provide the most effective access as to the TDAQ software as to the third-part software used in ATLAS. The access to the Scientific Linux environment is provided by CernVM virtual machines and the access software repository — by CernVM-FS. The problem of the functioning of the TDAQ middleware in the CernVM environment was studied in this work. The CernVM usage is illustrated on three examples: the development of the packages Event Dump and Webemon, and the adaptation of the data quality auto checking system of the ATLAS TDAQ (Data Quality Monitoring Framework) for the radar data assessment.

В статье рассмотрено сообщество российских участников добровольных распределенных вычислений (ДРВ), реализуемых на открытой программной платформе BOINC. Для проведения статистического анализа активности российских участников ДРВ использованы данные, полученные при работе с API BOINC, приложением BOINC, и сайтом boincstats.com. Скрипт для получения данных и создания соответствующей базы данных с этого сайта был написан на PHP, для хранения данных, использовались базы данных MySQL.

В базе данных были аккумулированы показатели по всем российским проектам, включая архивные, что позволило рассчитать показатели, характеризующие поведение российских участников во всех проектах и командах BOINC — абсолютное и относительное количество российских участников, активность участия, количество привнесенных очков в систему, количество участников в каждом из российских проектов, заинтересованность участников в концепции ДРВ.

Показано, что позиции России в рейтинге стран очень низки и сохраняются практически на одном уровне в течение 4 лет. По мнению авторов исследования, низкие показатели поведения российских участников ДРВ, обусловлены индивидуализмом и закрытостью российских Интернет-пользователей, а также малым интересом к развитию фундаментального научного знания, научному поиску, что, возможно, связано с низким авторитетом как науки в целом, так и гражданской науки, краудсорсинга, в частности, и, соответственно, недостаточном распространении идей использования механизма добровольных распределённых вычислений для реализации исследовательских проектов.

The article analyses the activity statistics of the Russian participants of volunteer computing (VC) using platform BOINC obtained by the authors. The data has been received with API BOINC and site www.boincstats.com. The script for the database was written in PHP, for data storing was used MySQL.

The database indicators were accumulated across all Russian projects, which allowed the calculation of the indicators characterizing the behavior of the Russian participants in all projects and teams BOINC — absolute and relative number of Russian participants, their activity, the number of introduced points system, the number of participants in each of the Russian project participants, interest in the concept of the VC.

It is shown that the position of Russia in the countries ranking is very low and is retained at the same level for 4 years. According to the authors, low activity of the Russian participants of the VC, due to individualism and the closure of Russian Internet users, as well as to a small interest in the development of fundamental science, scientific research. This, possibly due to the low-prestige as a science as a whole, as well as civil science, crowdsourcing, in particular. And, therefore, we can see insufficient dissemination of the ideas of using the mechanism of VC for research projects.

В настоящее время облачные вычисления являются важной и актуальной темой в ИТ. Многие компании и учебные заведения развертывают облачные инфраструктуры, чтобы преодолеть свои проблемы, такие как легкость доступа к данным, обновление программного обеспечения с минимальными затратами, возможности неограниченного хранения данных и ряд других преимуществ по сравнению с традиционными сетевыми инфраструктурами. В работе рассматривается применение технологий облачных вычислений при моделировании морской среды и обработке данных. В данном случае облачные вычисления предлагается для интеграции и совместного использования морских информационных ресурсов. В статье облачные вычисления рассматриваются как средство снижения затрат при организации виртуального полигона в морских исследованиях.

Nowadays cloud computing is an important topic in the field of information technology and computer system. Several companies and educational institutes have deployed cloud infrastructures to overcome their problems such as easy data access, software updates with minimal cost, large or unlimited storage, efficient cost factor, backup storage and disaster recovery, and some other benefits if compare with the traditional network infrastructures. The paper present the study of cloud computing technology for marine environmental data and processing. Cloud computing of marine environment information is proposed for the integration and sharing of marine information resources. It is highly desirable to perform empirical requiring numerous interactions with web servers and transfers of very large archival data files without affecting operational information system infrastructure. In this paper, we consider the cloud computing for virtual testbed to minimize the cost. That is related to real time infrastructure.