Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Polska Infrastruktura Informatycznego Wspomagania Nauki w Europejskiej Przestrzeni Badawczej PL-Grid Virtual Laboratory Maciej Malawski, Eryk Ciepiela.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Polska Infrastruktura Informatycznego Wspomagania Nauki w Europejskiej Przestrzeni Badawczej PL-Grid Virtual Laboratory Maciej Malawski, Eryk Ciepiela."— Zapis prezentacji:

1 Polska Infrastruktura Informatycznego Wspomagania Nauki w Europejskiej Przestrzeni Badawczej PL-Grid Virtual Laboratory Maciej Malawski, Eryk Ciepiela Katedra Informatyki ACK Cyfronet AGH CMUJ Kraków, 16 czerwiec 2010

2 Plan prezentacji  Co to jest grid?  Czym jest projekt PL-Grid  idea i struktura PL-Grid  dostępne i planowane zasoby  dostępne oprogramowanie  Jak zostać użytkownikiem  System pomocy „Helpdesk PL-Grid”  Wirtualne Laboratorium 2

3 Czym jest grid?  Definicja – Vaidy Sunderam infrastruktura umożliwiająca współdzielenie, wybór czy gromadzenie geograficznie rozproszonych zasobów (komputerów, oprogramowania, (baz) danych czy ludzi)  czyli uwspólnionymi (wirtualnie) zasobami  zależnymi od ich dostępności, pojemności czy kosztów  przeznaczonymi do rozwiązywania skomplikowanych problemów  zgrupowanymi w ramach wirtualnych organizacji, jednoznacznie determinujących zasoby dostępne dla użytkownika 3

4 EGEE 4 Mariusz Sterzel CGW'08 Kraków, 13 October EGEE Archeology Astronomy Astrophysics Civil Protection Comp. Chemistry Earth Sciences Finance Fusion Geophysics High Energy Physics Life Sciences Multimedia Material Sciences … >250 sites 48 countries >150,000 CPUs >50 PetaBytes >15,000 users >150 VOs >200,000 jobs/day

5 Idea PL-Grid Idea PL-Grid  Otwarta ogólnopolska infrastruktura gridowa wspierająca uprawianie nauki w sposób umożliwiający integrację danych doświadczalnych i wyników zaawansowanych symulacji komputerowych  Dostarczanie polskiej społeczności naukowej usług informatycznych opartych na gridowych klastrach komputerowych, służących e-Nauce w różnych dziedzinach  System skalowalny, pozwalający na dołączenie lokalnych klastrów komputerowych uczelni, instytutów badawczych czy „platform technologicznych” kompatybilny z gridem europejskim i światowym 5

6 Skład konsorcjum  Akademickie Centrum Komputerowe CYFRONET AGH – koordynator  Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe (PCSS)  Wrocławskie Centrum Sieciowo – Superkomputerowe (WCSS)  Centrum Informatyczne Trójmiejskiej Akademickiej Sieci Komputerowej (TASK)  Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego (ICM) 6

7 Europejska Inicjatywa Gridowa EGI 7

8 Oferta PL-Grid  Docelowy wzrost udostępnianej mocy obliczeniowej do ok. 215 TFLOPs (5000 procesorów 4-rdzeniowych) oraz pamięci dyskowej o ok TB  Zestaw zaawansowanych narzędzi do organizacji eksperymentów obliczeniowych, który pomożemy dostosować do indywidualnych potrzeb  Pomoc w zrozumieniu zagadnień związanych z uruchamianiem aplikacji naukowych na rozległych zasobach obliczeniowych  Wsparcie technologiczne i informatyczne przy projektowaniu własnych aplikacji naukowych i ich wdrażaniu na infrastrukturze PL-Grid 8

9 Obecne zasoby  Ponad 8000 rdzeni...  Ponad 300 TB pamięci dyskowych...  Możliwość integracji zasobów, aplikacji itp. w ramach Wirtualnego Laboratorium PL-Grid  Szkolenia dla początkujących i zaawansowanych użytkowników platformy PL-Grid obejmujące również jej efektywne wykorzystywanie Obecnie upgrade:  dodatkowe 5000 rdzeni  kolejne zasoby dyskowe 9

10 Oprogramowaie  Każda aplikacja środowiska Unix/Linux może być dostosowana do infrastruktury PL-Grid Oferujemy:  Pakiety QM  ADF, Gaussian, Turbomole, GAMESS, Molcas,  Pakiety MD, MM  NAMD, Amber (wkrótce)  Pakiety do dokowania  AutoDock  Zestaw typowych narzędzi  kompilatory, biblioteki numeryczne, MPI  Czekamy na propozycje Państwa programów 10

11 Jak zostać użytkownikiem PL-Grid  Osoba prowadza ̨ ca działalność naukowa ̨, zwia ̨ zana z jednostka ̨ naukowa ̨ w rozumieniu ustawy z dnia 8 października 2004r. o zasadach finansowania nauki.  Współpracownicy osoby prowadza ̨ cej działalność naukowa ̨ (doktoranci, studenci, współpracownicy zagraniczni)  Jak sie ̨ zarejestrować?  Procedura w pełni on-line  System rejestracji i zarza ̨ dzania kontem uz ̇ ytkownika PL-Grid https://konto.plgrid.pl/ https://konto.plgrid.pl/  Wymagany aktualny, własny wpis w bazie „Ludzie Nauki” OPI ba ̨ dź wpis opiekuna naukowego  Weryfikacja zgłoszenia przez strone ̨ internetowa ̨ jednostki ba ̨ dź telefonicznie 11 Podziękowania: T. Szepieniec, M. Radecki Podziękowania: T. Szepieniec, M. Radecki

12 Co uzyskam dzięki rejestracji w PL-Grid  Konto na maszynie doste ̨ powej User Interface w CYFRONECIE  Doste ̨ p do zasobów PL-Grid  gLite – doste ̨ p poprzez vo.plgrid.pl  UNICORE (wkrótce)  system kolejkowy obecnie klaster „Zeus” w CYFRONECIE kolejne klastry w najbliz ̇ szym czasie  Pełny doste ̨ p do systemu pomocy „Helpdesk PL-Grid”  Wnioskowanie o osobisty certyfikat X.509 i uzyskanie on-line (wkrótce)  certyfikat honorowany w obre ̨ bie Polski  Moz ̇ liwość rejestracji innego certyfikatu  Dane o wykorzystaniu zasobów (wkrótce)  Jedno konto, jedno hasło wsze ̨ dzie 12 Podziękowania: T. Szepieniec, M. Radecki Podziękowania: T. Szepieniec, M. Radecki

13 System pomocy „Helpdesk” PL-Grid  Jeden punkt kontaktu do ekspertów od wszystkich aspektów działania infrastruktury PL-Grid  Procedury zapewniaja ̨ ce przekazywanie spraw (np. w czasie urlopowym)  Zgłoszenia nie gina ̨ i nie sa ̨ zapominane:  uz ̇ ytkownik moz ̇ e zgłaszać i śledzić proces rozwia ̨ zywania problemu  monitorowanie czasu rozwia ̨ zywania sprawy  Zgłoszenia tworzone sa ̨ poprzez:  interfejs graficzny https://helpdesk.plgrid.pl (dla zarejestrowanych uz ̇ ytkowników)https://helpdesk.plgrid.pl   Uz ̇ ytkownik otrzymuje identyfikator zgłoszenia umoz ̇ liwiaja ̨ cy późniejsze śledzenie statusu sprawy  Istotne powiadomienia o stanie problemu wysyłane sa ̨ em Zgłaszaja ̨ cemu 13 Podziękowania: T. Szepieniec, M. Radecki Podziękowania: T. Szepieniec, M. Radecki

14 14

15 Zapraszamy do rejestracji na: 15 https://konto.plgrid.pl/

16 GridSpace virtual laboratory integrates computational resources and relevant data to provide users with convenient, high-level tools for collaborative experiment planning and execution Experiment developer Scientist End User Experiment Planning Environment Experiment scenario Portal Virtual Laboratory runtime components (Required to select resources and execute experiment scenarios)‏ Computational services (services (WS, WTS, WS-RF), components (MOCCA), jobs (EGEE, AHE))‏ Data services (DAS data sources, standalone databases)‏ Grids, Clusters, Computers, Network Users Interfaces Runtime Services Infrastructure Application Specific Portlet GridSpace Virtual Laboratory (Version 1, ViroLab project)

17 Application Lifecycle

18 User Interfaces of Virtual Laboratory  Experiment Management Interface  Portal  GWT, AJAX  Experiment Planning Environment  Eclipse RPC

19 Prediction of Ligand Binding Sites in ViroLab  Many services are publicly available, but only via WWW or interface  Automated in Virtual Laboratory using:  HTTP communications wrapping  Task queuing system for handling time-consuming service invocations  Conversion to a common format  Generating Jmol visualization scripts  Services available as gems in the Virtual Laboratory  Rich interface:  Dynamically uploaded JMol-based viewer  Automatic update of application using Experiment Repository  Metasite under development

20 20 Outline  Motivation – complex scientific applications on modern computing infrastructures  In-silico experiments and Virtual Laboratory  GridSpace2 as a solution  Architecture  Working with GridSpace  Examples of applications  Computational chemistry  Bioinformatics  Conclusions

21 21 Motivation  Complex scientific applications on modern computing infrastructures  Clusters, Grids, Clouds  Diverse software packages  Applications (Gaussian, NAMD,…)  Web Services  Scripts: Perl, Python, Ruby  Different users  Chemists, biologists  Programmers  End users  Various data types  Files, databases, URLs  Exploratory programming  Unstructured, dynamic, prototyping  Collaboration  Teams, communities

22 22 Experiment  Experiment (in-silico)- a process that combines together data with a set of activities (programs, services) that act on that data in order to produce experiment results  Experiment plan – a specific type of software  Experiment run – a specific execution of the experiment  Complex workflow going beyond manual simple and repeatable execution of installed programs  Combines steps realized on a range of software environments, platforms, tools, languages etc.  Developed, shared and reused collaboratively amongst ad-hoc researching teams  Composed of collaboratively owned libraries and services used (called gems) and experiment parts (called snippets)  Virtual Laboratory – environment for development, execution and sharing of experiments

23 23 Working with GridSpace2  Easy access using Web browser  Experiment Workbench  Constructing experiment plans from code snippets  Interactively run experiments  Experiment Execution Environment  Multiple interpreters  Access to libraries, programs and services (gems)  Access to computing infrastructure  Cluster, grid, cloud

24 24 Experiment Workbench

25 25 Binding sites in proteins  Comparison of Services for Predicting Ligand Binding Sites  Multiple services available on the Web  Conversions between data formats  Visualization scripts (Jmol, Gnuplot)  Single access based on experiments developed in Virtual Laboratory  Calculation of hydrophobicity profiles  Multiple scales, parameters, input data  Computed using PL-Grid resources – easy access to Zeus cluster at Cyfronet  Management of experiment results: ~ 1 Million output files  Using semantic integration framework for metadata management Collaboration with Department of Bioinformatics and Telemedicine, Jagiellonian University, Prof. Irena Roterman-Konieczna, Katarzyna Prymula

26 26 Analysis of water solutions of aminoacids  Involving multiple steps realized with many tools, languages and libraries used for  Packmol – molecular dynamics simulations of packing molecules in a defined regions of space  Jmol – visualization of solution  Gaussian – computing a spectrum of the solution  Python/CCLIB – extracting spectrum info  jqPlot – displaying plot Collaboration with computational chemists of ACC Cyfronet AGH and Department of Chemistry, Jagiellonian University, Dr. Mariusz Sterzel, Klemens Noga

27 27 Conclusions  Complex scientific applications need dedicated tools and approaches.  In-silico experiments are supported by Virtual Laboratory powered by GridSpace2 technology.  Applications:  Bioinformatics  Computational chemistry  More are welcome!  Virtual laboratory is open for PL-Grid users.

28 28 References  – open the Virtual Laboratory in your browser  – learn more about GridSpace2 technology  – see our earlier achievements  – become a user of PL-Grid


Pobierz ppt "Polska Infrastruktura Informatycznego Wspomagania Nauki w Europejskiej Przestrzeni Badawczej PL-Grid Virtual Laboratory Maciej Malawski, Eryk Ciepiela."

Podobne prezentacje


Reklamy Google