СОВРЕМЕННЫЕ GRID – ТЕХНОЛОГИИ

Первая фаза вычислительного проекта GRID для LHC была одобрена на Совете ЦЕРН. Сегодня важно не только иметь доступ к информации, но и распределенным образом обpaбатывать ее. Четыре гигантских детектора этого ускорителя - ALICE, ATLAS, CMS и LHCb - будут накапливать больше чем 10 миллионов гигабайт данных в течение каждого года о событиях, происходящих при столкновении частиц. Это эквивалентно содержанию, примерно, 20 миллионов компьютерных компакт - дисков.
Ведущие российские исследовательские центры различных ведомств ведут работы по проекту LHC, как по созданию самого ускорителя, так и всех четырех его детекторов. На выполнение соответствующих заказов по проекту LHC задействованы десятки российских заводов. В целом вклад России в проект LHC можно оценить в размере 5%.
Научно-исследовательские центры РФ, участвующие в проекте «Большой адронный коллайдер», разpaбатывают два основных направления развития GRID технологий:
- интенсивные операции с базами данных, data intensive GRID (проект DataGRID);
- вычислительный computational GRID (проект EuroGRID), в котором создаваемая инфраструктура нацелена на достижение максимальной скорости расчетов за счет глобализации распределения (распараллеливания) вычислений.
Концепция GRID (название по аналогии с электрическими сетями - electric power grid) предполагает создание компьютерной инфраструктуры нового типа, обеспечивающей глобальную интеграцию информационных и вычислительных ресурсов на основе управляющего и оптимизирующего программного обеспечения (middleware) нового поколения. Для достижения этой цели создается набор стандартизированных служб для обеспечения надежного, совместимого, дешевого и всепроникающего доступа к географически распределенным высокотехнологичным информационным и вычислительным ресурсам - отдельным компьютерам, кластерам и суперкомпьютерным центрам, хранилищам информации, сетям, научному инструментарию и т.д.
Важнейшим является междисциплинарный хаpaктер GRID. Имеется довольно много общего в вычислительных потребностях различных областей научных исследований - развиваемые технологии применяются в физике высоких энергий, космофизике, микробиологии, экологии, метеорологии, различных инженерных приложениях (например, в самолетостроении). Схожие проблемы наблюдаются и в других областях. Например, NASA реализует для своих нужд сеть высокопроизводительных компьютеров, роботизированных устройств массовой памяти, высокоскоростных каналов связи, научных инструментов и продвинутых интерфейсов для пользователя под названием Information Power Grid.
В настоящее время кроме LHC идет подготовка нескольких научных экспериментов нового поколения - эксперименты с использованием интерферометров для регистрации гравитационных волн бинарных пульсаров, новых сверхсвезд и иных экзотических объектов (эксперимент LIGO), а также автоматизированная цифровая космическая съемка с очень высоким разрешением (более 1012 пикселей), которая позволит значительно развить систематическое изучение звезд, галактик и крупномасштабных космических структур (эксперимент SDSS) для создания подробного каталога астрономических данных. Все эти эксперименты рассчитаны на длительный период и предполагают накопление и последующую обработку массивов данных.
Требования к вычислительным и архивным ресурсам для этих экспериментов различны. Процессорные затраты, необходимые для LIGO составляют несколько петафлопов. Объемы данных у LHC будут значительно больше, чем у LIGO, а у LIGO - значительно больше, чем у SDSS.
Среди основных направлений использования computational GRID на данный момент можно выделить:
- распределенные супервычисления, решение очень крупных задач, требующих огромных процессорных ресурсов, памяти и т.д.;
- «высокопоточные» вычисления (High - Throughput Computing), позволяющие организовать эффективное использование ресурсов для небольших задач, утилизируя временно простаивающие компьютерные ресурсы;
- вычисления «по требованию» (On-Demand Computing), крупные разовые расчеты;
- вычисления с привлечением больших объемов распределенных данных (Data-Intensive Computing), например, в метеорологии, астрономии, физике высоких энергий;
- коллективные вычисления (Collaborative Computing).
К общим хаpaктеристикам потребностей, которые делают оправданной организацию вычислительных архитектур типа Data intensive GRID, можно отнести следующие:
- большие объемы данных, распределенных по различным научным центрам, странам и континентам;
- участие большого количества специалистов в обработке данных из разных институтов и университетов;
- информация, которую следует проанализировать, имеет сложную структуру;
- алгоритмы обработки информации имеют нетривиальный хаpaктер (объем программ составляет миллионы строк текста);
- наконец, масштабируемость базового программного обеспечения (фактически, всего того, что лежит ниже прикладного уровня), которое должно устойчиво работать как на настольной машине, так и на суперкомпьютере.
Как прогнозируется, эволюционные изменения в полупроводниковых технологиях и архитектуре микропроцессоров приведут в ближайшие пять лет к десятикратному увеличению вычислительных мощностей. Уже сегодня возможности рядовых пользователей, подключенных к цифровым каналам связи с предоставлением комплексных услуг, сравнимы с теми возможностями, которыми обладали суперкомпьютерные центры 10-15 лет назад.
Технологическое основание для создания Grid - инфраструктур дают уже существующие волоконно-оптические сети, высокопроизводительные процессоры, параллельные архитектуры, протоколы связи, математическое обеспечение распределенных структур, механизмы обеспечения безопасности.
В НовГУ создана лаборатория "GRID-ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОЙ ФИЗИКЕ".
Ее задачами являются:
1.Подготовка научных сотрудников, программистов и инженеров по направлениям:
- обработка и анализ экспериментальных данных с ускорителя LHC;
- работа по созданию программного обеспечения для проекта DATAGRID,
- работа по созданию программного обеспечения для моделирования физических процессов;
- работа по проекту распределенных вычислений EuroGRID.
2.Проведение работ:
- создание и развитие российского сегмента DATAGRID;
- моделирование экспериментов на детекторах ALICE, ATLAS, CMS;
- обработка экспериментальных данных с этих детекторов, а также с детектора TOTEM.
3. Создание программного обеспечения для DATAGRID и EuroGRID.
4. Создание программного обеспечения для моделирования физических процессов взаимодействия адронов и ядер при сверхвысоких энергиях.
5. Создание программного обеспечения для триггеров редких процессов в рассеянии адронов и ядер.
На основе этих конкретных задач лаборатория также может готовить специалистов по использованию технологии GRID в других областях науки и техники, в частности, в экологии, экономике, энергетике, машиностроении, медицине, биологии.
Новгородский государственный университет включен в сеть Grid. Вычислительные ресурсы доступны для использования всеми участниками сети.
Для этого были осуществлены следующие работы:
1. Произведена установка и настройка вычислительного элемента сети GRID и сопутствующих сервисов, а именно:
- Computing Element - система управления вычислительными ресурсами, распределением заданий, аутентификацией хостов и пользователей сети,
- Storage Element - система хранения исходных экспериментальных данных и данных, полученных в результате обработки,
- Monitoring BOX - распределенная система мониторинга отдельных хостов сети GRID и сети в целом,
- Сервисы: SSH, Firewall, VPN, Hosts Autoupdate (система обновления ПО с помощью apt-get).
2.Все имеющиеся хосты зарегистрированы в сети GRID, для них получены соответствующие OpenSSL - сертификаты в Regional Certification Authority.
3.Получен сертификат пользователя, который был зарегистрирован в виртуальной организации RDIG (Russian Data Intensive Grid).
4.Локально устранены мелкие недоработки системы автоматического развертывания сайтов (совокупности сервисов в рамках одного вычислительного центра), связанных с тем, что ПО для сети GRID находится еще в стадии разработки и предварительного тестирования.
Работа представлена на научную конференцию «Новые технологии и современные системы автоматизации», Тунис, 12-19 июня 2005 г., поступила в редакцию 29.04.2005г.
Статья в формате PDF
100 KB...
13 04 2026 21:50:28
Формирование эффективной системы работы с детьми, обладающими повышенными естественнонаучными способностями, может стать залогом успешного продвижения экономических и образовательных реформ в нашей стране.
...
12 04 2026 6:49:23
Статья в формате PDF
132 KB...
11 04 2026 0:11:46
Работа посвящена методике расчетов электромеханического привода мешалки, установленной вертикально в аппарате для выщелачивания ёмкостью около 500 м3. Определены геометрические параметры вала и лопастей мешалки. Показана зависимость между скоростью вращения вала мешалки и мощностью. Установлены величины минимальной и рабочей частоты вращения для поддержания твердой фазы пульпы во взвешенном состоянии и пусковой момент двигателя привода мешалки.
...
10 04 2026 3:42:44
Статья в формате PDF
184 KB...
09 04 2026 2:44:48
В статье рассматриваются основные начальные этапы научного изучения природных условий и фауны млекопитающих Кавказа. Рассмотрен вклад выдающихся научных деятелей России в становление и развитие отечественной териологии на Кавказе, приводятся интересные сведения об отдельных биографических моментах ученых, связанных с освоением изучаемой территории.
...
08 04 2026 4:43:20
Статья в формате PDF
104 KB...
07 04 2026 8:45:29
Статья в формате PDF
301 KB...
06 04 2026 18:26:27
Статья в формате PDF
124 KB...
05 04 2026 5:40:33
Статья в формате PDF
217 KB...
03 04 2026 13:57:52
02 04 2026 10:45:10
Статья в формате PDF
107 KB...
01 04 2026 14:29:50
Статья в формате PDF
109 KB...
31 03 2026 22:47:18
30 03 2026 0:49:12
Статья в формате PDF
181 KB...
29 03 2026 16:27:58
Статья в формате PDF
221 KB...
28 03 2026 13:55:53
Статья в формате PDF
136 KB...
26 03 2026 11:43:13
24 03 2026 14:31:27
Статья в формате PDF
133 KB...
23 03 2026 2:20:39
Статья в формате PDF
209 KB...
22 03 2026 8:41:26
Построена математическая модель системы управления качеством образования филиала ВУЗа с учетом влияния внешних информационных связей, проведена оценка критерия качества и улучшения внешних связей вследствие внедрения информационной системы.
...
21 03 2026 12:43:46
Статья в формате PDF
132 KB...
20 03 2026 3:57:46
Статья в формате PDF
261 KB...
19 03 2026 11:38:48
В статье раскрываются адаптационная деятельность организма, показано, что функциональная система регуляции кровообращения представляет собой многоконтурную, иерархически организованную систему, в которой доминирующая роль отдельных звеньев определяется текущими потребностями организма.
...
16 03 2026 2:26:20
Статья в формате PDF
266 KB...
14 03 2026 10:55:47
В работе приводятся данные скрининговых обследований состояния щитовидной железы студентов в возрасте от 16 до 18 лет. При проведении исследований использовались методы экспресс-диагностики, разработанные авторами статьи и на которые получены патенты РФ. На первом этапе обследований проводились прямые измерения длительности коленного рефлекса с помощью электронного рефлексометра; на втором этапе проводилось количественное определение степени увлажненности кожных покровов на приборе с датчиком влажности. Обследования проводились на группе из 246 человек. После статистической обработки данных измерений была проведена их рандомизация с использованием критериев, установленных в ходе клинических испытаний разработанных приборов. Полученные данные представлены в виде гистограмм. В результате проведенных исследований установлен контингент студентов, у которых по полученным данным можно предполагать наличие гипофункции щитовидной железы. Доля таких лиц из числа обследованных составляет порядка 18 %. У незначительной части обследованных были установлены признаки гипертиреоза. Их доля не превышает 5 %. Сравнение данных, полученных двумя разными методами на каждом обследуемом, показал их полную корреляцию в 95 % случаев. Студенты с выявленными отклонениями от нормы были направлены в клинические лаборатории для определения в их крови уровня тиреотропного гормона гипофиза с последующей консультацией эндокринолога.
...
13 03 2026 23:29:17
Статья в формате PDF
131 KB...
12 03 2026 6:42:15
Статья в формате PDF
107 KB...
11 03 2026 4:13:49
Статья в формате PDF
249 KB...
10 03 2026 19:30:47
Статья в формате PDF
129 KB...
09 03 2026 13:21:29
Статья в формате PDF
127 KB...
08 03 2026 4:17:50
Статья в формате PDF
386 KB...
07 03 2026 10:59:33
Статья в формате PDF
121 KB...
06 03 2026 16:40:58
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::