Environnement logiciel LHCb



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JADE : Java Agent DEvelopment framework. Laboratoire IBISC & Départ. GEII Université & IUT d Evry nadia.abchiche@ibisc.univ-evry.

Transcription:

Environnement logiciel LHCb A. Tsaregorodtsev CPPM, Marseille Journées informatiques de l IN2P3 et du DAPNIA Cargèse, 26 Juillet 2001

Plan Introduction de l expérience LHCb Défis logiciels Solution GAUDI Architecture de base Composants selectionnés Conclusions

Expérience LHCb Expérience dediée à l étude de la violation CP et des désintégrations rares dans le système du méson B LHCb utilisera LHC du CERN la source la plus abondante des mésons Bu, Bd, Bs et Bc

Detecteur LHCb Atouts de l expérience: Le système de déclenchement de haute performance leptons et hadrons de grand PT vertex secondaire detaché Excellente identification des particules chargées séparation K/π: 1GeV/c < p < 100GeV/c Excellente résolution en temps propre du B mixing et violation CP dans le système du Bs

Detecteur LHCb Luminosité basse 2 10 32 cm 2 s 1 physique dès le debut du LHC événements propres 0.3/BC Le taux de collisions pp inélastiques ~15 MHz Le taux de la production des hadronsb ~75 khz Le rapport de branchement des canaux intéressants est dans le range 10 5 10 4 Le taux de la physique intéressante ~5 Hz Rates Bunch crossing rate Level 0 accept rate Level 1 accept rate Level 2 accept rate Level 3 accept rate Sizes Number of channels Event size Total RAW data per year Total ESD data per year Simulation data per year CPU Level2/3 CPU Reconstruction CPU Analysis CPU Simulation CPU 40 MHz 1 MHz 40 KHz 5 KHz 200 Hz 1.1 M 125 KB 250 TB 400 TB 360 TB 35 KSI95 100 KSI95 20 KSI95 750KSI95

Brazil Collaboration LHCb 49 instituts 513 membres Spain Finland Ukraine France UK Germany Switzerland Italy Netherlands PRC Poland Romania Russia

Défi Cahier de charge est plus exigeant: Grand nombre d éléments à contrôler capacité d extension Utilisation du logiciel dans le trigger qualité Beaucoup plus de données et de CPU performance Manque de main d oeuvre experimentée: la technologie évolue très vite (hardware et software) Processus unifié: Investir plus d efforts dans la création des composants de haute qualité Réutiliser ces composants dans des contextes différents Pour bien choisir les composants, il faut avoir une vision globale du projet: il y a une tendance de se séparer en domaines independants il faut surmonter des préjugés personnels

Cathédral et Bazar Poussé par les besoins des utilisateurs ("use cases") Basé sur l architecture: Langage commun, meilleur compréhension du système à construire; Liason faible entre les développements parallèles, intégration plus facile; Plus de tolerance par rapport au changements de spécifications; Impose la réutilisation du code. architecture framework applications

Le but du projet GAUDI Développer un Framework pour utiliser à tous les étapes du traitement de données: trigger Level2 et Level3, simulation, reconstruction, analyse, etc Eviter la duplication d efforts: la seule équipe des développeurs dans les domaine "on line" et "off line" le seul framework pour les utilisateurs (physicien) pour développement des application Utilisation transparente des composants logiciels de tiers où c est possible: GUI, persistance, simulation

GAUDI framework object diagram Application Manager Event Selector Converter Converter Converter Message Event Data Persistency Data Files JobOptions Algorithm Algorithm Algorithm Transient Event Store Particle Prop. Detec. Data Transient Detector Store Persistency Data Files Other s Histogram Transient Histogram Store Persistency Data Files

Choix conceptuels Séparation claire entre les données et les algorithmes Trois types de données de base: event, detector, statistics Séparation claire entre les données persistantes et données "transientes" Le code d utilisateur est localisé dans quelques endroits specifiques: algorithmes et convertisseurs Tout les composants possèdent des interfaces bien définis et le plus générique possible

Interfaces ApplicationMgr ISvcLocator EventDataSvc IDataProviderSvc IAlgorithm IProperty DetectorDataSvc IDataProviderSvc Concrete Algorithm HistogramSvc IHistogramSvc MessageSvc IMessageSvc Obj_A Obj_B ParticlePropertySvc IParticlePropertySvc

Interfaces en pratique... IMyInterace.h class IMyInterface { void dosomething( int a, double b ) = 0; } ClientAlgorihtm.cpp #include IMyInterface.h ClientAlgotihm::myMethod() { // Declare the interface IMyInterface* myinterface; // Get the interface from somewhere service( MyProvider, myinterface ); // Use the interface myinterface >dosomething( 10, 100.5); }

Déroulement des algorithmes Data T1 Data T1 Data T2, T3 Algorithm A Transient Event Data Store Data T2 Data T4 Algorithm B Data T3, T4 Data T5 Algorithm C Apparent dataflow Real dataflow Data T5

Chargement de données sur demande Algorithm (client) 9 Direct reference 1 retrieve object Event Data 2 Search 3 load request register 8 dispatch create object Persistency 4 Conversion 5 7 new Converter read 6 Event Data Store

Persistency ZebraCnvSvc Event Data Persistency Converter Converter Converter Zebra FZ Zebra data Files RootCnvSvc Algorithm Algorithm Transient Event Store Converter Converter Converter Root I/O Root data Files Plusieurs technologies sont disponible: Objectivity, Root, Zebra,... Convertisseurs transforment des objets d une représentation à une autre

Persistency

Autres frameworks Detector Description Detector Conditions Statistics (Histogram and Ntuple) service Geant4 s (GiGa) GUI, Scripting service Visualization service Data Dictionaries s...

DetElement accès aux données beginevent Manages store Synchronization updates request DetectorData request: get, update Persistency Algorithm IDetElement DetElement IGeometryInfo ICalibration IReadOut Geometry Info Calibration Conversion Conversion Geometry Conditions DB reference MuonStation Transient Detector Store ReadOut Conversion Other DBs

Interface avec GEANT4 Intégration de GAUDI avec GEANT4 est assurée par des "s GAUDI" dediés (package GiGa) GiGaGeomCnvSvc fait la conversion des objets dans le Transient Store en objets géométriques de GEANT4: n utilise pas de code "utilisateur"; permet la flexibilité de la correspondance du modèle GAUDI au modèle du GEANT4 Une source unique des paramètres géométriques hierarchie des fichiers XML

Environnement de développement Développement sur Linux et NT Utilisation des bibliothèques logicielles: STL, CLHEP, AIDA, NAG_C, XML,... Gestion de configuration logicielle (packetage physique) minimisation des dépendances entre les packages organisation des librairies dynamiques distribution et installation du logiciel utilise CMT avec beaucoup de satisfaction Documentation DOXYGEN pour la documentation du code Manuel d utilisateur detaillé Beaucoup d échanges sur la liste de discussion

Collaboration GAUDI devient un projet de type Open Source: utilise l éspace Web et l éspace de release independant ATLAS maintenant fait des contributions importantes: e.g. interface scripting Autres expérience utilise GAUDI: HARP, GLAST, OPERA Nous comptons sur les contributions d autres expériences, projets: e.g. scripting, dictionaires de données, analyse interactive,... Meilleur vérification des composant dans les environnements differents La maintenance de long terme partagée

Status Septembre 1998 démarrage du projet; Novembre 1998 évaluation de l architecture par les experts HEP; February 1999 première release de GAUDI; Releases incrémentales ( ~3/ans); v8 maintenant Les applicatifs de LHCb sont en cours de migration dans le framework de GAUDI: reconstruction (BRUNEL) est en production depuis Juin 2001; grande partie "wrapped FORTRAN"; parties FORTRAN sont progressivement remplacées par C++; autres applicatifs suivront (simulation GAUSS, analyse DaVinci).

LHCb au CC/IN2P3 Maintenant: CC héberge l analyse pour les groupes français Tout l environnement logiciel LHCb est maintenu; Production MC très importante: 500 Kh consommées en 2001; 4TO de données dans HPSS, dont ~2TO exportées au CERN Tests dans le cadre du projet DataGRID sont sur le point de démarrer "LHC": centre "Tier1" pour LHCb: demande équivalente aux autres expériences LHC

Conclusions LHCb a pris l approche unifiée pour le développement de toutes les applications de traitement de données Importance d une architecture unique bien definie avec des composants faiblement couplés Utilisation de composants logiciels de tiers est facilitée Collaboration active avec d autres expérience a demarrée