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1 ATLAS Datenqualität - Projektbericht - Seminar zur experimentellen Teilchenphysik Fakultät für Physik und Astronomie Universität Würzburg Benedikt Vormwald

2 Übersicht 1. Wiederholung: Trigger/ Computing 2. Datenströme & Datentypen 3. Conditions Database/ COOL 4. Datenqualitätssystem 5. DQMF 6. Meine Projekte 1. CompositeAlgorithm 2. CoolMod 7. Zusammenfassung

3 1. Trigger/ Computing Datennahme am ATLAS-Experiment - Protonen kollidieren mit einer Schwerpunktsenergie von bis zu 14 TeV - Jede Kollision produziert Hunderte von Teilchen - Events werden im ATLAS-Detektor detektiert - Eventrate: 40 MHz Datenrate: max. 200 Hz - Datenprozessierung und analyse in verschienden TIER-Zentren

4 Trigger-System Datenrate 40 MHz 1. Trigger/ Computing 2 µs 75 khz Level1-Trigger 99,8% Hardware 10 ms 1 khz Level2-Trigger 98,6% Software 200 Hz 1 s Event-Filter 80% Zeit zur Datenanalyse Permanente Datenspeicherung insgesamt: 99,9995%

5 1. Trigger/ Computing Datenspeicher-/ Rechenleistungsverteilung im GRID CERN Tier-0 2 PB Disk-Speicher 10 PB Tape-Speicher 6 MSi2k Rechenleistung = 6000 Intel Pentium 4 Prozessoren mit 3,26 GHz Si2K: SPEKint200-Benchmark 10 Gbit/s Tier-1 11 Zentren Tier-1 0,1-1 Gbit/s 1 PB Disk-Speicher 10 PB Tape-Speicher 2,5 MSi2k Rechenleistung Tier Zentren Tier-2 Tier-2 0,2 PB Disk-Speicher 0,9 MSi2k Rechenleistung Tier-3 Tier-3 Tier-3 Tier-3 Tier-3 Endbenutzerplattform

6 2. Datenströme & Datentypen Schematische Darstellung des Datenstroms Schnittstelle zwischen Point1 und Tier0 bzw. online- und offline-system

7 2. Datenströme & Datentypen Unterschiedliche Typen von Datenströmen - event data - event metadata - non-event metadata - dataset metadata

8 2. Datenströme & Datentypen Wie kommen die Daten aus dem Detektor? - Events werden als Byte-Stream ausgegeben - Streams werden in Luminosity blocks (1-2 Minuten) eingeteilt - RAW event = 1.6 MB/event - unterschiedliche event-streams - ~ 5 Physik-Streams, die die Events nach Trigger-Signatur aufteilen (muon, electromagnetic jet, hadronic jet, taus, ) - Express-Stream mit den wichtigsten events zur schnelleren Prozessierung und Analyse Monitoring - Technische Streams (Kalibrierung, Debugging) - Datentransfer der event-streams mit durchschnittlich 320 MB/s an TIER0

9 2. Datenströme & Datentypen Was passiert mit den Daten nach der Rekonstrukion in TIER0? RAW Byte-Stream Format (1.6 MB/event) event data event meta-data ESD (Event Summary Data) (1 MB/event) Ausgabe der Event-Rekonstruktion als ROOT/POOL-Objekt mit allen Details (Tracks, Calorimeter-Cluster, ) AOD (Analysis Object Data) (~100 kb/event) Ausgabe der Event-Rekonstruktion als ROOT/POOL-Objekt mit allen physikalischen Objekten (Elektronen, Myonen, Jets, ) DPD (Derived Physics Data) Weiter reduzierte Datenfülle, mit nützlichen User-Daten (10 kb/event) TAG (1 kb/event) Referenz, um schnell AOD/ESD-Dateien zu finden. (Enthält Trigger- Entscheidung, Speicherort des der Event-Files)

10 2. Datenströme & Datentypen Wofür non-event Meta-Daten? Bei non-event Meta-Daten handelt es sich um alle Daten, die während eines Runs anfallen, aber keine tatsächlichen event-daten sind. Hauptsächlich sind das: - Informationen über Status des Detektors - Informationen über LHC - run control - run/lumi-block Informationen - Detektorkonfiguration - Informationen zur Datenqualität DCS Detektor Control System Benötigt um Events zu rekonstruieren und die Daten im Nachhinein zu beurteilen. Speicherung der non-event Meta-Daten hauptsächlich in Datenbanken (nicht Dateien), siehe später: ConditionsDB

11 2. Datenströme & Datentypen Zusammenfassung event Daten non-event Meta-Daten in Files RAW, ESD, AOD, DPD, Tag größtenteils in Datenbanken notwendig zur Rekonstruktion und Beurteilung der event-daten

12 3. Conditions Database/ COOL

13 3. Conditions Database/ COOL Die Conditions-Datenbank (CondDB) von ATLAS speichert non-event Detektordaten, die - mit der Zeit variieren - in unterschiedlichen Versionen existieren können Nutzen: - Ereignisrekonstruktion und analyse - (Problem)diagnose von Detektorexperten - Kalibrierung und Ausrichtung - Zugriff von ATHENA (offline Rekonstruktions framework) - Technische Realisierung: Point1 TIER0 Zwei Oracle Datenbanksysteme (onl, ofl), die sich fortwährend replizieren. Repliziert durch online oracle-stream offline

14 3. Conditions Database/ COOL Implementierung des Zugriffs auf die CondDB spezielles Zugriffsinterface: COOL = COnditions Objects für LHC - C++ API - benutzt CORAL - unterschiedl. Datenbankbackends möglich Die Dateien authentification.xml dblookup.xml im lokalen Home-Verzeichnis regeln individuell den Zugriff auf die Hardware-Datenbanken

15 3. Conditions Database/ COOL Eigenschaften von COOL - IOV (Intervall Of Validity) Datenbank Start- und Endzeit definieren Gültigkeit der Daten run/lumi bzw. timestamp - hierarchische Ordnerorganisation Datenbank = Sammlung an Ordner pro Ordner verschiedene Datensätze mit IOV - verschiedene Speichermodi der Daten SingleVersion: nur ein Objekt zu einer best. Zeit gültig (z.b. DCS-Daten) MultiVersion: mehrere Objekte zu einer best. Zeit gültig (z.b. Kallibrierung) Entitätstyp einer COOL-Datenbank Since (time) Until (time) ChannelID (Int) Payload (Data) Tag (String)

16 3. Conditions Database/ COOL Zusammenfassung COOL ist ein sehr schlankes und leistungsfähiges Datenbank-Interface Es existieren viele Standalone-Programme (außerhalb von ATHENA), die ein unkompliziertes Arbeiten mit der zu Grunde liegenden Oracle- Datenbank ermöglichen (z.b. AtlCoolConsole.py)

17 4. Datenqualitätssystem

18 Allgemein 4. Datenqualitätssystem System aus Status-Flags, die an verschiedenen Stellen im Datenfluss gesetzt werden, ermöglicht Angaben zur Datenqualität Ampelsystem zum Klassifizierung Bezeichnung undefined green yellow red Farbcode Zifferncode Kombination verschiedener Status-Flags zu einem Gesamtstatus.

19 4. Datenqualitätssystem Übersicht über das System von Status-Flags Angaben aus dem DCS-System vom DQ-Shifter direkt gesetzt im Atlas-Kontrollraum von DQ-Shifter/ Detektorexperten gesetzt Data Quality Monitoring Framework (online) automatisierter Histogrammcheck Data Quality Monitoring Framework (offline) automatisierter Histogrammcheck Berechnet den komb. Status berechneter Status Endstatus

20 4. Datenqualitätssystem Verbindung des Status-Flags-Systems zur CondDB Name Schema COOL folder Indexing DQMFOnline online /GLOBAL/DETSTATUS/DQMFONL timestamp ShiftOnline online /GLOBAL/DETSTATUS/SHIFTONL run-lb DCS offline /GLOBAL/DETSTATUS/DCSOFL timestamp DQMFOffline offline /GLOBAL/DETSTATUS/DQMFOFL run-lb DQCalc offline /GLOBAL/DETSTATUS/DQCALCOFL run-lb ShiftOffline offline /GLOBAL/DETSTATUS/SHIFTOFL run-lb DQStatus offline /GLOBAL/DETSTATUS/LBSUMM run-lb Wichtige Funktion der CondDB

21 4. Datenqualitätssystem Zusammenfassung - Mischung aus automatisierter Histogramm-Prüfung (Monitoring) und menschlicher Eingreifmöglichkeit durch DQ-Shifter macht das DQ-System sehr flexibel. - Ergebnisse des DQ-Systems werden in der CondDB (COOL) gespeichert und können zu einem späteren Zeitpunkt zur Bewertung der Messdaten herangezogen werden.

22 5. DQMF Allgemein DQMF = Data Quality Monitoring Framework online <Package> dqm_core Grundlegendes Framework, zur Analyse und Klassifizierung von Histogrammen. sehr schnell, aber unflexibel offline <Package> dqi han.exe Histogram Analyzer System, das das dqm_core Paket benutzt. flexiblere Konfiguration

23 5. DQMF Implementierung von dqm_core - Einteilung des Detektors in Regionen - Eintelung der Regionen in Unterregionen oder Parameter (Kompositum) - Parameter steht für eine Observable im Detektor - Analyse dieses Parameters mit Hilfe eines Algorithmus - Grenzwerte des Algorithmus werden in einer externen Konfiguration gespeichert - jede Region kann für sich einen Gesamtstatus nach einem bestimmten Algorithmus (DQSSummaryMaker) berechnen

24 5. DQMF Implementierung von dqm_core Ist ein DQ-Baum aus Regionen und Parametern vollständig definiert, wird bei den untersten Ebenen beginnend bis hin zu der obersten Ebene der (kombinierte) Status berechnet. Der einfachste Algorithmus zur Bestimmung des kombinierten Status heißt worse case -Algorithmus schwaches Flag (undefined, grün, gelb) wird von starkem Flag (rot) überstimmt. Weitere (Parameter- und Summary-)Algorithmen befinden sich im Paket dqm_algorithms (Chi2Test, ) bzw. könnne selbst programmiert werden.

25 5. DQMF Implementierung von dqi Verschiedene Standalone-Programme: han.exe han-config-gen.exe han-config-print.exe han-results-print.exe handi.py Textkonfiguration, die einfach Konfiguration ermöglicht in TIER0 installiert Vorgehen bei der Benutzung 1. han-config-gen.exe han.config 2. han-config-print.exe han.hcfg 3. han.exe han.hcfg Data.root text config binary config (ROOT-Objekt) zeigt die Konfiguration nochmals an Analyse der Histogramme in Data.root Sammeldatei von Histogrammen Ergebnisse werden in einer neuen root-datei abgespeichert.

26 5. DQMF Implementierung von dqi ####################### # Histogram Assessments ####################### dir eb1 { dir Stats { dir Gaussian { hist gaus_0 { algorithm = GaussFit } } } } ############# # Output ############# output top_level { algorithm = WorstCaseSummary } ############# # Algorithms ############# algorithm GaussFit { libname = libdqm_algorithms.so name = Simple_gaus_Fit thresholds = GaussFitThresh } Textkonfigurationsdatei algorithm WorstCaseSummary { libname = libdqm_summaries.so name = WorstCaseSummary } ############# # Thresholds ############# thresholds GaussFitThresh { limits Mean { warning = 1.5 error = 2 } limits Sigma { warning = 2 error = 3 } }

27 CompositeAlgorithm 6. Meine Projekte Problem: Ziel: Offline DQMF erlaubt nur einen Algorithmus mit einem Histogramm zu verknüpfen. Möglichkeit, mehrere Algorithmen einem Histogramm zuzuordnen... ####################### # Composite Algorithms ####################### compalg MyCompAlg { name = mycompalg subalgs = CheckMean,Chi2Prob }... Erarbeitung der genauen Funktionsweise des Packages dqi (keine Dokumentation!!) Ergänzungen am Parsing der Textkonfig einige Modifizierung an han.exe

28 6. Meine Projekte CoolMod Problem: Ziel: Ergebnisse der HistogramAnalyzer werden in ROOT-Files abgelegt und nicht in COOL gespeichert. Entwicklung eines Python-Skripts, das die Eintragung in COOL automatisiert. Webdisplay.root.root.root Histogram ANalyzer Han Han output output Han output handi.py COOL per Hand DQ Shifter

29 6. Meine Projekte CoolMod.root.root.root Histogram ANalyzer Han Han output output Han output hancool.py COOL Paket DataQualityUtils: HanOutputFile, MonitoringFile, CoolMod neue Klasse stellt im Paket DataQualityUtils Modifizierungswerkzeuge für die COOL-Datenbank bereit Arbeitsordner in COOL: GLOBAL/DETSTATUS/DQMFOFL CoolMod wird von einem python-skript (hancool.py) instanziiert und betrieben

30 7. Zusammenfassung - Viele unterschiedliche Datenströme sind mit dem Betrieb des ATLAS- Detektor verbunden - event Daten werden via Byte-Stream an das TIER0-Zentrum übertragen - non-event Meta-Daten werden hauptsächlich in Datenbanken abgelegt - non-event Meta-Daten sind sehr wichtig für die spätere Rekonstruktion und Bewertung der Daten - Die CondDB enthält viele wichige non-event Meta-Daten, u.a. auch die Ergebnisse des Datenqualitätssystems - COOL stellt eine komfortable Schnittstelle zu dem Datenbanksystem bereit - DQMF ist ein leistungsstarkes Framework, das online und offline Detektordaten analysiert und klassifiziert

31 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Fragen?

32 Quellen A precious stream of data: from Point1 to analysis sites Hans von der Schmitt Cern Computer Newsletter, Jan-Mar 2008, Page: 11 ATLAS conditions database experience with the LCG COOL conditions database project M Verducci 2008 J. Phys.: Conf. Ser Data Quality Monitoring Framework for the ATLAS Experiment at the LHC Corso-Radu, A.; Hadavand, H.; Hauschild, M.; Kehoe, R.; Kolos, S. Nuclear Science, Volume 55, Issue 1, Feb Page(s): Data Quality Monitoring and Automatic Checking Michael Hauschild Talk, TDAQ Week, 11-Okt-2005 OfflineDQMF Tutorial Michael G. Wilson Detector Status information in the COOL Conditions Database Richard Hawkings

33 Zusatzfolien

34 Run/Luminosity-Einteilung Das online-system produziert etwa 25 Dateien/Minute Datentransfer des event-streams mit durchschnittlich 320 MB/s an TIER0

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