|
Resumen:
|
[ES] La investigación científica en Física de Altas Energías (HEP) se caracteriza por desafíos computacionales complejos, que durante décadas tuvieron que ser abordados mediante la investigación de técnicas informáticas ...[+]
[ES] La investigación científica en Física de Altas Energías (HEP) se caracteriza por desafíos computacionales complejos, que durante décadas tuvieron que ser abordados mediante la investigación de técnicas informáticas en paralelo a los avances en la comprensión de la física. Uno de los principales actores en el campo, el CERN, alberga tanto el Gran Colisionador de Hadrones (LHC) como miles de investigadores cada año que se dedican a recopilar y procesar las enormes cantidades de datos generados por el acelerador de partículas. Históricamente, esto ha proporcionado un terreno fértil para las técnicas de computación distribuida, conduciendo a la creación de Worldwide LHC Computing Grid (WLCG), una red global de gran potencia informática para todos los experimentos LHC y del campo HEP. Los datos generados por el LHC hasta ahora ya han planteado desafíos para la informática y el almacenamiento. Esto solo aumentará con futuras actualizaciones de hardware del acelerador, un escenario que requerirá grandes cantidades de recursos coordinados para ejecutar los análisis HEP. La estrategia principal para cálculos tan complejos es, hasta el día de hoy, enviar solicitudes a sistemas de colas por lotes conectados a la red. Esto tiene dos grandes desventajas para el usuario: falta de interactividad y tiempos de espera desconocidos. En años más recientes, otros campos de la investigación y la industria han desarrollado nuevas técnicas para abordar la tarea de analizar las cantidades cada vez mayores de datos generados por humanos (una tendencia comúnmente mencionada como "Big Data"). Por lo tanto, han surgido nuevas interfaces y modelos de programación que muestran la interactividad como una característica clave y permiten el uso de grandes recursos informáticos.
A la luz del escenario descrito anteriormente, esta tesis tiene como objetivo aprovechar las herramientas y arquitecturas de la industria de vanguardia para acelerar los flujos de trabajo de análisis en HEP, y proporcionar una interfaz de programación que permite la paralelización automática, tanto en una sola máquina como en un conjunto de recursos distribuidos. Se centra en los modelos de programación modernos y en cómo hacer el mejor uso de los recursos de hardware disponibles al tiempo que proporciona una experiencia de usuario perfecta. La tesis también propone una solución informática distribuida moderna para el análisis de datos HEP, haciendo uso del software llamado ROOT y, en particular, de su capa de análisis de datos llamada RDataFrame. Se exploran algunas áreas clave de investigación en torno a esta propuesta. Desde el punto de vista del usuario, esto se detalla en forma de una nueva interfaz que puede ejecutarse en una computadora portátil o en miles de nodos informáticos, sin cambios en la aplicación del usuario. Este desarrollo abre la puerta a la explotación de recursos distribuidos a través de motores de ejecución estándar de la industria que pueden escalar a múltiples nodos en clústeres HPC o HTC, o incluso en ofertas serverless de nubes comerciales. Dado que el análisis de datos en este campo a menudo está limitado por E/S, se necesita comprender cuáles son los posibles mecanismos de almacenamiento en caché. En este sentido, se investigó un sistema de almacenamiento novedoso basado en la tecnología de almacenamiento de objetos como objetivo para el caché.
En conclusión, el futuro del análisis de datos en HEP presenta desafíos desde varias perspectivas, desde la explotación de recursos informáticos y de almacenamiento distribuidos hasta el diseño de interfaces de usuario ergonómicas. Los marcos de software deben apuntar a la eficiencia y la facilidad de uso, desvinculando la definición de los cálculos físicos de los detalles de implementación de su ejecución. Esta tesis se enmarca en el esfuerzo colectivo de la comunidad HEP hacia estos objetivos, definiendo problemas y posibles soluciones que pueden ser adoptadas por futuros investigadores.
[-]
[CA] La investigació científica a Física d'Altes Energies (HEP) es caracteritza per desafiaments computacionals complexos, que durant dècades van haver de ser abordats mitjançant la investigació de tècniques informàtiques ...[+]
[CA] La investigació científica a Física d'Altes Energies (HEP) es caracteritza per desafiaments computacionals complexos, que durant dècades van haver de ser abordats mitjançant la investigació de tècniques informàtiques en paral·lel als avenços en la comprensió de la física. Un dels principals actors al camp, el CERN, acull tant el Gran Col·lisionador d'Hadrons (LHC) com milers d'investigadors cada any que es dediquen a recopilar i processar les enormes quantitats de dades generades per l'accelerador de partícules. Històricament, això ha proporcionat un terreny fèrtil per a les tècniques de computació distribuïda, conduint a la creació del Worldwide LHC Computing Grid (WLCG), una xarxa global de gran potència informàtica per a tots els experiments LHC i del camp HEP. Les dades generades per l'LHC fins ara ja han plantejat desafiaments per a la informàtica i l'emmagatzematge. Això només augmentarà amb futures actualitzacions de maquinari de l'accelerador, un escenari que requerirà grans quantitats de recursos coordinats per executar les anàlisis HEP. L'estratègia principal per a càlculs tan complexos és, fins avui, enviar sol·licituds a sistemes de cues per lots connectats a la xarxa. Això té dos grans desavantatges per a l'usuari: manca d'interactivitat i temps de espera desconeguts. En anys més recents, altres camps de la recerca i la indústria han desenvolupat noves tècniques per abordar la tasca d'analitzar les quantitats cada vegada més grans de dades generades per humans (una tendència comunament esmentada com a "Big Data"). Per tant, han sorgit noves interfícies i models de programació que mostren la interactivitat com a característica clau i permeten l'ús de grans recursos informàtics. A la llum de l'escenari descrit anteriorment, aquesta tesi té com a objectiu aprofitar les eines i les arquitectures de la indústria d'avantguarda per accelerar els fluxos de treball d'anàlisi a HEP, i proporcionar una interfície de programació que permet la paral·lelització automàtica, tant en una sola màquina com en un conjunt de recursos distribuïts. Se centra en els models de programació moderns i com fer el millor ús dels recursos de maquinari disponibles alhora que proporciona una experiència d'usuari perfecta. La tesi també proposa una solució informàtica distribuïda moderna per a l'anàlisi de dades HEP, fent ús del programari anomenat ROOT i, en particular, de la seva capa d'anàlisi de dades anomenada RDataFrame. S'exploren algunes àrees clau de recerca sobre aquesta proposta. Des del punt de vista de l'usuari, això es detalla en forma duna nova interfície que es pot executar en un ordinador portàtil o en milers de nodes informàtics, sense canvis en l'aplicació de l'usuari. Aquest desenvolupament obre la porta a l'explotació de recursos distribuïts a través de motors d'execució estàndard de la indústria que poden escalar a múltiples nodes en clústers HPC o HTC, o fins i tot en ofertes serverless de núvols comercials. Atès que sovint l'anàlisi de dades en aquest camp està limitada per E/S, cal comprendre quins són els possibles mecanismes d'emmagatzematge en memòria cau. En aquest sentit, es va investigar un nou sistema d'emmagatzematge basat en la tecnologia d'emmagatzematge d'objectes com a objectiu per a la memòria cau. En conclusió, el futur de l'anàlisi de dades a HEP presenta reptes des de diverses perspectives, des de l'explotació de recursos informàtics i d'emmagatzematge distribuïts fins al disseny d'interfícies d'usuari ergonòmiques. Els marcs de programari han d'apuntar a l'eficiència i la facilitat d'ús, desvinculant la definició dels càlculs físics dels detalls d'implementació de la seva execució. Aquesta tesi s'emmarca en l'esforç col·lectiu de la comunitat HEP cap a aquests objectius, definint problemes i possibles solucions que poden ser adoptades per futurs investigadors.
[-]
[EN] The scientific research in High Energy Physics (HEP) is characterised by complex computational challenges, which over the decades had to be addressed by researching computing techniques in parallel to the advances in ...[+]
[EN] The scientific research in High Energy Physics (HEP) is characterised by complex computational challenges, which over the decades had to be addressed by researching computing techniques in parallel to the advances in understanding physics. One of the main actors in the field, CERN, hosts both the Large Hadron Collider (LHC) and thousands of researchers yearly who are devoted to collecting and processing the huge amounts of data generated by the particle accelerator. This has historically provided a fertile ground for distributed computing techniques, which led to the creation of the Worldwide LHC Computing Grid (WLCG), a global network providing large computing power for all the experiments revolving around the LHC and the HEP field. Data generated by the LHC so far has already posed challenges for computing and storage. This is only going to increase with future hardware updates of the accelerator, which will bring a scenario that will require large amounts of coordinated resources to run the workflows of HEP analyses. The main strategy for such complex computations is, still to this day, submitting applications to batch queueing systems connected to the grid and wait for the final result to arrive. This has two great disadvantages from the user's perspective: no interactivity and unknown waiting times. In more recent years, other fields of research and industry have developed new techniques to address the task of analysing the ever increasing large amounts of human-generated data (a trend commonly mentioned as "Big Data"). Thus, new programming interfaces and models have arised that most often showcase interactivity as one key feature while also allowing the usage of large computational resources.
In light of the scenario described above, this thesis aims at leveraging cutting-edge industry tools and architectures to speed up analysis workflows in High Energy Physics, while providing a programming interface that enables automatic parallelisation, both on a single machine and on a set of distributed resources. It focuses on modern programming models and on how to make best use of the available hardware resources while providing a seamless user experience. The thesis also proposes a modern distributed computing solution to the HEP data analysis, making use of the established software framework called ROOT and in particular of its data analysis layer implemented with the RDataFrame class. A few key research areas that revolved around this proposal are explored. From the user's point of view, this is detailed in the form of a new interface to data analysis that is able to run on a laptop or on thousands of computing nodes, with no change in the user application. This development opens the door to exploiting distributed resources via industry standard execution engines that can scale to multiple nodes on HPC or HTC clusters, or even on serverless offerings of commercial clouds. Since data analysis in this field is often I/O bound, a good comprehension of what are the possible caching mechanisms is needed. In this regard, a novel storage system based on object store technology was researched as a target for caching.
In conclusion, the future of data analysis in High Energy Physics presents challenges from various perspectives, from the exploitation of distributed computing and storage resources to the design of ergonomic user interfaces. Software frameworks should aim at efficiency and ease of use, decoupling as much as possible the definition of the physics computations from the implementation details of their execution. This thesis is framed in the collective effort of the HEP community towards these goals, defining problems and possible solutions that can be adopted by future researchers.
[-]
|
