Pegasus (управление рабочим процессом) - Pegasus (workflow management)

Пегас
Разработчики)Университет Южной Калифорнии, Институт информационных наук,Университет Висконсин-Мэдисон
Стабильный выпуск
5.0 Beta1 / 27 июля 2020 г.; 3 месяца назад (2020-07-27)
Написано в Ява, Python, C
Операционная системаmacOS, Linux
Доступно в Ява, Python, C
ТипСистема управления рабочим процессом
ЛицензияЛицензия Apache 2.0
Интернет сайтпегас.isi.edu

Пегас является система управления рабочим процессом с открытым исходным кодом.[1][2][3] Он предоставляет ученым необходимые абстракции для создания научных рабочих процессов.[4] и позволяет прозрачно выполнять эти рабочие процессы на различных вычислительных платформах, включая высокопроизводительные вычисления. кластеры, облака, и национальная киберинфраструктура.[5][6] В Pegasus рабочие процессы абстрактно описываются как прямые ациклические графы (DAG) используя предоставленный API для Блокноты Jupyter, Python, р, или же Ява.[7] Во время выполнения Pegasus переводит построенный абстрактный рабочий процесс в исполняемый рабочий процесс[8][9] который выполняется и управляется HTCondor.[10][11]

Пегас используется в различных дисциплинах, включая астрономия, гравитационно-волновая физика, биоинформатика, сейсмическая инженерия и гелиосейсмология.[12] В частности, Научное сотрудничество LIGO впервые использовал его для прямого обнаружения гравитационной волны.[8][13][14]

Область применения

Примеры применения:[5][6]

  • Гравитационно-волновая физика
  • Наука о землетрясениях
  • Биоинформатика
  • Рабочие процессы для вулканических массовых потоков
  • Обработка и анализ диффузных изображений
  • Источник нейтронов расщепления (СНС)

История

Разработка Pegasus началась в 2001 году.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Э. Дилман, К. Вахи, Дж. Жюв, М. Ринге, С. Каллаган, П. Дж. Махлинг, Р. Майани, В. Чен, Р. Феррейра да Силва, М. Ливны, и К. Венгер, «Компьютерные системы будущего», Эльзевир; 46, стр. 17-35 (2015)
  2. ^ E.A. Уэрта, Р. Хаас, Э. Фахардо, Д.С. Кац, С. Андерсон, П. Куварес, Дж. Уиллис, Т. Буве, Дж. Энос, W.T.C. Крамер, Х.В. Леонг и Д. Уиллер, «BOSS-LDG: новая вычислительная среда, объединяющая Blue Waters, Open Science Grid, Shifter и LIGO Data Grid для ускорения открытия гравитационных волн», IEEE 13-я Международная конференция по электронной науке (e-Science), 2017 г.; стр. 335-344 (2017)
  3. ^ Б. Ридель, Б. Бауэрмейстер, Л. Брайант, Дж. Конрад, П. де Перио, Р. В. Гарднер, Л. Гранди, Ф. Ломбарди, А. Риццо, Дж. Сарторелли, М. Селви, Э. Шокли, Дж. Стивен, С. Тапа и К. Таннелл «Распределенные данные и управление заданиями для эксперимента XENON1T», PEARC '18: Труды по практике и опыту передовых исследовательских вычислений; 9, с. 1-8 (2018).
  4. ^ Г. Амаларетинам, Т. Люсия, А. Бина, «Структура расписания для регулярных научных рабочих процессов в облаке», Международный журнал прикладных инженерных исследований; 10, вып. 82 (2015)
  5. ^ а б Э. Дилман, Дж. Сингх, М. Су, Дж. Блайт, Ю. Гиль, К. Кессельман, Дж. Мехта, К. Вахи, Б. Дж. Берриман, Дж. Гуд, А. Лэйти, Дж. К. Джейкоб и Д. С. Кац, «Pegasus: структура для отображения сложных научных рабочих процессов в распределенных системах», Научное программирование; 13, стр.19 (2005)
  6. ^ а б Целостность научного рабочего процесса с Pegasus (SWIP), к Центр прикладных исследований кибербезопасности; опубликовано 16 сентября 2016 г .; получено 1 мая 2020
  7. ^ Д. Вайцель, Б. Бокельман, Д. Браун, П. Куварес, Ф. Вюртвайн и Э. Ф. Эрнандес, «Доступ к данным для LIGO в OSG», Материалы практики и опыта в области перспективных исследований в области вычислительной техники, 2017 г., посвященные устойчивости, успеху и влиянию - PEARC17; 24, вып. 1-6 (2017)
  8. ^ а б «Тестирование чувствительности LIGO». Research.gov. 1 сентября 2007 г.. Получено 30 апреля, 2020.
  9. ^ Дункан Браун и Ева Дилман, «В поисках гравитационных волн: вычислительная перспектива», в Научный узел; опубликовано 8 июня 2011 г .; получено 30 апреля, 2020
  10. ^ Награда NSF в размере 1 млн долларов присуждается проекту целостности данных под руководством IU, к Университет Индианы; опубликовано 16 сентября 2016 г .; получено 1 мая 2020
  11. ^ Брайан Мэттмиллер, «Высокопроизводительные вычисления помогают LIGO подтвердить последнюю недоказанную теорию Эйнштейна», в Институт исследований Моргриджа; опубликовано 7 марта 2016 г .; получено 1 мая, 2020
  12. ^ Санден Тоттен, «Калифорнийский технологический институт был не единственной школой SoCal, помогающей открывать гравитационные волны», в KPCC; опубликовано 11 февраля 2016 г .; получено 1 мая, 2020
  13. ^ Д.А. Браун, П.Р. Брэди, А. Дитц, Дж. Цао, Б. Джонсон, Дж. Макнабб, «Пример использования технологий рабочего процесса для научного анализа: анализ данных гравитационных волн. В: I.J Taylor, E. Deelman, D.B. Гэннон, М. Шилдс (ред.) Рабочие процессы для электронной науки », Спрингер, Лондон; 13, стр. 39-59 (2007)
  14. ^ Д. Дэвис, Т. Массинджер, А. Лундгрен, Дж. К. Дриггерс, А. Л. Урбан, Л. Наттолл, «Повышение чувствительности Advanced LIGO с помощью вычитания шума», Классическая и квантовая гравитация; 36, нет. 5 (2019)