High Energy Physics Community Grid
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- Eva Krüger
- vor 7 Jahren
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Transkript
1 High Energy Physics Community Grid Wolfgang Walkowiak Universität Siegen D-Grid All-Hands-Meeting Göttingen 10. September
2 Grundlegende Fragen der Teilchenphysik Woraus besteht Materie? Welche Kräfte wirken zwischen Elementarteilchen? Woher kommt Materie? Worin besteht der Ursprung der Masse? Riesige Beschleuniger an Forschungszentren (CERN,...) ~ Wissenschaftler in grossen, internationalen Kollaborationen. 2
3 Large Hadron Collider startet nächstes Jahr! LHC-Umfang: 27.6 km Proton-Proton 3
4 Large Hadron Collider startet nächstes Jahr! LHC-Umfang: 27.6 km Proton-Proton ATLAS CMS 4 Großexperimente mit ~ Physikern/ Experiment Entwicklung und Bau über > 10 Jahre LHCb ALICE 4
5 Die Herausforderung ATLAS 320 MB/s Tier 0 Tier 1 Ein interessantes Ereignis (+ 30 Hintergrund Ereignisse) Zerfall eines Higgs Teilchens in vier Myonen Tier 1 alle Spuren mit pt > 2 GeV Rekonstruierte Spuren mit pt > 25 GeV MC-Simulation Tier /Tier 1 Tier 2 Tier 3 Kollisionrate 40 MHz ~ 200 Ereignisse/s selektiert eine 2 GB Datei in 5 s Tier 3 Pro Experiment: ~10 PetaByte / Jahr ~109 Ereignisse / Jahr ~103 Batch- und interaktive Nutzer Worldwide LHC Computing Grid Benutzerjobs gehen zu den Daten 5
6 Worldwide LHC Computing Grid LHC Institute in Deutschland WLCG Installationen 6
7 HEP CG Partner Projektpartner: Uni Dortmund, TU Dresden, LMU München, Uni Siegen, Uni Wuppertal, DESY (Hamburg & Zeuthen), GSI via Unterauftrag: Uni Freiburg, Konrad-Zuse-Zentrum Berlin Assoziierte Partner: Uni Mainz, HU Berlin, MPI f. Physik München, LRZ München, Uni Karlsruhe, MPI Heidelberg, RZ Garching, John von Neumann Institut für Computing, FZ Karlsruhe 7
8 HEP CG Arbeitspakete AP 1: Datenmanagement (Metadatenkatalog, dcache) AP 2: Werkzeuge zum Job-Monitoring und automatisierte Benutzerunterstützung (AMon, JEM, RMOST) AP 3: Verteilte Datenanalyse (GANGA) Zusammenarbeit von Physikern und Informatikern Softwarebasis: glite HEP-CG organisierte mit DGI Monitoring Workshop in Wuppertal (Juni 2007) 8
9 Nutzerspezifisches Jobund Resourcen-Monitoring User Worker Worker Node Node Situation HEP: Benutzer submittiert tausende von Jobs Job-Monitoring und effiziente Auswertung von Jobabbrüchen notwendig Browser Visualisation Applet Visualisations Job Monitoring monitoring sensors Job Execution Monitoring stepwise User Application User Application (Physics) (Physics) Interactivity Overviews Details Timelines, Histograms... Worker Worker Node Node Job Monitoring monitoring sensors Job Execution Monitoring stepwise User Application User Application (Physics) (Physics) Monitoring Box R-GMA R -GMA Portal Server GridSphere Monitoring Portlet R -GMA Worker Node AMon benutzerzentrierte Statusinformationen auf Jobebene Informationen über Ressourcennutzung graphische Aufbereitung in Webportal Job Monitoring monitoring sensors User Application (Physics) Analysis Web-Service Interface to monitoring systems e.g. R-GMA Consumer Live-Demo 9
10 Job Execution Monitor Preexecution Test glite/lcg Workernode Überwachung der Befehle Bash Python Statusmeldung über R-GMA Darstellung in GridSphere Expertensystem zur Fehlerklassifikation Integration in die ATLAS Softwareumgebung Integration in GGUS post D-Grid I: automatische Fehlerkorrektur,...? Motivation Tausende von Jobs/Tag im LCG Jobstatus dem Nutzer während Jobausführung unbekannt Manuelle Fehlersuche langwierig und schwierig Fazit Überwachung der Jobausführung Expertensystem zur automatischen Fehlererkennung und -klassifizierung 10
11 Online-Steering: RMOST Result Monitoring and Online Steering Tool: Produktivitätserhöhung bei Nutzung von ATLAS-Software im Grid Direkter Benutzerzugriff auf den laufenden Job: Zwischenergebnisse: Ntuple, Histogramme Interaktive Steuerung der Jobausführung und OnlineParameteränderung (z.b. bei Debugging in GridUmgebung) Sicherer Kommunikationskanal zum Grid-Job Visualisierung mit ROOTToolkit Live-Demo 11
12 Weitere Highlights AP1: dcache International gefördertes und genutztes, erweiterbares GridDatenspeichermanagementsystem Professionielles Produktmanagement durch HEPCG AP3: GANGA Benutzerfreundliches JobDefinitions- und Managementwerkzeug Einfaches Umschalten zwischen lokalem Batchsystem und Grid Von ATLAS- und LHCbKollaborationen genutzt. 12
13 Zusammenfassung Die Hochenergiephysik verfolgt grundlegende Fragen der Teilchenphysik mit Hilfe großer Beschleunigeranlagen. Die HEP-Experimente werden ab 2008 große Mengen an Daten produzieren (~10 PB/Jahr und Experiment). Diese können nur mit Hilfe des Verteilten Computings den beteiligten Physikern zugänglich gemacht werden WLCG. Das HEP-CG macht wichtige Beiträge in: Verteiltes Datenmanagement Job-Monitoring Verteilte Datenanalyse Die HEP-CG Projekte verbessern die Nutzbarkeit des Grids für Endnutzer in den HEP-Kollaborationen. Es besteht eine intensive Zusammenarbeit von Physikern und Informatikern. 13
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