Belle II Network Performance Analysis in the Context of the WLCG Data Challenge 2024
Notice bibliographique
Résumé
The Belle II experiment relies on a distributed computing infrastructure spanning 19 countries and over 50 sites. It is expected to generate approximately 40TB/day of raw data in 2027, necessitating distribution from the High Energy Accelerator Research Organization (KEK) in Japan to six data centers across the USA, Europe, and Canada. Establishing a high-quality network has been a priority since 2012 to address the challenge of transferring data across long distances in high-latency environments. This effort included joining LHCONE and conducting periodic data challenges to assess network performance after significant changes in infrastructure or experiment schedules. In February 2024 Belle II joined the WLCG Data Challenge, performed together with LHC experiments with the goal to test network performance under stress, particularly due to the anticipated increase in traffic from the experiments with the High Luminosity LHC program at CERN. In this work, we will present a comprehensive overview of the tests conducted by Belle II. We will start with the test design, define the goals, and outline the preliminary steps taken. We will then describe the working environment, the tests performed, and the tools employed. Furthermore, we will discuss the results achieved in detail. Finally, we will outline the future steps for subsequent tests.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».