Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis

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1 Mem. S.A.It. Vol. 75, 282 c SAIt 2008 Memorie della Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis BL. Martino 2 and M. Federici 1 1 Istituto Nazionale di Astrofisica IASF-ROMA, Via Fosso del cavaliere 100, I Trieste, Italy 2 Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica Antonio Ruberti, IASI-CNR Viale Manzoni Roma, Abstract. Il trattamento dei dati del satellite INTEGRAL (Winkler et al. 2003)presenta una serie di problemi di gestione. Questi sono connessi principalmente alla grande dimensione dell archivio, attualmente 10 TB ma destinata ad aumentare fino a 15 TB a fine missione prevista per il 2014, il grande numero di files dell ordine di 10 7 rende molto complessa l analisi dati. Un ulteriore grande problema dato dal controllo di qualit dei files del pacchetto dati che occupa una buona parte del tempo globale di analisi scinetifica. Il presente articolo illustra la struttura del sistema di trattamento dati IBIS/INTEGRAL in uso presso il centro IASF/INAF di Roma, con particolare riferimento alle strategia adottate per ottimizzare l accesso delle procedure di calcolo ai sistemi di memorizzazione dei dati scientifici. Viene anche descritta l architettura del cluster utilizzato per le varie analisi. Grazie alle strategie adottate il sistema di Data Storage risulta particolarmente affidabile e la velocit di consultazione dell archivio stata aumnetata fino ad un fattore Key words. AVES: Data Storage 1. Introduction Il satellite INTEGRAL (INTErnational Gamma-Ray Astrophysics Laboratory) un satellite astronomico progettato per osservare il cielo in raggi gamma, selezionato dal comitato scientifico dell Agenzia Spaziale Europea (ESA) nel giugno 1993 come missione di taglia media. INTEGRAL stato lanciato il 17 ottobre 2002 e pensato per avere un tempo di vita nominale di 5 anni, ma dato che il satellite e gli strumenti stanno operando particolarmente bene, in ottobre 2009 stato deciso di estendere la missione fino alla fine del Gli strumenti fondamentali a bordo del satellite sono due: uno spettrometro (SPI)(Vedrenne et al. 2003) ed un telescopio gamma (IBIS) /citep ube03. Il lavoro dei due strumenti, che operano contemporaneamente ed in modo complementare, supportato da altri due strumenti, un rivelatore di raggi X (JEMX) (Budtz-Jrgensen et al. 2004) ed un telescopio ottico (Optical Monitoring Camera OMC)Mass-Hesse et al. (2003). INTEGRAL produce una grande mole di dati scientifici. Si stima che dal lancio del 2002 fino al 2014, data prevista per la fine della missione, avr prodotto circa 15 Tera bytes di dati da immagazzinare e analizzare. Send offprint requests to: BL. Martino

2 Martino: Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis the INTEGRAL data analysis L analisi dei dati avviene grazie a un software chiamato OSA (Goldwurm et al. 2003), appositamente sviluppato e messo a disposizione dall ISDC (lntegral Science Data Centre all Universit di Ginevra). OSA un pacchetto di programmi molto complesso e gli istituti di ricerca ed enti che analizzano i dati di Integral hanno dovuto dotarsi di calcolatori sempre pi grandi e potenti per poterli processare. In questo panorama complesso nato allo IASF di Roma il progetto AVES (Federici et al. 2009). Questo progetto e finalizzato all ottenimento delle massime prestazioni computazionali possibili da OSA attraverso lo sviluppo dei seguenti punti: Puro calcolo: sviluppo di un cluster dedicato al calcolo scientifico (AVES) Gestione dati utente: replica nella memoria locale dei nodi del cluster coinvolti nel calcolo dei dati necessari all elaborazione Gestione dati scientifici: ottimizzazione del sottosistema di memorizzazione dei dati 2.1. The AVES cluster system AVES un calcolatore basato su un architettura di tipo Cluster, cio un insieme di computer connessi tra loro tramite una rete locale veloce. La parte hardware di AVES stata realizzata con una soluzione a basso costo e facilmente espandibile, alloggiando attualmente 34 PC commerciali (per un totale di 120 processori, 120 Gbytes di Ram e 7.5 Tera bytes di memoria condivisa) su una struttura metallica di tipo commerciale. Il software usato per la gestione del cluster e SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management) Yoo et al. (2003), un gestore di risorse open source al cui sviluppo ha collaborato tra gli altri LLNL (Lawrence Livermore National Laboratory), che ha una espandibilita pressocche illimitata (65536 nodi). A causa della sue estensione e della sua complessita il pacchetto OSA non e facilmente adattabile al calcolo parallelo. Per poter far girare OSA in una modalit funzionalmente equivalente a quella parallela sui 34 computer, stato sviluppato un nucleo di 50 programmi originali basati sul sistema Fig. 1. struttura dei dati. operativo Linux. L analisi dei dati scientifici viene suddivisa in N task che vengono associati singolarmente su cores diversi ottenendo prestazioni simili a quelle ottenibili con un approccio realmente parallelo. La Fig. 2 mostra la configurazione corrente del sistema di calcolo La gestione dei dati utente Per minimizzare i tempi di reperimento dei dati utente in fase di elaborazione si e scelto di trasferire nella memoria locale del nodo interessato le sole informazioni necessarie. Questo modo di operare richiede il trasferimento dei dati necessari all elaborazione dalla memoria utente in una area temporanea localizzata all interno dei nodi calcolanti e, a elaborazione terminata, dai nodi calcolanti alla memoria utente sfruttando la rete locale. L approccio scelto fa si che le operazioni legate all accesso dei files utente da parte del software di analisi siano sempre effettuate accedendo a dischi locali. Il tempo di elaborazione totale e la somma dei tempi morti legati al trasferimento delle informazioni e del tempo di elaborazione effettivo ed e piu rapido da 2 a 4 volte rispetto all uso di una area utente centralizzata. 3. la gestione dei dati scientifici I dati scientifici sono memorizzati su due differenti unita di storage gestiti in modalita RAID-6, ognuna della capacita di 48 Tbytes. I programmi di analisi dati che costituiscono OSA richiedono per potere lavorare correttamente una struttura di cartelle rigida come descritta nella Fig. 1.

3 284 Martino: Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis. Web Interface SpareMaster controller Local LAN Master controller Users home folder 6 to 12 TB Fast temporary area Shared FS 6 to 900 TB* Lan 1000 Mhz Node 1 Node 2 Node 3 Node 30 to 60 For INTEGRAL DATA Analysis UPS 10Kva Cluster Data Storage 48 TB Firewall ISDC DATA Fig. 2. block diagram of the hardware structure of AVES. : 480 TB of UFS capability for 30 nodes configuration. Il repository centrale all ISDC di Ginevra contiene le attuali tre versioni dei dati preprocessati ognuno composto da quattro cartelle principali: IDX, AUX, IC, SCW. Il numero totale di files di ciascuna versione e dell ordine di 10 8 e la dimensione corrente e vicina a 10 TB. Nel 2014 si arrivera ad una dimensione di 15TB. Il sottosistema di archiviazione di AVES e composto da quattro server Fig. 3: Un firewall per proteggere il collegamento verso la connessione con l ISDC Un server di storage primario Un server di storage secondario dedicato all analisi dati del cluster Un server provvisto di interfaccia utente web oriented dedicato all analisi dati del cluster I compiti assegnati al sottosistema sono i seguenti: Scaricamento automatico dei dati aggiornati dal sito dell ISDC Controllo di correttezza dei dati scaricati Sincronizzazione tra il server di storage primario e quello dedicato al cluster per l analisi scientifica Memorizzazione in un database delle informazioni di stato dell intero archivio dati Fig. 4. la figura mostra i tre processi che governano il management dei dati Nella versione corrente del sottosistema le tre funzioni principali (download, check e sincronizzazione) sono implementate da tre processi indipendenti. I processi Fig. 4 vengono attivati in modalita asincrona dall utilita di sistema crond. Il comportamento di ciascun processo dipende dallo stato corrente e dalla storia degli altri; tali informazioni sono memorizzate all interno di un database relazionale eliminando la necessita di impiego di meccanismi di comunicazione interprocesso (code messaggi, fifo ecc.).

4 Martino: Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis. 285 Fig. 3. block diagram of the hardware structure of Data Storage system for AVES cluster Il processo Fetcher Il processo Fetcher si occupa dello scaricamento dei dati scientifici dall ISDC verso il sottosistema di data storage dell IBIS data centre. Il suo comportamento e il seguente: Verifica se e presente una nuova orbita da scaricare; se no, esce. Scarica l orbita dall ISDC * Se lo scaricamento ha successo pone lo stato dell orbita UnCheckable * Se lo scaricamento non ha successo: * Se lo scaricamento e fallito a causa della mancata lettura di un file all ISDC, aggiorna la black list * Aggiorna il file di log Ripete il processo per un numero di orbite precedenti pari alle dimensioni della coda delle orbite Modifica lo stato della prima orbita esterna alla coda delle orbite in Checkable L uso della black list permette di escludere dei files dalla lista degli elementi da scaricare per impedire che l applicazione che provvede al download vada in errore quando incontra files non leggibili (permessi di accesso inconsistenti, file corrotto ecc ecc) con conseguente blocco del processo. Lo stato di una orbita diventa Checkable solo un certo numero di aggiornamenti (dato dalla profondita della coda) per garantirsi del fatto che si tratti di una orbita ormai consolidata Il processo Checker Il processo Checker si occupa del controllo dell integrita dei file appartenenti ad una data orbita. Il suo comportamento e il seguente: Selezione delle orbite nello stato Checkable Controllo dei file FITS contenenti i dati relativi all orbita Modifica dello stato dell orbita in accordo con il risultato del controllo, il cui esito puo essere: * Good * Missing * Corrupted Scrive nel Data Base del nome della cartella contenente l orbita in esame Ripete il processo per ogni orbita selezionata 3.3. Il processo Synchronizer Il processo Synchronizer provvede a mantenere allineato l archivio dei dati scientifici del server secondario (il server da cui il cluster AVES preleva i dati da analizzare) con quello

5 286 Martino: Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis. del server primario. Il suo comportamento e il seguente: Selezione delle orbite nello stato Good Sincronizzazione del server primario con il server secondario Se la sincronizzazione avviene senza errori, modifica lo stato dell orbita in Synced Ripete il processo per ogni orbita selezionata 4. Controllo utente dello stato di un gruppo di SCW Uno dei problemi piu grandi connessi con l analisi dei dati scientifici di INTEGRAL e dato dal fatto che non e infrequente il trovare nel repository dell ISDC file corrotti. Quando il software di analisi tenta di aprire tali files va in errore abortendo l intero processo. Se questo evento si verifica al termine di una procedura di calcolo di lunga durata (giorni, settimane, mesi ), il danno che si viene a creare puo diventare inaccettabile. Disponendo delle informazioni di stato relative a tutta la collezione di dati dall inizio della missione fino ai giorni nostri e possibile circoscrivere facilmente e soprattutto in modo rapido le situazioni di dati inutilizzabili o inconsistenti. L utente finale puo, dopo avere compilato l elenco delle orbite da analizzare, attivare una procedura di validazione dei dati relativi all elenco che non ha bisogno di effettuare realmente un controllo ma si limita a verificare lo stato di ogni orbita prelevandolo dal Data Base storico. 5. Conclusion L analisi dei dati di INTEGRAL e effettuata fornendo ad AVES una lista dei files contenenti informazioni sulla struttura dei dati in esame. Il tempo di calcolo del cluster confrontato con quello ottenuto con un computer a singolo processore e stato ridotto fino ad un fattore 200. Le informazioni contenute nella lista devono essere controllate ed il tempo necessario alla verifica e ora dello stesso ordine di grandezza di quello necessario all analisi scientifica. Con l adozione del nuovo sottosistema di storage, la velocita di verifica della lista e stata aumentata di un fattore superiore a Attivita future Nell anno 2004 Google ha brevettato un framework chiamato MapReduce per supportare il calcolo distribuito su grandi quantita di dati su cluster di computers. Hadoop e una implementazione libera di tale paradigma che viene spesso confusa con il file system utilizzato. In tale file system ogni operazione di lettura o scrittura e effettuata attraverso la chiamata di specifiche funzioni di libreria e non con i costrutti standard open-read-writeclose ecc. Ogni problema di replica dei dati o di ridondanza viene risolto in modo automatico e del tutto trasparente per l utente finale. E disponibile un layer software in grado di rendere Hadoop compatibile con gli standard posix. L uso di Hadoop permetterebbe di eliminare il processo dedicato alla sincronizzazione tra i due server e di migliorare ulteriormente la velocita di accesso ai dati. Acknowledgements. MF is grateful to Giuliano Sabatino purchasing manager of IASF-Rome for its valuable work. This system has been produced with the ASI contract. The IASF author acknowledge the ASI financial support via grant ASI-INAF I/008/07/0/. References Winkler, C., et al. 2003, Astronomy and Astrophysics, 411, L1 Yoo, A., Jette, M. and Grondona, M. 2003, Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, volume 2862 of Lecture Notes in Computer Science, pages Goldwurm, A., et al. 2003, Astronomy and Astrophysics, 411, L223 Ubertini, P., et al Astronomy and Astrophysics, 411, L131 Mas-Hesse, J. M., et al Astronomy and Astrophysics, 411, L261 Vedrenne, G., et al. 2003, Astronomy and Astrophysics, 411, L63-L70 Budtz-Jrgensen, C., 2004 SPIE 5165,

6 Martino: Data Storage for the INTEGRAL Data Analysis. 287 Federici, M., et al. 2009, POS, Published online at p.92

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