A Framework for Management of Distributed Data Processing and Event Selection for the Icecube Neutrino Observatory
Notice bibliographique
Résumé
IceCube is a one-gigaton neutrino detector designed to detect high-energy cosmic neutrinos. It is located at the geographic South Pole and was completed at the end of 2010. Simulation and data processing for IceCube requires a significant amount of computational power. We describe the design and functionality of IceProd, a management system based on Python, XMLRPC, and GridFTP. It is driven by a central database in order to coordinate and administer production of simulations and processing of data produced by the IceCube detector upon arrival in the northern hemisphere. IceProd runs as a separate layer on top of existing middleware and can take advantage of a variety of computing resources including grids and batch systems such as GLite, Condor, NorduGrid, PBS, and SGE. This is accomplished by a set of dedicated daemons that process job submission in a coordinated fashion through the use of middleware plug-ins that serve to abstract the details of job submission and job management. IceProd fills a gap between the user and existing middleware by making job scripting easier and collaboratively sharing productions more efficiently. We describe the implementation and performance of an extension to the IceProd framework that provides support for mapping workflow diagrams or DAGs consisting of interdependent tasks to an IceProd job that can span across multiple grid or cluster sites. We look at some use-cases where this new extension allows for optimal allocation of computing resources and addresses general aspects of this design, including security, data integrity, scalability, and throughput.
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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 | 0,012 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».