Все выпуски

В представленной работе разработана гибридная имитационная модель сборочного цеха в среде AnyLogic, которая позволяет подбирать оптимальные параметры производственной системы. Для построения гибридной модели использовались подходы, объединяющие дискретно-событийное моделирование и агентное в единую модель с интегрирующим взаимодействием. В рамках данной работы описан механизм функционирования сложной производственной системы, состоящей из нескольких участников-агентов. Каждому агенту соответствует класс, в котором задается определенный набор параметров агента. В имитационной модели были учтены три основные группы операции, выполняющиеся последовательно, определена логика работы с забракованными комплектами. Процесс сборки изделия представляет собой процесс, протекающий в многофазной разомкнутой системе массового обслуживания с ожиданием. Также есть признаки замкнутой системы — потоки брака для повторной обработки. При создании распределительной системы в сегменте окончательного контроля используются законы выполнения заявок в очереди типа FIFO. Для функциональной оценки производственной системы в имитационной модели включены несколько функциональных переменных, описывающих количество готовых изделий, среднее время подготовки изделий, количество и доля брака, результат моделирования для проведения исследований, а также функциональные переменные, в которых будут отображаться расчетные коэффициенты использования. Были проведены серии экспериментов по моделированию с целью изучения влияния поведения агентов системы на общие показатели эффективности производственной системы. В ходе эксперимента было установлено, что на показатель среднего времени подготовки изделия основное влияние оказывают такие параметры, как средняя скорость подачи комплекта заготовки, среднее время выполнения операций. На заданном промежутке ограничений удалось подобрать оптимальный набор параметров, при котором удалось достичь наиболее эффективной работы сборочной линии. Данный эксперимент подтверждает основной принцип агентного моделирования: децентрализованные агенты вносят личный вклад и оказывают влияние на работу всей моделируемой системы в целом. Вре зультате проведенных экспериментов, благодаря подбору оптимального набора параметров, удалось улучшить основные показатели функционирования сборочного цеха, а именно: увеличить показатель производительности на 60%; снизить показатель средней продолжительности сборки изделия на 38%.

In the presented work, a hybrid optimal simulation model of an assembly shop in the AnyLogic environment has been developed, which allows you to select the parameters of production systems. To build a hybrid model of the investigative approach, discrete-event modeling and aggressive modeling are combined into a single model with an integrating interaction. Within the framework of this work, a mechanism for the development of a production system consisting of several participants-agents is described. An obvious agent corresponds to a class in which a set of agent parameters is specified. In the simulation model, three main groups of operations performed sequentially were taken into account, and the logic for working with rejected sets was determined. The product assembly process is a process that occurs in a multi-phase open-loop system of redundant service with waiting. There are also signs of a closed system — scrap flows for reprocessing. When creating a distribution system in the segment, it is mandatory to use control over the execution of requests in a FIFO queue. For the functional assessment of the production system, the simulation model includes several functional functions that describe the number of finished products, the average time of preparation of products, the number and percentage of rejects, the simulation result for the study, as well as functional variables in which the calculated utilization factors will be used. A series of modeling experiments were carried out in order to study the behavior of the agents of the system in terms of the overall performance indicators of the production system. During the experiment, it was found that the indicator of the average preparation time of the product is greatly influenced by such parameters as: the average speed of the set of products, the average time to complete operations. At a given limitation interval, we managed to select a set of parameters that managed to achieve the largest possible operation of the assembly line. This experiment implements the basic principle of agent-based modeling — decentralized agents make a personal contribution and affect the operation of the entire simulated system as a whole. As a result of the experiments, thanks to the selection of a large set of parameters, it was possible to achieve high performance indicators of the assembly shop, namely: to increase the productivity indicator by 60%; reduce the average assembly time of products by 38%.

В данной статье рассмотрен вклад, вносимый системой мониторинга вычислительных ресурсов в работу распределенной вычислительной системы, и предложена методика оценки этого вклада и эффективности работы системы мониторинга на основе меры определенности состояния подконтрольной системы. Рассмотрено применение этой методики в ходе разработки и развития системы локального мониторинга Центрального информационно-вычислительного комплекса Объединенного института ядерных исследований.

This article discusses the contribution of computing resources monitoring system to the work of a distributed computing system. Method of evaluation of this contribution and performance monitoring system based on measures of certainty the state-controlled system is proposed. The application of this methodology in the design and development of local monitoring of the Central Information and Computing Complex, Joint Institute for Nuclear Research is listed.

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.

В статье представлена математическая модель оценки трудового процесса, построенного на основе байесовской сети. Основное внимание уделено оценке качественных характеристик продукта труда. Использование описанной модели предполагается на предприятиях с системой управления трудовыми процессами.

The mathematical estimation model for employee labor process, built on the basis of Bayesian network is presented in the article. The great attention is given to the estimation of qualitative characteristics of labor product. Usage of described model is supposed in the companies with the management employee workflows system.

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.

One of the most widely used storage solutions in WLCG is a Disk Pool Manager (DPM) developed and supported by SDC/ID group at CERN. Recently DPM went through a massive overhaul to address scalability and extensibility issues of the old code.

New system was called DMLite. Unlike the old DPM that was based on daemons, DMLite is arranged as a library that can be loaded directly by an application. This approach greatly improves performance and transaction rate by avoiding unnecessary inter-process communication via network as well as threading bottlenecks.

DMLite has a modular architecture with its core library providing only the very basic functionality. Backends (storage engines) and frontends (data access protocols) are implemented as plug-in modules. Doubtlessly DMLite wouldn't be able to completely replace DPM without GridFTP as it is used for most of the data transfers in WLCG.

In DPM GridFTP support was implemented in a Data Storage Interface (DSI) module for Globus’ GridFTP server. In DMLite an effort was made to rewrite a GridFTP module from scratch in order to take advantage of new DMLite features and also implement new functionality. The most important improvement over the old version is a redirection capability.

With old GridFTP frontend a client needed to contact SRM on the head node in order to obtain a transfer URL (TURL) before reading or writing a file. With new GridFTP frontend this is no longer necessary: a client may connect directly to the GridFTP server on the head node and perform file I/O using only logical file names (LFNs). Data channel is then automatically redirected to a proper disk node.

This renders the most often used part of SRM unnecessary, simplifies file access and improves performance. It also makes DMLite a more appealing choice for non-LHC VOs that were never much interested in SRM.

With new GridFTP frontend it's also possible to access data on various DMLite-supported backends like HDFS, S3 and legacy DPM.

Большие научные проекты генерируют данные на всё более возрастающих скоростях. Типичные методы включают в себя хранение данных на диске, после незначительного фильтрования, а затем их обработку на больших компьютерных фермах. Производство данных достигло той точки, когда требуется обработка в режиме on-line, чтобы отфильтровать данные до управляемых размеров. Потенциальное решение включает в себя использование низко затратных процессоров ARM с маленькой мощностью в больших массивах для обеспечения массивного распараллеливания для вычислений потока данных (DSC). Главное преимущество в использовании систем на одном кристалле (SoCs) присуще самой философии этой разработки. Системы на микросхеме, прежде всего, используются в мобильных устройствах и, следовательно, потребляют меньше энергии при своей относительно хорошей производительности. Дано описание тестирования трех различных моделей процессоров ARM.

Big science projects are producing data at ever increases rates. Typical techniques involve storing the data to disk, after minor filtering, and then processing it in large computer farms. Data production has reached a point where on-line processing is required in order to filter the data down to manageable sizes. A potential solution involves using low-cost, low-power ARM processors in large arrays to provide massive parallelisation for data stream computing (DSC). The main advantage in using System on Chips (SoCs) is inherent in its design philosophy. SoCs are primarily used in mobile devices and hence consume less power while maintaining relatively good performance. A benchmarking characterisation of three different models of ARM processors will be presented.

Оптимизация это сердце для реляционных СУБД. Она анализирует SQL заявления и определяет наиболее эффективный план доступа для удовлетворения каждого запроса. Оптимизация решает эту задачу и анализирует SQL заявления определяя, какие таблицы и столбцы должны быть доступны. Затем запросы информационной системы и статистические данные, хранящиеся в системном каталоге, определяют наилучший метод решения задач, необходимых для удовлетворения этой просьбы.

Optimization is the heart of relational Database Management System (DMBS). Its can analyzes the SQL statements and determines the most efficient access plan to satisfy every query request. Optimization can solves this problem and analyzes SQL statements specifying which tables and columns are available. And then request the information system and statistical data stored in the system directory, to determine the best method of solving the tasks required to comply with the query requests.

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.

This article is about the organization of the cluster management using puppet. It tells about: safety of usage, from the point of view of mass apply at a computing cluster wrong configuration (by reason of human factor); collaboration work and the creation of opportunities for each cluster administrator, regardless of others, writing and debugging your own scripts, before include them in the overall system of cluster managment; writing scripts, which allow to get as fully configured nodes, and updates the configuration of any system parts, without affecting the rest of the nodes components, regardless of the current state of the node of computing cluster.

The article compares different methods of the creation of the hierarchy of puppet scenarios, describes problems associated with the use of “include” for the organization hierarchy, and tells about the transition to a system of sequential call classes through shell-script.

Целью данной работы является ознакомление с технологиями хранения больших данных и перспективами развития технологий хранения для распределенных вычислений. Приведен анализ популярных технологий хранения и освещаются возможные ограничения использования.

Основными проблемами развития технологий хранения данных являются хранение сверхбольших объемов данных, отсутствие качества в обработке таких данных, масштабируемость, отсутствие быстрого доступа к данным и отсутствие реализации интеллектуального поиска данных.

В работе рассматриваются особенности организации системы управления данными (DMS) программного продукта DIRAC. Приводится описание устройства, функциональности и способов работы с сервисом передачи данных (Data transfer service) для экспериментов физики высоких энергий, которые требуют вычисления задач с широким спектром требований с точки зрения загрузки процессора, доступа к данным или памяти и непостоянной загрузкой использования ресурсов.

The report presents an analysis of Big Data storage solutions in different directions. The purpose of this paper is to introduce the technology of Big Data storage, prospects of storage technologies, for example, the software DIRAC. The DIRAC is a software framework for distributed computing.

The report considers popular storage technologies and lists their limitations. The main problems are the storage of large data, the lack of quality in the processing, scalability, the lack of rapid availability, the lack of implementation of intelligent data retrieval.

Experimental computing tasks demand a wide range of requirements in terms of CPU usage, data access or memory consumption and unstable profile of resource use for a certain period. The DIRAC Data Management System (DMS), together with the DIRAC Storage Management System (SMS) provides the necessary functionality to execute and control all the activities related with data.