January 1 - December 31, 2012

This report summarizes training, education, and outreach activities for calendar 2012 of PTI and affiliated organizations, including the School of Informatics and Computing, Office of the Vice President for Information Technology, and Maurer School of Law. Reported activities include those led by PTI Research Centers (Center for Applied Cybersecurity Research, Center for Research in Extreme Scale Technologies, Data to Insight Center, Digital Science Center) and Service and Cyberinfrastructure Centers (Research Technologies Division of University Information Technology Services, National Center for Genome Assembly Support

National Science Foundation Advisory Committee for Cyberinfrastructure Task Force on Campus Bridging Final Report

The mission of the National Science Foundation (NSF) Advisory Committee on Cyberinfrastructure (ACCI) is to advise the NSF as a whole on matters related to vision and strategy regarding cyberinfrastructure (CI). In early 2009 the ACCI charged six task forces with making recommendations to the NSF in strategic areas of cyberinfrastructure: Campus Bridging; Cyberlearning and Workforce Development; Data and Visualization; Grand Challenges; High Performance Computing (HPC); and Software for Science and Engineering. Each task force was asked to offer advice on the basis of which the NSF would modify existing programs and create new programs. This document is the final, overall report of the Task Force on Campus Bridging.National Science Foundatio

Criblage virtuel sur grille de composés isolés au Vietnam

Virtual Screening (VS) is a computational technique used in the drug discovery process to select the most promising candidate drugs for in vitro testing from millions of chemical compounds. This method can offer an efficient alternative to reduce the cost of drug discovery and platform. The Natural Products Chemistry Institute of the Academy of Sciences of Vietnam (INPC) collects samples from local biodiversity and determines the 3D structure of single molecules. Their challenge is to set up a virtual screening platform on grid computing for their chemists to process their data. However, as the number of users who might have a wide range of virtual screening applications (in terms of the number of tasks and execution time) increases with limited available computing resources, it becomes crucial to devise an effective scheduling policy that can ensure a certain degree of fairness, user satisfaction and overall system throughput. In this context, the thesis focuses on an effective scheduling policy for the virtual screening workflow where multiple users with varying numbers of tasks are actively sharing a common system infrastructure. We have researched in theory and proposed some candidate policies. With the simulation results and the experimentation results in real system, we proposed the best policy for the fairness between users, which can be applied to INPC virtual screening platform.L’Institut National des Produits Chimiques de l’Académie des Sciences du Vietnam (INPC) développe depuis plusieurs années une activité autour de la recherche de nouveaux médicaments issus de la biodiversité. Le développement d’un nouveau médicament prend de l’ordre d’une dizaine d’années et passe par plusieurs phases. Dans la phase de découverte, l’activité des composés chimiques sur une cible biologique est mesurée afin de mettre en évidence une action inhibitrice. Le développement d’approches in silico pour le criblage virtuel des composés chimiques est une alternative aux approches classiques in vitro beaucoup plus coûteuses à mettre en œuvre. L’utilisation de la grille a été identifiée comme une voie économiquement prometteuse pour accompagner la recherche de nouveaux médicaments au Vietnam. En effet, le développement de nouvelles stratégies basées sur l’utilisation de plates-formes de soumission de tâches (DIRAC, HTCaaS) a permis d’améliorer considérablement le taux de succès et le confort des utilisateurs, ouvrant la voie à une démocratisation de la grille.Dans ce contexte, l’objectif poursuivi dans le cadre de cette thèse est d’étudier dans quelle mesure des plates-formes multidisciplinaires pouvaient répondre aux besoins des chimistes de l’INPC. Le travail s’est concentré sur les modalités d’un partage équitable d’une plate-forme de soumission de tâches sur la grille par une ou plusieurs communautés d’utilisateurs. L’ordonnancement des tâches sur un serveur commun doit permettre que les différents groupes aient une expérience positive et comparable. Sur les infrastructures de grille EGEE et EGI en Europe , on peut distinguer deux grandes catégories d’utilisateurs : les utilisateurs « normaux » qui vont solliciter les ressources pour des tâches requérant typiquement de quelques dizaines à quelques centaines d’heures de calcul, et les « gros » utilisateurs qui vont lancer des grandes productions nécessitant le traitement de plusieurs milliers de tâches pendant des dizaines, voire des centaines de milliers d’heures de calcul. Les stratégies d’ordonnancement déployées aujourd’hui sur les plates-formes comme DIRAC ou HTCaaS ne permettent pas de servir de façon optimale et simultanée ces deux familles d’utilisateurs.Le manuscrit présente une évaluation par simulation des performances de plusieurs stratégies d’ordonnancement des tâches d’une plate-forme soumettant des jobs pilotes. L’outil SimGrid a permis de simuler l’infrastructure de grille régionale déployée en Auvergne à partir de traces archivées de son utilisation. Après évaluation des performances de plusieurs politiques d’ordonnancement tirées de la littérature, une nouvelle politique a été proposée dans laquelle les utilisateurs normaux et les très gros utilisateurs sont gérés de façon indépendante. Grâce à cette politique, le ralentissement expérimenté par les très gros utilisateurs est réduit significativement sans pénaliser excessivement les utilisateurs normaux. L’étude a été étendue à une fédération de clouds utilisant les mêmes ressources et arrive aux mêmes conclusions. Les performances des politiques d’ordonnancement ont ensuite été évaluées sur des environnements de production, à savoir l’infrastructure de grille européenne EGI et l’infrastructure nationale de supercalculateurs de la Corée du Sud. Un serveur DIRAC a été adossé aux ressources de l’organisation virtuelle biomédicale d’EGI pour étudier les ralentissements observés par les utilisateurs de ce serveur. Pareillement, les ralentissements expérimentés par les utilisateurs de la plate-forme HTCaaS au KISTI ont été observés en excellent accord avec les résultats de simulation avec SimGrid.Ces travaux confirment la faisabilité et l’intérêt d’une plate-forme unique au Vietnam au service des communautés scientifiques consommatrices des ressources académiques de grille et de cloud, notamment pour la recherche de nouveaux médicaments

A Process Model for the Integrated Reasoning about Quantitative IT Infrastructure Attributes

IT infrastructures can be quantitatively described by attributes, like performance or energy efficiency. Ever-changing user demands and economic attempts require varying short-term and long-term decisions regarding the alignment of an IT infrastructure and particularly its attributes to this dynamic surrounding. Potentially conflicting attribute goals and the central role of IT infrastructures presuppose decision making based upon reasoning, the process of forming inferences from facts or premises. The focus on specific IT infrastructure parts or a fixed (small) attribute set disqualify existing reasoning approaches for this intent, as they neither cover the (complex) interplay of all IT infrastructure components simultaneously, nor do they address inter- and intra-attribute correlations sufficiently. This thesis presents a process model for the integrated reasoning about quantitative IT infrastructure attributes. The process model’s main idea is to formalize the compilation of an individual reasoning function, a mathematical mapping of parametric influencing factors and modifications on an attribute vector. Compilation bases upon model integration to benefit from the multitude of existing specialized, elaborated, and well-established attribute models. The achieved reasoning function consumes an individual tuple of IT infrastructure components, attributes, and external influencing factors to expose a broad applicability. The process model formalizes a reasoning intent in three phases. First, reasoning goals and parameters are collected in a reasoning suite, and formalized in a reasoning function skeleton. Second, the skeleton is iteratively refined, guided by the reasoning suite. Third, the achieved reasoning function is employed for What-if analyses, optimization, or descriptive statistics to conduct the concrete reasoning. The process model provides five template classes that collectively formalize all phases in order to foster reproducibility and to reduce error-proneness. Process model validation is threefold. A controlled experiment reasons about a Raspberry Pi cluster’s performance and energy efficiency to illustrate feasibility. Besides, a requirements analysis on a world-class supercomputer and on the European-wide execution of hydro meteorology simulations as well as a related work examination disclose the process model’s level of innovation. Potential future work employs prepared automation capabilities, integrates human factors, and uses reasoning results for the automatic generation of modification recommendations.IT-Infrastrukturen können mit Attributen, wie Leistung und Energieeffizienz, quantitativ beschrieben werden. Nutzungsbedarfsänderungen und ökonomische Bestrebungen erfordern Kurz- und Langfristentscheidungen zur Anpassung einer IT-Infrastruktur und insbesondere ihre Attribute an dieses dynamische Umfeld. Potentielle Attribut-Zielkonflikte sowie die zentrale Rolle von IT-Infrastrukturen erfordern eine Entscheidungsfindung mittels Reasoning, einem Prozess, der Rückschlüsse (rein) aus Fakten und Prämissen zieht. Die Fokussierung auf spezifische Teile einer IT-Infrastruktur sowie die Beschränkung auf (sehr) wenige Attribute disqualifizieren bestehende Reasoning-Ansätze für dieses Vorhaben, da sie weder das komplexe Zusammenspiel von IT-Infrastruktur-Komponenten, noch Abhängigkeiten zwischen und innerhalb einzelner Attribute ausreichend berücksichtigen können. Diese Arbeit präsentiert ein Prozessmodell für das integrierte Reasoning über quantitative IT-Infrastruktur-Attribute. Die grundlegende Idee des Prozessmodells ist die Herleitung einer individuellen Reasoning-Funktion, einer mathematischen Abbildung von Einfluss- und Modifikationsparametern auf einen Attributvektor. Die Herleitung basiert auf der Integration bestehender (Attribut-)Modelle, um von deren Spezialisierung, Reife und Verbreitung profitieren zu können. Die erzielte Reasoning-Funktion verarbeitet ein individuelles Tupel aus IT-Infrastruktur-Komponenten, Attributen und externen Einflussfaktoren, um eine breite Anwendbarkeit zu gewährleisten. Das Prozessmodell formalisiert ein Reasoning-Vorhaben in drei Phasen. Zunächst werden die Reasoning-Ziele und -Parameter in einer Reasoning-Suite gesammelt und in einem Reasoning-Funktions-Gerüst formalisiert. Anschließend wird das Gerüst entsprechend den Vorgaben der Reasoning-Suite iterativ verfeinert. Abschließend wird die hergeleitete Reasoning-Funktion verwendet, um mittels “What-if”–Analysen, Optimierungsverfahren oder deskriptiver Statistik das Reasoning durchzuführen. Das Prozessmodell enthält fünf Template-Klassen, die den Prozess formalisieren, um Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und Fehleranfälligkeit zu reduzieren. Das Prozessmodell wird auf drei Arten validiert. Ein kontrolliertes Experiment zeigt die Durchführbarkeit des Prozessmodells anhand des Reasonings zur Leistung und Energieeffizienz eines Raspberry Pi Clusters. Eine Anforderungsanalyse an einem Superrechner und an der europaweiten Ausführung von Hydro-Meteorologie-Modellen erläutert gemeinsam mit der Betrachtung verwandter Arbeiten den Innovationsgrad des Prozessmodells. Potentielle Erweiterungen nutzen die vorbereiteten Automatisierungsansätze, integrieren menschliche Faktoren, und generieren Modifikationsempfehlungen basierend auf Reasoning-Ergebnissen