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Sommaire Le LOG au sein du réseau de l'ulco. Origine du besoin et les moyens Appel d'offre et partenaires. Choix, achat, installation, configuration et tests Utilisation par l'équipe des océanologues Conclusion MIn2RIEN Mise en place d'un cluster 13 février 2014

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Les moyens précédents - Les postes de travail des chercheurs! - Station de calcul (achat 2009 sur crédits PNTS/INSU) Gros PC (HP Z800) configuré en serveur de calcul 2 x Xeon E5520 = 8 cpu - 16 Go ram - Stockage Baie SAS (raid6) 16x1To (sata) = 14 To (brut)

Les moyens $$$ Financements - ULCO BQR* (ESCAL) : Equipement de Stockage et de CAlcul du Log : (34,2K ) ANR GlobCost : (3,3K ) - Projets CNES (CNRS) TOSCA* (PhytoCot) : (4,5K ) TOSCA (ICAC) : (2K ) Total budget : 44 K HT * Budget Qualité Recherche ** Terre, Océan, Surfaces continentales, Atmosphère.

La demande (Cahier des charges simplifié) - Calculateur haute-performance (HPC) lié à un système de stockage de données évolutif alliant la performance et la sécurité. - Administration et infrastructure simplifiée(*) pour du calcul massivement séquentiel. - Quantitatif minimum : 24 cpu, mem : 4Go/cpu, stockage 20To rapide. - OS & Softs 100% Open source. Linux + Batch Scheduler (HTCondor) + Monitoring (Ganglia) - Stockage primaire indépendant et évolutif de 20To sécurisé (raid6) - Budget de 44K HT clé en main. (*) Architecture SAN exclue.

Réseau local Double controleur SAS jbod

TRANSTEC Lynx CALLEO Datacenter R440 Lynx CALLEO Application 1260 Infortrend DS16S-R2240 Eaton Pulsar MX 5000 RT Serveur de calcul & stokage (545Gflops) 4x Xeon E7-4830 de 8 cores = 32 cpu 128 Go ram _ 4Go/cpu 2x HD SAS 600Go 15 000tr/mn 1Crtl Raid1-OS 8X HD nearline sas 3To raid5 = 21To 2X contrôleurs SAS raid5 - Data. 1X carte sas attachement baie(multipath) Dual gigabit Ethernet (bonding) Serveur de stokage primaire 2x Xeon E5-2650 de 8cores - 64 Go ram 2x HD SATA 500Go - 1 Ctrl Raid 1 - OS 1x carte sas attachement baie (multipath) Dual gigabit Ethernet (bonding) Baie de stockage primaire 16x 2To = 28To 2x contrôleurs SAS 6Gb/s redondant hot/swap Raid 6 Extensible à 112 diques. (Jbod) Onduleur (charge 60%) Console RackAccess 19 TFT + Armoire Rack

Switch Giga Ethernet Serveur de calcul Serveur de stokage primaire Baie de stockage primaire Onduleur

Configuration logicielle des serveurs Orval (calcul) Chimay (stockage) Linux CentOS 6.2 (64b) Part. ext4 et xfs (data) HTCondor (batch scheduler) Ganglia (monitoring) NX Nomachine Complilateurs (Fortran,C,...) Python Nx Linux CentOS 6.2 (64b) Part. ext4 Ganglia (monitoring) NX Nomachine Licence Matlab vga NFS SAS Multipath SAS Baie stockage raid 6 Part. xfs

Configuration logicielle des serveurs Orval (calcul) Linux CentOS 6.2 (64b) Part. ext4 et xfs (data) HtCondor (batch scheduler) Ganglia (monitoring) NX Nomachine Complilateurs (Fortran,C,...) Python Chimay (stockage) Linux CentOS 6.2 (64b) Part. ext4 Ganglia (monitoring) NX Nomachine Licence Matlab vga SAS Multipath Baie stockage raid 6 Part. xfs

TEST $ htop $ more calc.sh #:/bin/sh echo 32768^65536 bc -l $ condor condor_submit job.cmd $ more job.cmd Universe = vanilla Executable =/home/sion/condor/calc.sh Error = error.log Log = test.log output = output.log request_cpus = 1 request_disk = 20K request_memory = 100M Queue 100 ( Nbr. de boucles)

Contexte Les utilisateurs Equipe : Oceanographie physique, transport et Télédétection - 7 chercheurs permanents - 5 Ingénieurs et post-doctorants - 5 Thésards. Tous utilisent les ressources informatiques du laboratoire, une majorité a besoin de données satellitales. 1 Ingénieur Informaticien.

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Contexte Données Satellitale en Couleur de l'eau Fichiers au format HDF (avec compression gzip incluse) Programmes principaux codés en C Script en bash ou python Traitement individualisé pour chaque fichier image (temps de process en 30sec et 10min)

Contexte Données Satellitale en Couleur de l'eau Fichiers au format HDF (avec compression gzip incluse) Programmes principaux codés en C Nombreux processus Input/Ouput important Peu de pression de vitesse de calcul = Un candidat idéal pour le Script en bash ou python Traitement individualisé pour chaque fichier image (temps de process en 30sec et 10min) High-throughput computing

HTC C'est quoi? Users Clients submission Job Manager Ressource Manager Server Scheduling Log, Accounting Launching, control Monitoring Computing nodes

Utilisé par un de nos partenaires ayant une bonne experience du HTC Open source (Apache licence V2) Simple et adapté à nos besoins Evolutif (prévu pour le multi-node)

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