A grid site reimagined: Building a fully cloud-native ATLAS Tier 2 on Kubernetes
Notice bibliographique
Résumé
The University of Victoria (UVic) operates an Infrastructure-asa-Service scientific cloud for Canadian researchers, and a Tier 2 site for the ATLAS experiment at CERN as part of the Worldwide LHC Computing Grid (WLCG). At first, these were two distinctly separate systems, but over time we have taken steps to migrate the Tier 2 grid services to the cloud. This process has been significantly facilitated by basing our approach on Kubernetes, a versatile, robust, and very widely adopted automation platform for orchestrating containerized applications. Previous work exploited the batch capabilities of Kubernetes to run grid computing jobs and replace the conventional grid computing elements by interfacing with the Harvester workload management system of the ATLAS experiment. However, the required functionality of a Tier 2 site encompasses more than just batch computing. Likewise, the capabilities of Kubernetes extend far beyond running batch jobs, and include for example scheduling recurring tasks and hosting long-running externally-accessible services in a resilient way. We are now undertaking the more complex and challenging endeavour of adapting and migrating all remaining services of the Tier 2 site — such as APEL accounting and Squid caching proxies, and in particular the grid storage element — to cloud-native deployments on Kubernetes. We aim to enable fully comprehensive deployment of a complete ATLAS Tier 2 site on a Kubernetes cluster via Helm charts, which will benefit the community by providing a streamlined and replicable way to install and configure an ATLAS site. We also describe our experience running a high-performance self-managed Kubernetes ATLAS Tier 2 cluster at the scale of 8 000 CPU cores for the last two years, and compare with the conventional setup of grid services.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».