Методология развития научного информационно-вычислительного комплекса в составе глобальной грид-инфраструктуры

• Автор: Кореньков, Владимир Васильевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Дубна
• Количество страниц: 264 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава
Архитектура и структурная схема построения научного информационновычислительного комплекса ОИЯИ, являющего ресурсным центром грид-
инфраструктуры
1 Л. Этапы развития компьютерной инфраструктуры ОИЯИ
1.2. Грид-технологии
1.2.1. Основные подсистемы промежуточного программного обеспечения
1.2.2. Взаимодействие компонентов глобальной
грид-инфраструктуры
1.3. Создание российской грид-инфраструктуры и ее развитие в рамках европейских проектов
1.4. Требования к научному вычислительному комплексу и анализ классов решаемых задач
1.5. Особенности алгоритмов планирования заданий для разных групп пользователей
1.6. Оценка параметров вычислительного кластера в разных конфигурациях
1.7. Распределение потоков данных и задач
1.7.1. Организация пакетной обработки (batch)
1.7.2. Алгоритм работы планировщика Maui
1.8. Выбор базовой системы хранения данных ресурсного центра грид-инфраструктуры
1.8.1. Система DPM (Disk Pool Manager)
1.8.2. Программное обеспечение CASTOR
1.8.3. Система хранения данных EOS
1.8.4. Основные возможности Xrootd
1.8.5. Система хранения dCache

1.9. Взаимодействие компонентов многоуровневой системы ресурсного центра в составе грид-инфраструктуры
1.10. Методы повышения эффективности и надежности функционирования научного вычислительного комплекса
1.11. Структурная схема функционирования Центрального информационновычислительного комплекса (ЦИВК) ОИЯИ
1.11.1. Сетевая инфраструктура ЦИВК ОИЯИ
1.11.2. Система локального мониторинга ЦИВК ОИЯИ
1.11.3. Структурная и функциональная схема ЦИВК ОИЯИ
Глава
Развитие модели компьютинга экспериментов на Большом адронном коллайдере
2.1. Модель компьютинга для экспериментов на БАК в проекте MONARC..
2.2. Этапы развития компьютинга экспериментов на БАК в ОИЯИ и интеграция грид-сайта ОИЯИ в глобальную грид-инфраструктуру

2.2.1. Создание в ОИЯИ ресурсного центра уровня Tier2 для проекта CMS
2.2.1.1. Организация компьютинга коллаборации RDMS CMS..
2.2.1.2. Создание в ОИЯИ грид-сайта для эксперимента CMS
2.2.1.3. Требования к ресурсным центрам уровня Тіег2 эксперимента CMS
2.2.1.4. Проблемы стабильности передачи данных при использовании системы Phedex
2.2.1.5. Надежность функционирования грид-сайта CMS T2_RU_JINR в ОИЯИ
2.2.2. Потоки данных в экспериментах на БАК на примере ATLAS..
2.2.2.1. Реализация системы распределенного компьютинга для эксперимента ATLAS

2.2.2.2. Модель данных эксперимента ATLAS
2.2.2.3. Система управления распределенными данными DDM (Distributed Data Management)
2.2.2.4. Развитие системы управления распределенными данными эксперимента ATLAS
2.3. Эволюция модели компьютинга экспериментов на БАК
2.3.1. Концепция нового инфраструктурного уровня Tier3 в модели компьютинга экспериментов на БАК
2.3.2. Тестовая среда на базе виртуальных кластеров для исследования разных конфигураций центров уровня Tier
Глава
Базовая модель распределенной инфраструктуры
ускорительного комплекса НИКА
3.1. Схема обработки информации ускорительного комплекса НИКА
3.2. Выбор платформы для моделирования
3.3. Моделирование работы грид-системы в рамках пакета ОпёБпп
3.4. Задачи моделирования грид-системы
3.5. Построение имитационной модели грид-системы
3.6. Результаты работы модели грид-системы
3.7. Анализ полученных результатов
Глава
Интегральная оценка эффективности функционирования ресурсных центров
в составе распределенной грид-инфраструктуры
4.1. Показатели надежности и доступности грид-сайтов инфраструктуры VLCG
4.2. Анализ информации портала статистического учета работы грид-сайтов

конкретных приложений, и сервисы грида (Grid Services) более высоких уровней.
Вычислительный элемент (Computing Element, СЕ) — это служба, представляющая ресурсный узел Грид и выполняющая на нем функции управления заданиями (запуск, удаление и т.д.). Обращения к СЕ могут исходить либо от интерфейса пользователя, либо от Менеджера загрузки (Workload Manager, WM), который распределяет задания по множеству СЕ. В gLite функциональность СЕ расширена по сравнению с аналогичной службой LCG-2. Если в LCG—2 СЕ может работать только в соответствие с Push моделью (WM самостоятельно принимает решение о посылке задания на СЕ), то в gLite возможен режим работы СЕ также и в Pull модели, когда СЕ запрашивает задание у WM.
Помимо функций управления заданиями СЕ также вырабатывает информацию о состоянии ресурсов. В Push модели ее публикует информационная служба, и она используется WM для выбора СЕ, на котором будет запускаться задание. В Pull модели информация встраивается в посылаемое WM сообщение "СЕ доступен".
Подсистема управления данными (Data Management Subsystem, DM) включает три службы, поддерживающие доступ к файлам: элемент памяти (Storage Element, SE), службы каталога (Catalog Services, CS) и диспетчер данных (Data Scheduling, DS). Все службы работают с данными на файловом уровне, в противоположность, например, системам баз данных, которые оперируют такими элементами как записи и поля.
В распределенной грид-среде пользовательские файлы могут храниться во множестве экземпляров — реплик, размещенных в разных местах, и задача CS и DS состоит в том, чтобы сделать процесс управления репликами прозрачным для пользователя, так чтобы приложения получали доступ к файлам по их именам или дескрипторам метаданных.
Доступ к данным файлов реально происходит через SE, но DM поддерживает также концепцию виртуальных наборов данных. Это

M% г »у s* i ч*1 №,f '
VVm '
^ 'i, l'