All issues

Описана новая система моделирования грид- и облачных сервисов, ориентированная на повышение эффективности разработки системы хранения и обработки данных ускорительного комплекса НИКА. В системе реализован подход учета качества работы уже функционирующей системы при проектировании ее дальнейшего развития за счет объединения самой программы моделирования с системой мониторинга реального (или модельного) грид-облачного сервиса через специальную базу данных. Приведен пример применения программы для моделирования достаточно общей облачной структуры, которая может быть также использована и вне рамок физического эксперимента.

A new grid and cloud services simulation for NICA accelerator complex data storage and processing system are described. This system is focused on improving the efficiency of the grid-cloud systems development by using work quality indicators of some real system to design and predict its evolution. For these purpose the simulation program are combined with real monitoring system of the grid-cloud service through a special database. An example of the program usage to simulate a sufficiently general cloud structure, which can be used for more common purposes, is given.

Компактный мюонный соленоид (CMS) — высокоточный детектор общего назначения на Большом адронном коллайдере (LHC) в ЦЕРН. Более двадцати институтов из России и стран-участниц ОИЯИ вовлечены в коллаборацию RDMS (Россия и страны-участницы) как составной части коллаборации CMS. Для полноценного участия RDMS CMS в действующей фазе эксперимента, в институтах RDMS была создана необходимая компьютерная грид-инфрастуктура. В статье представлены текущий статус компьютинга коллаборации RDMS CMS и планы его развития в контексте следующего старта LHC в 2015 году.

The Compact Muon Solenoid (CMS) is a high-performance general-purpose detector at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. More than twenty institutes from Russia and Joint Institute for Nuclear Research (JINR) are involved in Russia and Dubna Member States (RDMS) CMS Collaboration. A proper computing grid-infrastructure has been constructed at the RDMS institutes for the participation in the running phase of the CMS experiment. Current status of RDMS CMS computing and plans of its development to the next LHC start in 2015 are presented.

В данной работе рассматривается подход к эффективной обработке спутниковых изображений, который включает в себя два этапа. Первый этап заключается в распределении быстро взрастающего объема спутниковых данных, полученных через Грид-инфраструктуру. Второй этап включает в себя ускорение решения отдельных задач, относящихся к обработке изображений с помощью внедрения кодов, которые способствуют интенсивному использованию пространственно-временного параллелизма. Примером такого кода является обработка изображений с помощью итерационного фильтра Перона–Малик в рамках специального применения архитектуры аппаратного обеспечения ППВМ (FPGA).

The present paper discusses an approach to the efficient satellite image processing which involves two steps. The first step assumes the distribution of the steadily increasing volume of satellite collected data through a Grid infrastructure. The second step assumes the acceleration of the solution of the individual tasks related to image processing by implementing execution codes which make heavy use of spatial and temporal parallelism. An instance of such execution code is the image processing by means of the iterative Perona–Malik filter within FPGA application specific hardware architecture.

Вычислительный элемент ARC приобретает всё большую популярность в инфраструктурах WLCG и EGI, и используется не только в контексте систем Грид, но и как интерфейс к суперкомпьютерам и облачным ресурсам. Развитие и поддержка ARC опирается на вклады членов пользовательского сообщества, что помогает идти в ногу со всеми изменениями в сфере распределённых вычислений. Перспективы развития ARC тесно связаны с требованиями обработки данных БАК, в любых их проявлениях. ARC также используется и для нужд небольших научных сообществ, благодаря государственным вычислительным инфраструктурам в различных странах. Таким образом, ARC представляет собой эффективное решение для создания распределённых вычислительных инфраструктур, использующих разнообразные ресурсы.

ARC Compute Element is becoming more popular in WLCG and EGI infrastructures, being used not only in the Grid context, but also as an interface to HPC and Cloud resources. It strongly relies on community contributions, which helps keeping up with the changes in the distributed computing landscape. Future ARC plans are closely linked to the needs of the LHC computing, whichever shape it may take. There are also numerous examples of ARC usage for smaller research communities through national computing infrastructure projects in different countries. As such, ARC is a viable solution for building uniform distributed computing infrastructures using a variety of resources.

В работе рассматривается обратная задача определения по экспериментальным данным параметров модели выделения водорода из порошка гидрида металла. Методом слепого поиска в пространстве параметров установлено, что задача имеет многочисленные физически разумные решения. Решения задачи получены с помощью высокопроизводительного численного моделирования в грид–системе на базе платформы BOINC.

In the paper we consider the inverse problem of evaluating kinetic parameters of the model of dehydriding of metal powder using experimental data. The «blind search» in the space of parameters revealed multiple physically reasonable solutions. The solutions were obtained using high–performance computational modeling based on BOINC–grid.

В основу системы интегрированной интерпретации геофизических данных при изучении глубинного строения Земли положена система ГИС ИНТЕГРО, являющаяся геоинформационной системой функционирования разнообразных вычислительных и аналитических приложений при решении различных геологических задач. ГИС ИНТЕГРО включает в себя многообразные интерфейсы, позволяющие изменять форму представления данных (растр, вектор, регулярная и нерегулярная сеть наблюдений), блок преобразования картографических проекций, а также прикладные блоки, включающие блок интегрированного анализа данных и решения прогнозно-диагностических задач.

Методический подход базируется на интеграции и комплексном анализе геофизических данных по региональным профилям, геофизических потенциальных полей и дополнительной геологической информации на изучаемую территорию.

Аналитическое обеспечение включает пакеты трансформаций, фильтрации, статистической обработки полей, расчета характеристик, выделения линеаментов, решения прямых и обратных задач, интегрирования геоинформации.

Технология и программно-аналитическое обеспечение апробировались при решении задач тектонического районирования в масштабах 1:200000, 1:1000000 в Якутии, Казахстане, Ростовской области, изучения глубинного строения по региональным профилям 1:ЕВ, 1-СБ, 2-СБ, 3-СБ и 2-ДВ, прогноза нефтегазоносности в районах Восточной Сибири, Бразилии.

GIS INTEGRO is the geo-information software system forming the basis for the integrated interpretation of geophysical data in researching a deep structure of Earth. GIS INTEGRO combines a variety of computational and analytical applications for the solution of geological and geophysical problems. It includes various interfaces that allow you to change the form of representation of data (raster, vector, regular and irregular network of observations), the conversion unit of map projections, application blocks, including block integrated data analysis and decision prognostic and diagnostic tasks.

The methodological approach is based on integration and integrated analysis of geophysical data on regional profiles, geophysical potential fields and additional geological information on the study area. Analytical support includes packages transformations, filtering, statistical processing, calculation, finding of lineaments, solving direct and inverse tasks, integration of geographic information.

Technology and software and analytical support was tested in solving problems tectonic zoning in scale 1:200000, 1:1000000 in Yakutia, Kazakhstan, Rostov region, studying the deep structure of regional profiles 1:S, 1-SC, 2-SAT, 3-SAT and 2-DV, oil and gas forecast in the regions of Eastern Siberia, Brazil.

The article describes two possible approaches of parallel calculations for data processing 2D or 3D nets in the field of geophysical research. As an example presented realization in the environment of GRID of the application software ZondGeoStat (statistical sensing), which create 3D net model on the basis of data 2d net. The experience has demonstrated the high efficiency of the use of environment of GRID during realization of calculations in field of geophysical researches.

В данной статье описывается опыт команды Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований по адаптации прикладных программных пакетов для работы в различных грид-средах. Указаны особенности «гридификации» приложений в зависимости от возможных режимов их запуска и типа подходящих вычислительных ресурсов. Перечислены конкретные приложения и грид-среды, для использования в которых были адаптированы эти пакеты.

This article describes an experience of LIT JINR team in application software packages adaptation for running in different grid environments. Peculiarities of the applications “gridification” depending on their possible launch modes and a type of the matching computational resources are given. The particular applications and grid environments which applications are adopted for are listed.

Компактный мюонный соленоид (CMS) — высокоточная детекторная установка на Большом адронном коллайдере (LHC) в ЦЕРН. Для осуществления обработки и анализа данных в CMS была разработана система распределенного анализа данных, предполагающая обязательное использование современных грид-технологий. Модель компьютинга для CMS — иерархическая (в смысле создания вычислительных центров разного уровня). Объединенный институт ядерных исследований (ОИЯИ) принимает активное участие в эксперименте CMS. В ОИЯИ создается центр 1-го уровня (Tier1) для CMS c целью обеспечения необходимой компьютерной инфраструктурой ОИЯИ и российских институтов, участвующих в эксперименте CMS. В работе описаны основные задачи и сервисы центра Tier1 для CMS в ОИЯИ и представлены статус и перспективы его развития.

The Compact Muon Solenoid (CMS) is a high-performance general-purpose detector at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN. A distributed data analysis system for processing and further analysis of CMS experimental data has been developed and this model foresees the obligatory usage of modern grid-technologies. The CMS Computing Model makes use of the hierarchy of computing centers (Tiers). The Joint Institute for Nuclear Research (JINR) takes an active part in the CMS experiment. In order to provide a proper computing infrastructure for the CMS experiment at JINR and for Russian institutes collaborating in CMS, Tier-1 center for the CMS experiment is constructing at JINR. The main tasks and services of the CMS Tier-1 at JINR are described. The status and perspectives of the Tier1 center for the CMS experiment at JINR are presented.

В 2009 году в Пекине заработал детектор BES-III (Beijing Spectrometer) [1] ускорителя BEPC-II (Beijing Electron–Positron Collider). Запущенный еще в 1989 году BEPC за время своей работы предоставил данные для целого ряда открытий в области физики очарованных частиц. В свою очередь на BES-III удалось получить крупнейшие наборы данных для J/ ψ, ψ' и ψ частиц при энергии ускорителя 2.5– 4.6 ГэВ. Объемы данных с эксперимента (более 1 ПБ) достаточно велики, чтобы задуматься об их распределенной обработке. В данной статье представлена общая информация, результаты и планы развития проекта распределенной обработки данных эксперимента BES-III.

The BES-III experiment at the IHEP CAS, Beijing, is running at the high-luminosity e+e- collider BEPC-II to study physics of charm quarks and tau leptons. The world largest samples of J/psi and psi' events are already collected, a number of unique data samples in the energy range 2.5–4.6 GeV have been taken. The data volume is expected to increase by an order of magnitude in the coming years. This requires to move from a centralized computing system to a distributed computing environment, thus allowing the use of computing resources from remote sites — members of the BES-III Collaboration. In this report the general information, latest results and development plans of the BES-III distributed computing system are presented.