Leveraging OpenStack and Ceph for a Controlled-Access Data Cloud

While traditional HPC has and continues to satisfy most workflows, a new generation of researchers has emerged looking for sophisticated, scalable, on-demand, and self-service control of compute infrastructure in a cloud-like environment. Many also seek safe harbors to operate on or store sensitive and/or controlled-access data in a high capacity environment. To cater to these modern users, the Minnesota Supercomputing Institute designed and deployed Stratus, a locally-hosted cloud environment powered by the OpenStack platform, and backed by Ceph storage. The subscription-based service complements existing HPC systems by satisfying the following unmet needs of our users: a) on-demand availability of compute resources, b) long-running jobs (i.e., $> 30$ days), c) container-based computing with Docker, and d) adequate security controls to comply with controlled-access data requirements. This document provides an in-depth look at the design of Stratus with respect to security and compliance with the NIH's controlled-access data policy. Emphasis is placed on lessons learned while integrating OpenStack and Ceph features into a so-called "walled garden", and how those technologies influenced the security design. Many features of Stratus, including tiered secure storage with the introduction of a controlled-access data "cache", fault-tolerant live-migrations, and fully integrated two-factor authentication, depend on recent OpenStack and Ceph features.Comment: 7 pages, 5 figures, PEARC '18: Practice and Experience in Advanced Research Computing, July 22--26, 2018, Pittsburgh, PA, US

ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студента Варганова_Дмитра_Дмитровича напряму підготовки 124 Системний аналіз

Об’єкт дослідження – підприємство КПШНЗ «СДЮСШОР з кінного спорту» ДМР. Предмет дослідження – приготування кормів для годування тренованих і спортивних коней. Мета дослідження: оптимізація витрат підприємства шляхом удосконалення технологій виробництва і рецептів кормів для тренованих і спортивних коней, підвищення їх якості та зниження питомих витрат на виробництво. Методи дослідження: методи багатокритеріальної та нечіткої оптимізації Економічна ефективність: очікується позитивною завдяки розробці оптимальних кормових сумішей, які дозволяють отримувати більше користі для коней та знизити витрати на компоненти, це дозволяє збільшити прибуток підприємства.Кваліфікаційна робота ступеня бакалавр напряму підготовки 124 Системний аналіз, НТУ "Дніпровська політехніка", м. Дніпро, 2020 р. Практична цінність роботи полягає у розробці математичних моделей, які дозволяють визначити оптимальну суміш корму, котра буде відповідати необхідним умовам