A high performance hierarchical storage management system for the Canadian tier-1 centre at TRIUMF
Notice bibliographique
Résumé
We describe in this paper the design and implementation of Tapeguy, a high performance non-proprietary Hierarchical Storage Management (HSM) system which is interfaced to dCache for efficient tertiary storage operations. The system has been successfully implemented at the Canadian Tier-1 Centre at TRIUMF. The ATLAS experiment will collect a large amount of data (approximately 3.5 Petabytes each year). An efficient HSM system will play a crucial role in the success of the ATLAS Computing Model which is driven by intensive large-scale data analysis activities that will be performed on the Worldwide LHC Computing Grid infrastructure continuously. Tapeguy is Perl-based. It controls and manages data and tape libraries. Its architecture is scalable and includes Dataset Writing control, a Read-back Queuing mechanism and I/O tape drive load balancing as well as on-demand allocation of resources. A central MySQL database records metadata information for every file and transaction (for audit and performance evaluation), as well as an inventory of library elements. Tapeguy Dataset Writing was implemented to group files which are close in time and of similar type. Optional dataset path control dynamically allocates tape families and assign tapes to it. Tape flushing is based on various strategies: time, threshold or external callbacks mechanisms. Tapeguy Read-back Queuing reorders all read requests by using an elevator algorithm, avoiding unnecessary tape loading and unloading. Implementation of priorities will guarantee file delivery to all clients in a timely manner.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».