Colloque Calcul IN2P3



Documents pareils
L informatique à l IN2P3 et le rôle du Chargé de Mission

Infrastructure de calcul du CRRI

Vers une fédération de Cloud Académique dans France Grilles J. Pansanel pour le groupe FG-Cloud (M. Airaj, C. Cavet, V. Hamar, M. Jouvin, C.

DIRAC : cadre et composants pour créer des systèmes de calcul distribués

Infrastructures Parallèles de Calcul

Astroparticules. (prospectives en informatique) Giovanni Lamanna. Université de Savoie, CNRS/IN2P3, Annecy-le-Vieux, France

Cloud Computing : quels intérêts et quelles solutions pour les développeurs?

Retour d expérience en Astrophysique : utilisation du Cloud IaaS pour le traitement de données des missions spatiales

Mise en place d'un gestionnaire de données léger, pluridisciplinaire et national pour les données scientifiques

Les Clouds de production : Panorama pour les sciences de la vie. Jérôme PANSANEL <jerome.pansanel@iphc.cnrs.fr> Directeur technique France Grilles

Chapitre 1. Infrastructures distribuées : cluster, grilles et cloud. Grid and Cloud Computing

Assemblée générale Aristote

La fédération des infrastructures cloud

Les mésocentres HPC àportée de clic des utilisateurs industriels

TUTOJRES 2014 Retour d'expérience Datacentre du CC IN2P3,

Portage d applications sur le Cloud IaaS Portage d application

PROSPECTIVES IN2P3-IRFU

Tests de SlipStream sur les plateformes et : vers la. Vers la fédération du Cloud computing

3A-IIC - Parallélisme & Grid GRID : Définitions. GRID : Définitions. Stéphane Vialle. Stephane.Vialle@supelec.fr

Lancement de la mise à jour de la feuille de route nationale «Infrastructures de Recherche»

Projet d infrastructure régionale pour le traitement des grands volumes de données scientifiques en Auvergne

Un exemple de cloud au LUPM : Stratuslab

SysFera. Benjamin Depardon

Monique Castruccio Baumstark - CRiP

Le monitoring de flux réseaux à l'in2p3 avec EXTRA

Infrastructures de recherche: Positions de la France dans Horizon 2020

Interoperabilité entre Observatoire Virtuel et Grilles de calcul

SIGAMM/CRIMSON COMMISSION UTILISATEUR du 05/12/2014

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data

Tendances Techniques et compétences des laboratoires

Technique et architecture de l offre Suite infrastructure cloud. SFR Business Team - Présentation

Des systèmes d information partagés pour des parcours de santé performants en Ile-de-France.

Hébergement MMI SEMESTRE 4

Les classes de service pour les projets scientifiques

Evolution des technologies et émergence du cloud computing Drissa HOUATRA, Orange Labs Issy

EGEE vers EGI - situation actuelle et interrogations

DOSSIER DE PARTENARIAT

Jean-François Boulicaut & Mohand-Saïd Hacid

Bonjour. Yohan PARENT, Cyprien FORTINA, Maxime LEMAUX, Hyacinthe CARTIAUX

Déterminer les enjeux du Datacenter

Présentation de la Grille EGEE

IT SERVICES BUSINESS STORAGE DATA AUDIT PARTNERSHIP INTEGRATOR SECURITY PLANNING PRIVATE AGILITY DYNAMIC PUBLIC TECHNOLOGY SOLUTIONS MANAGEMENT

Calcul intensif pour la biologie

Middleware et services de la grille

Systèmes Répartis. Pr. Slimane Bah, ing. PhD. Ecole Mohammadia d Ingénieurs. G. Informatique. Semaine Slimane.bah@emi.ac.ma

Environnement logiciel LHCb

Chapitre 4: Introduction au Cloud computing

Retour d'expérience CC-IN2P3

PORTAIL DE GESTION DES SERVICES INFORMATIQUES

IaaS à la sauce Portails Focus sur. Pierre Aubert Orange Portails OF/DMGP/Portails/DOP 1 er Juillet 2013

Les Rencontres TIC de La Mêlée Numérique. Big Data & Cloud Computing : les nouveaux enjeux

Retour d expérience, portage de code Promes dans le cadre de l appel à projets CAPS-GENCI

Cloud Computing et Calcul Haute Performance (HPC High Performance C

Cloud Computing : forces et faiblesses

Cloud Computing. Introduction. ! Explosion du nombre et du volume de données

vmware au CC-IN2P3 Déploiement rapide d une infrastructure destinée à de la formation et réflexions sur vsphere.

La gestion du poste de travail en 2011 : Panorama des technologies

HPC by OVH.COM. Le bon calcul pour l innovation OVH.COM

Séminaire Partenaires Esri France 6 et 7 juin 2012 Paris. ArcGIS et le Cloud. Gaëtan LAVENU

Emergence du Big Data Exemple : Linked Open Data

Conférence Cloud Computing Retour d expérience des Mousquetaires

Cloud et Informatique Scientifique

Grid 5000 : Administration d une infrastructure distribuée et développement d outils de déploiement et d isolation réseau

L offre Stockage et serveurs System x / BladeCenter F.Libier, Business Partner Technical Manager

Containers : Outils magiques pour les Devops? OpenNebula et son écosystème pour une infrastructure cloud agile

Cloud Privé / Public / Hybrid. Romain QUINAT vente-privee.com

LES NOUVEAUX FACTEURS DE COMPÉTITIVITÉ BASÉS SUR LA 3 ÈME PLATEFORME INFORMATIQUE. Sébastien LAMOUR IDC Research & Consulting Manager

Co-animés par Helle Frank Jul-Hansen, Béatrice Delmas-Linel et David Feldman

Breizhcamp - Cloud - Ruby

21 mars Simulations et Méthodes de Monte Carlo. DADI Charles-Abner. Objectifs et intérêt de ce T.E.R. Générer l'aléatoire.

Sommaire. Le marché du cloud avec un focus sur la France. Les conséquences de l adoption du cloud

Innover à l'ère du numérique : ramener l'europe sur la bonne voie Présentation de J.M. Barroso,

Masses de données. 1. Introduction 2. Problématiques 3. Socle de formation (non présenté) 4. Liens avec Formation INSA

Journée Scientifique Onera

APX et VCE, Modèle d industrialisation de l intégration et du déploiement. Olivier BERNARD, VCE

Tirez plus vite profit du cloud computing avec IBM

Big Data : utilisation d un cluster Hadoop HDFS Map/Reduce HBase

Lyon, 16/10/13. Inauguration FLMSN. le contexte national et européen. M. Asch MESR/DGRI. Wednesday, 16 October 13

Charte d adhésion d un laboratoire au Mésocentre CIMENT

Le cloud computing et les industries graphiques

«autres» missions du CC

Communications performantes par passage de message entre machines virtuelles co-hébergées

Stratégies gagnantes pour la fabrication industrielle : le cloud computing vu par les dirigeants Dossier à l attention des dirigeants

Demande d'ap informatique 2012

Grid Technology. ActiveMQ pour le grand collisionneur de hadrons (LHC) Lionel Cons Grid Technology Group Information Technology Department

SolarWinds Virtualization Manager

L INFORMATIQUE SOUS FORME DE SERVICE POUR VOTRE ENTREPRISE. Farid BENREJDAL Senior Systems Engineer VMware

Les environnements de calcul distribué

CNAM Déploiement d une application avec EC2 ( Cloud Amazon ) Auteur : Thierry Kauffmann Paris, Décembre 2010

Journée Utiliateurs Nouvelles du Pôle ID (Informatique) Pierre Neyron, LIG/CNRS

Matrice snapshot Jacquelin Charbonnel ANF RNBM - Marseille, 23 mai 2013

Services à la recherche: Data Management et HPC *

Mes logiciels d'entreprise dans le Cloud. Didier Gabioud

Sébastien Geiger IPHC Strasbourg

Architecture des ordinateurs

Thomas Loubrieu (Ifremer) Small to Big Data Novembre 2013, Ifremer, Brest

Transcription:

Colloque Calcul IN2P3 Morceaux choisis 1

La mission Évolution des technologies Grille Cloud Calcul parallèle, HPC, GPU Big Data Open Access et pérennisation des données S'inscrire dans le contexte français et international Quels choix stratégiques? Comment faire évoluer nos compétence? Comment s'inscrire et peser dans les choix nationaux et internationaux? 2

Les participants Direction: J.Martino, U. Bassler, R. Pain, G. Lamanna P.E. Macchi L. Duflot V. Breton J. Pansanel C. Biscarat M. Jouvin D. Chamont D. Boutigny V. Beckmann C. Heft F. Chollet F. Suter B. Kegel (par tel.) G. Rahal S. Incerti 3

Les grands thèmes Organisation IN2P3 / CNRS / MENESR Réseau des informaticiens Europe RDA Software et méthodes Futur du logiciel: HSF, parallèle, GPU Computing scientist & IN2P3 Open Access & data presevation Big Data sites WLCG LCG-France Cloud fédéré Logiciels grille/cloud Mésocentres Virtual Data Centre François Arago 4

Cloud fédéré Potentiel du cloud Simplification admin/opération Environnement de job plus souple (VM) Compatibilité de solutions académiques et commerciales Déjà utilisé dans HEP: Queues LCG, e.g. CERN_CLOUD Utilisation des fermes de trigger pour la prod MC Fort soutien de l'ue: Open Science Cloud avec clouds hybrides académiques/commerciaux Fédération de clouds académique EGI ENGAGE Développements de solutions INDIGO - DATACLOUD 5

Cloud fédéré Fort potentiel pour les expériences de l'in2p3 qui n'ont pas besoin de la grosse infrastructure de la grille Solutions souples offertes par FG: du plus simple (portail WEB) au plus riche (Dirac) 6

LCG @HOME HPC Grille WLCG Cloud 7

LCG: grille WLCG Infrastructure sans équivalent Sites, réseaux Toujours attractif: Belle2 Restera longtemps la solution principale pour les expériences LHC Des évolutions à suivre: Simplification de l'admin Plus de solutions communes Sites light Grille WLCG Nous devons continuer d'explorer les solutions, en particulier pour simplifier l'exploitation 8

LCG: HPC Beaucoup d'initiatives dans les expériences (US, UK, Alle magne, ) Preuves de faisabilités mais adaptations au cas par cas Solutions individuelles: rationalisation au niveau WLCG? HPC Initiatives françaises: IPHC LPNHE LPSC SUBATECH Contacts TGCC/Curie IDRIS? Rapprochement avec GENCI? 9

LCG: Cloud Déjà utilisé dans LCG: Queues CERN_CLOUD Utilisation des fermes de trigger Externalisation: OSG Amazon CERN Amazon Helix Nebula HNSciCloud Data federation (root, http) Initiatives françaises: CCIN2P3 IPHC LPSC Cloud 10

Logiciels : middleware et interface utilisateur 11

Logiciels Dev / devops Synergies entre labos 12

Mésocentres et IN2P3 mésocentres Mésocentres souvent site multi-tutelles et multi-financement Financement national equip@meso piloté par GENCI Dans le monde HPC, souvent une étape vers les centres nationaux Sites grille et cloud HTC, cloud, ouverture internationale Souvent plus gros en terme stockage, réseaux Support ingenieur Sécurité 13

14

15

Autres modèles de calcul Dans la communauté astroparticule les besoins sont plus hétérogènes et donc les solutions aussi : Certaines ont un modèle de calcul proche de LCG (e.g. modèle prévu pour EUCLID) Certaines ont des problèmes de traitement d'image et «empilement» des images : besoin très spécifiques en IO (intensif) et processing (multi CPU et/ou GPU) donc centres et matériel dédiés. En plus du volume des données initiales, LSST apporte une problématique : beaucoup de résultats scientifiques seront obtenus par des interrogations d'une très grosse DB (30000 milliards de mesures, 15PB). La problématique est de designer l'infrastructure matérielle et logicielle simultanément. 16

Pas eu le temps de présenter ici... Programmation parallèle et GPU HSF Interactions avec les Computer Scientist de l'in2p3 Rôle du RI3 et interactions avec l'in2p3 Comment s'inscrire dans le paysage de la feuille de route nationale de l'europe (EU T0, INDIGO DATAGRID, EGI ENGAGE ) comment mieux anticiper, voire susciter les projets 17

Conclusions Ce n'est qu'un survol des discussions qui ont eu lieu (une grosse journée très pleine) Ce n'est que ma vue de ce qui s'est discuté, un document officiel sera publié. Même si cela n'a pas été discuté en profondeur à cette occasion, il est clair que l'in2p3 se pose la question de l'optimisation des sites LCG France. La question reste ouverte. 18