News - Steinbuch Centre for Computing (SCC)
←
→
Transkription von Seiteninhalten
Wenn Ihr Browser die Seite nicht korrekt rendert, bitte, lesen Sie den Inhalt der Seite unten
news
Steinbuch Centre for Computing Ausgabe 2 | 2016
Ein offener Hafen für Forschungsdaten
An Open Haven for Research Data
Landesdienst bwDataArchiv geht in Betrieb
State-wide Service bwDataArchiv goes into Operation
Smart Data Innovation Conference 2016 am SCC
Smart Data Innovation Conference 2016 at SCC
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
| 01
SCCnews
www.kit.edu
Editorial Liebe Leserinnen und Leser, im Sommer dieses Jahres hat der von Bund und Ländern berufene Rat für Informationsinfrastrukturen (RfII) Empfehlungen zum Forschungsdatenmanagement in Deutschland veröffentlicht. Darin macht der Rat den Vorschlag eine „Nationale Forschungsdateninfrastruktur“ als Netzwerk mit übergreifenden Zent- ren zu errichten. Durch deren ausgeprägte Expertise in der Beschreibung, der Verarbeitung, und Speiche- rung bis hin zur Langzeitarchivierung von Forschungsdaten, sollen tragfähige und nachhaltige Strukturen im Forschungsdatenmanagement geschaffen werden. Nur etwa drei Monate später gab die Helmholtz-Gemeinschaft bekannt, mit Beginn 2017 ein solches Netzwerk aus multi-thematischen Datenzentren – die Helmholtz Data Federation (HDF) aufzubauen. Die Helmholtz-Zentren betonen dabei ihre Bereitschaft, die notwendigen Dateninfrastrukturen zu schaffen, dort Forschungsdaten langfristig zu bewahren und sie anderen zur Nachnutzung so offen wie möglich zugänglich zu machen (S. 18). Das SCC am KIT koordiniert die HDF-Aktivitäten und bringt hier eine über Jahre erlangte Erfahrung in der Handhabung von großen Mengen wissenschaftlicher Daten ein. Ein wichtiger Baustein in diesem System ist der gerade in Betrieb gegangene Service bwDataArchiv, der von Wissenschaftseinrichtungen des Lan- des zur nachhaltigen Speicherung und Archivierung von Forschungsdaten genutzt werden kann (S. 6). Neben den großen Datenmengen aus der Wissenschaft, die am SCC gespeichert und archiviert werden, bietet das SCC auch Dienste für die Smart Data-Forschung an. Das am SCC ansässige Smart Data Innovation Lab hat nun ein Projekt- jahr erfolgreich in Kooperation mit Wirtschaftsunternehmen gemeistert. Die Ergebnisse der Projekte wurden auf der ersten Smart Data Innovation Conference am KIT vorgestellt und diskutiert (S. 4). Noch etwas in eigener Sache: Unser Kollege Hannes Hartenstein lässt sein Amt im Direktorium des SCC seit Oktober diesen Jahres ruhen, um sich verstärkt der Fortentwicklung der Governance der Informationsverarbeitung und -versorgung am KIT zuwenden zu können. Wir wünschen ihm viel Erfolg und freuen uns auf die weitere gute Zusammenarbeit. Viel Freude beim Lesen. Bernhard Neumair, Achim Streit Dear reader, In the summer of this year, the Council for Information Infrastructures (RfII) published recommendations on research data manage- ment in Germany. In the recommendations, the Council proposes a National Research Data Infrastructure conceived as a network with overarching centers. Their extensive expertise in the description, processing, storage and long-term archiving of research data enables establishment of a sustainable research data management structures. Only about three months later, the Helmholtz Association announced the development of such a network of multi-thematic data centers - the Helmholtz Data Federation (HDF). With the HDF, the Helmholtz Centers emphasize their readiness to create the necessary data infrastructure, to maintain research data in the long term for future use and to make the results as open as possible (page 18). The SCC of KIT coordinates the activities of the HDF and provides its experience gained over many years in the handling of large quantities of scientific data. An important building block in this system is the bwDataArchiv service that has just been put into operati- on. The service can be used by scientific institutions of the state of Baden-Wuerttemberg and offers sustainable long term storage and archiving of research data (page 6). In addition to the large amounts of data collected and archived, the SCC also delivers services for smart data research. The Smart Data Innovation Lab conducted a successful project year with increased cooperation with business enterprises. The results were presented and discussed among participants at the first Smart Data Innovation Conference at KIT (page 4). On a final note: Our colleague Hannes Hartenstein temporary left the Board of Directors of the SCC since October in order to dedicate more time to the further development of the governance of information, communication and information technologies at KIT. We wish him lots of success and look forward to further cooperation. Enjoy reading Bernhard Neumair, Achim Streit 02 | SCCnews
Inhaltsverzeichnis
DIENSTE UND INNOVATION
04 Smart Data Innovation Conference 2016 am SCC
06 Landesdienst bwDataArchiv geht in Betrieb
08 Virtuelle Graphikworkstations im Betrieb – ein Projektfazit
11 ILIAS 5 – Update des E-Learning-Systems des KIT
FORSCHUNG UND PROJEKTE
13 V-FOR-WaTer – Eine virtuelle Forschungsumgebung
für die Wasser- und terrestrische Umweltforschung
14 EUDAT Operations Management
16 Gründung der EUDAT Collaborative Data Infrastructure
17 bwDIM – Vereinfachter Datenfluss im Forschungsdatenmanagement
18 Ein offener Hafen für Forschungsdaten
18 Abgeschlossene Promotionsarbeit
19 Laborbuch 2.0 – digital und dezentral verfügbar
20 Sternenstaub, Wasserflöhe und Hochleistungsrechner:
3. bwHPC-Symposium am Universitätsrechenzentrum Heidelberg
STUDIUM UND WISSENSVERMITTLUNG
22 „Erste Hilfe“ für Erstsemester
23 Internationale GridKa Schule – Data Science on Modern Architectures
24 Oktober 2016 – der Cyber Security Month
VERSCHIEDENES
25 Schülerkolloquium Simulierte Welten am SCC
26 31. International Supercomputing Conference
27 Forschungsdaten managen – E-Science-Tage 2017
27 Inside SCC – hohes Medien- und Besucherinteresse in 2016
27 Impressum & Kontakte
SCCnews | 03
DI E N STE UND I NN OVATION Smart Data Innovation Conference 2016 am SCC Das SCC hat im Oktober 2016 die erste Smart Data Innovation Conference organisiert. Im Rahmen dieser Kon- ferenz wurden die Ergebnisse aus dem ersten Projektjahr des Smart Data Innovation Labs öffentlich vorgestellt und mit dem angereisten Fachpublikum diskutiert. Nico Schlitter Das Smart Data Innovation Lab (SDIL) ist um realitätsnahe Forschung in diesen (siehe auch SCC-News 2015, S . 4 und ein seit 2014 bestehendes bundesweites strategisch wichtigen Feldern zu fördern. looKIT Ausgabe 3/2016, S. 30). Labor für Smart Data-Forschung auf Basis von In-Memory Big Data-Technologien. Die Hauptkomponenten der SDIL-Platt- Die Projektmitarbeiter am Karlsruher SDIL ist als Austausch- und Betriebsplatt- form umfassen die In-Memory Datenban- Institut für Technologie (KIT), am Deut- form konzipiert, um die Kooperation ken HANA von SAP und Terracotta der schen Forschungszentrum für Künstliche zwischen Wirtschaft, und Forschung im Software AG, sowie die Big Data-Lösun- Intelligenz (DFKI) und am Fraunhofer- Bereich Big Data- und Smart Data-Tech- gen der IBM Watson Foundation, inkl. Institut für Intelligente Analyse- und nologien zu beschleunigen. Unternehmen SPSS Modeler und BigInsights. Die not- Informationssysteme (IAIS) untersuchen und Forschungseinrichtungen haben sich wendigen Hardwareressourcen wurden wissenschaftliche Fragestellungen aus dazu als Partner in den vier SDIL-Commu- von den Projektpartnern als Leihstellung den Bereichen Dateninfrastruktur, nities Industrie 4.0, Energie, Smart Cities ins Smart Data Innovation Lab einge- -analyse, -integration, -kuratierung und und personalisierte Medizin organisiert, bracht und werden vom SCC betrieben -anonymisierung. Abb. 1: Schematische Darstellung der SDIL-Plattform 04 | SCCnews
D IE N S T E U N D IN N OVAT I O N
Die Ergebnisse aus dem ersten Projektjahr
des Smart Data Innovation Labs wurden
am 12. und 13. Oktober 2016 im Rah-
men der Smart Data Innovation Confe-
rence (SDIC) öffentlich vorgestellt und mit
dem angereisten Fachpublikum diskutiert.
Der erste Konferenztag war durch an-
geregte Diskussionen in den Innovation
Communities geprägt, welche das Ziel
hatten neue Projektideen zu entwickeln
und entsprechende Forschungskooperati-
onen zu initiieren. Am Folgetag wurden,
im Rahmen von wissenschaftlichen
Vorträgen, die Projektergebnisse der Pro-
jektpartner präsentiert. Eine Postersession
rundete das wissenschaftliche Programm
des Vormittags ab.
Der Nachmittag war der praktischen Abb. 2: Wissenschaftlicher Fachvortrag auf der SDIC über Big Data Analysen
Einführung in die vielfältigen Möglichkei-
ten der SDIL-Plattform gewidmet. In drei
parallel stattfindenden Tutorials konnten Morris Riedel, vom Forschungszentrum
die Teilnehmer, unter Anleitung des SDIL Jülich, gab eine praktische Einführung in
Support Teams, die Plattform hautnah die Datenanalyse und demonstrierte wie
kennenlernen und testen: typische Klassifikationsprobleme mit Hilfe
von parallelisierten Support-Vektor-Ma-
schinen auf dem mit htCondor und MP
betriebenen SDIL-Cluster gelöst werden
können.
Michael Vössing, vom Karlsruhe Service
Research Center (KSRI) am KIT, konnte
den Teilnehmern näher bringen, wie die
umfangreichen, im IBM SPSS Modeler
enthaltenen Analyseverfahren durch Smart Data Innovation Conference
die Nutzung des IBM Watson Clusters 2016 at SCC
beschleunigt werden können. The Smart Data Innovation Lab (SDIL)
offers big data researchers access to a
Die Nutzung der SAP HANA Datenbank large variety of big data and in-memo-
wurde von Markus Fath (SAP Deutsch- ry technologies. Industry and science
land) demonstriert. Besonderen Eindruck collaborate closely to find hidden
hinterließen dabei die Funktionalitäten, value in big data and generate smart
die über die typischen Funktionen eines data. In October 2016, SCC hosted
klassischen relationalen Datenbanksys- the Smart Data Innovation Confe-
tems hinausgehen. rence (SDIC2016) and presented first
results of the SDIL research project to
Aufgrund des durchweg positiven Feed- the public. In addition, the SDIC2016
backs der Konferenzteilnehmer haben wir participants had the opportunity to
beschlossen, die Smart Data Innovation participate in tutorials and hands-on
Abb. 3: Projektleiter Nico Schlitter erläu- Conference auch im nächsten Jahr am trainings and get familiar with the
tert die Komponenten des Smart Data Steinbuch Centre for Computing durch- unique potential of the SDIL platform.
Innovation Labs. zuführen.
SCCnews | 05
DI E N STE UND I NN OVATION
Landesdienst bwDataArchiv geht in Betrieb
bwDataArchiv, der neue Landesdienst für die Langzeitspeicherung und Archivierung von Forschungsdaten, geht
in Betrieb. Mit dem neuen Dienst lassen sich große wissenschaftliche Datensätze über 10 Jahre und mehr zu-
verlässig speichern. Bettina Bauer, Jos van Wezel
Das Landesprojekt bwDataArchiv schließt Zeitgleich mit dem Projekt bwDataArchiv rechenzentrum (DKRZ) und verschiedenen
zum Jahresende seine dreijährige Pro- und ebenso mit Beteiligung des SCC, führenden amerikanischen Rechenzentren
jekttätigkeit ab und startet nun mit dem wurden weitere Langzeitspeicherdienste zum Einsatz, welche auch die Weiterent-
gleichnamigen Dienst. bwDataArchiv für Forschungsdaten aufgebaut, die die wicklung des Systems verantworten. Die
ermöglicht es, Wissenschaftlerinnen und Speicherinfrastruktur von bwDataAr- Infrastruktur ist hierarchisch aufgebaut
Wissenschaftlern in Baden-Württemberg, chiv nutzen, jedoch über einen eigenen und bietet, neben einem schnell zugreif-
Forschungsdaten zu archivieren. Erste Nutzerkreis für Spezialanwendungen baren Plattenspeicher, in einer tieferen
Pilotnutzer speichern Daten, z. T. große bedienen und dafür eine eigene Nut- Speicherschicht Magnetbandspeicher, der
Mengen, schon seit Mitte 2015 erfolg- zerverwaltung betreiben. bwDataArchiv am KIT über mehrere Bandbibliotheken
reich mit dieser Technologie. Dabei han- arbeitet mit den Diensten RADAR2 und an zwei Standorten mit Bandlaufwerken
delt es sich vor allem, aber nicht nur, um bwDataDiss3 zusammen. Eine internatio- von unterschiedlichen Herstellern verteilt
Nutzer des Projektpartners HLRS1. nale Ausrichtung der Aktivitäten erfolgt ist. Die HPSS-Architektur gewährleistet
durch die Einbindung eine beliebige Skalierung und einen brei-
des EU-Projekts EUDAT, ten Einsatzbereich, sowohl als Speicher
das ihren Nutzern mit hohem Durchsatz, als auch beim
den Dienst B2SAFE Dienst bwDataArchiv, als eine verlässliche
zur Verfügung stellt. und wirtschaftliche Datenablage.
Zusammen mit dem
Dienst B2FIND entsteht bwDataArchiv kann als Speicherkompo-
so ein Archivspeicher- nente für ausgefeilte Langzeitarchivie-
angebot für interna- rungslösungen begriffen werden. Der
tionale Communities. Dienst bietet den Forschenden aber auch
EUDAT beteiligt sich die Möglichkeit initiativ und eigenverant-
auch konzeptionell am wortlich Daten auf lange Sicht zugreifbar
Abb. 1: Gespeicherte Datenmengen und Anzahl an Dateien Dienst bwDataArchiv. zu machen. Gewährleistet wird dies durch
seit Inbetriebnahme des HPSS-Speichersystems Es entwickelt eine Lö- ein sicheres Speicherverfahren, Bitstream
sung zur Gewährleis- Preservation genannt, das neben der
tung und effizienten Kontrolle der Daten durch Checksum-
Preservation projects Generic archive for users of kontinuierlichen Über- men, eine sichere Übertragung und eine
Universities, Libraries redundante Ablage auf Magnetbändern
prüfung der Dateninte-
Cultural and Scientific Institutes
grität des Archivs. vorsieht. Im Vordergrund steht die trans-
parente Einbindung der Archivierungs-
Als Speicherinfrastruk- komponente in den Speicherungs- und
tur nutzt bwDataArchiv Datensicherungsworkflow des Nutzers.
ein HPSS-System (High Für bwDataArchiv kommen das universel-
Performance Storage le Übertragungsprotokoll sftp4 und die im
Secure Access Management) mit Grid-Umfeld verwendete Variante GridFTP
Policies Bit‐Preservation
theoretisch unbegrenz- zur Anwendung. Für die Übertragung mit
Disk HSM tem Speicherplatz. Das GridFTP bietet bwDataArchiv mit der Ei-
Tape Tape
Metadata
Copy 1 Copy 2 Datenmanagementsys- genentwicklung bwDAHub eine vorkonfi-
Archive System / HPSS tem HPSS kommt unter gurierte Lösung auf Basis von uberftp und
anderem bei der Max globus-url-copy. Die grobe Architektur der
Abb. 2: bwDataArchiv bietet Wissenschaftlern von Einrich- Planck Computing and bwDataArchiv-Infrastruktur zeigt Abb. 3.
tungen in Baden-Württemberg sowie unterschiedlichen Data Facility (MPCDF),
Forschungsprojekten mit hohem Datenaufkommen einen dem Deutschen Klima-
verlässlichen Langzeitspeicher.
06 | SCCnews
D IE N S T E U N D IN N OVAT I O N
HPSS data base servers front‐end nodes (sftp, gridftp)
Data
Network
standby production
HPSS data
mover nodes
SAN
Tape Library – IBM Tape Library – Oracle
TS1140 drives 2 x 200 TB disk cache 10kD drives
Abb. 3: Schematische Darstellung der bwDataArchiv-Infrastruktur
Eine geplante Weiterentwicklung von Ministeriums für Wissenschaft und Kunst Dienstes haben mitgewirkt: Thomas Bö-
bwDataArchiv sieht eine einfache Pub- (MWK) in das Langzeitspeicherprojekt mit nisch, Frank Scheiner und Björn Schem-
likationskomponente für automatisch ein. Der Zugang zum Dienst bwDataAr- bera (HLRS). Felix Bach, Bettina Bauer,
erzeugte Daten aus Messinstrumenten chiv erfolgt über das föderierte Identi- Ahmad Hammad, Dorin-Daniel Lobontu
und die Funktionalität des begrenzten tätsmanagementsystem bwIDM. Nutzer und Jos van Wezel (SCC).
Austauschs von Forschungsdaten in außerhalb der Föderation erhalten den
Arbeitsgruppen vor. Die Anforderungen Zugang z.B. über eine, von einem KIT-Mit-
für die Entwicklung dieser Komponenten arbeiter initiierte, persönliche Einladung
State-wide Service bwDataArchiv
basieren auf Nutzerwünschen, die unter via System-Mail.
goes into Operation
anderem über das Landesprojekt bwFDM-
With the bwDataArchive service
Communites erhoben wurden. Das Lan- Als Landesdienst wird bwDataArchiv
research data can be securely stored
desprojekt bwDIM (bwDataInMotion) bei ab 1.1.2017 Nutzern aus baden-würt-
for many years. Scientists are offered
dem das SCC, die KIT-Bibliothek und das tembergischen Hochschulen und deren
an easy to use platform that integrates
Leibniz Institut für Informationsinfrastruk- Projektpartnern zur Verfügung stehen.
with daily scientific workflows and
tur (FIZ) zusammenarbeiten, gewährleistet
offers a solution to their data manage-
eine Weiterentwicklung des Dienstes Weitere Informationen findet man unter
ment requirements. The service that
und bindet die E-Science-Initiativen des www.rda.kit.edu. Beim Aufbau des
builds on the HPSS storage system, is
available for members of institutes in
the state of Baden-Wuerttemberg and
1
Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart will be used as reliable bit storage by
2
Research Data Repository (s. SCC-News 2015, S. 25) several projects and high level archival
3
Archivierung von Dissertationen (s. SCC-News 2/2014, S. 37) applications.
4
secure file transfer protocol
SCCnews | 07
DI E N STE UND I NN OVATION
Virtuelle Graphikworkstations im Betrieb – ein Projektfazit.
Moderne Röntgentomographie, wie sie mit der ANKA-Synchrotronstrahlungsquelle durchgeführt wird, liefert
enorme Datenmengen. Die zeitliche und räumliche Auflösung der Bilder erfordert leistungsfähige Analyseum-
gebungen, die nicht nur in der Lage sind, hohe Datenraten zu verarbeiten, sondern diese auch graphikbeschleu-
nigt in 2D/3D zu analysieren. Im Rahmen des Projekts ASTOR wurde eine innovative Hard- und Softwareumge-
bung geschaffen, die Wissenschaftlern virtualisierte Graphikworkstations mit OpenGL-fähigem Remotezugang
ad hoc zur Verfügung stellt. Diese einmalige Umgebung ist seit Anfang 2015 in Betrieb und wird sogar von
Gastwissenschaftlern der Pennsylvania State University genutzt. Dr. Matthias Bonn, Dr. Wolfgang Mexner1
Virtuelle Graphikworkstations den üblichen virtuellen Infrastrukturen und ein Portal [1] entwickelt, das die
nicht vorhanden ist, und Spezialsoftware, notwendige Orchestrierung des Clusters
Das Ziel des (inzwischen abgeschlos- die in typischen virtuellen Serverinstanzen anstößt und alle Konfigurations- und
senen) ASTOR-Projektes liegt darin, nicht läuft und auch nicht mit Webtech- Migrationsvorgänge der sehr komplexen
wissenschaftliche Analysesoftware in niken verfügbar gemacht werden kann.2 VMware-API vor dem Nutzer versteckt.4
virtualisierten Arbeitsplätzen, ähnlich VM-Ware-Spezialisten des SCC haben Aus Nutzersicht ist lediglich eine von
einer echten Workstation, schnell und un- deswegen zusammen mit Wissenschaft- verschiedenen Vorlagen für virtuelle
kompliziert zur Verfügung zu stellen. Die lern der KIT-Institute IBPT und IPS einen Computer zu selektieren (VM-Templates),
Darstellung von 2D/3D-Daten, wie sie die VMware vSphere-Cluster aufgebaut, der mit der gewünschten CPU-, RAM- und
Röntgentomographie erzeugt, erfordert hardwareseitig mit den notwendigen Plattenkapazität zu konfigurieren und
leistungsfähige Graphikhardware, die in Graphikbeschleunigern ausgestattet ist3 dann zu starten (Abb. 1). Neben speziel-
len ASTOR-Templates
werden allgemein
gehaltene Templates,
auch ohne Graphikbe-
schleunigung, in ver-
schiedenen Linux- und
Windowsvarianten
angeboten, so dass
auch weniger spezielle
VM-Wünsche abge-
deckt werden können.
Hierbei können
verschiedene, auch
geographisch verteilte,
vSphere-Installationen
integriert werden, so
dass Nutzergruppen
voneinander sepa-
rierte Umgebungen
nutzen können. Der
Instanziierungsprozess
einer neuen VM im
ASTOR-Cluster dauert,
abhängig vom Templa-
te und der gewählten
Festplattengröße,
Abb. 1: Virtuelle Maschinen im ASTOR-Portal 5-15 Minuten. Danach
08 | SCCnews
D IE N S T E U N D IN N OVAT I O N
ist der Login mit einem
speziellen Client (VMware
Horizon), der den graphik-
beschleunigten Windows-
Desktop per OpenGL oder
DirectX remote zugänglich
macht, möglich, und die
vorinstallierte Analysesoft-
ware kann genutzt werden.
Der Systemzugang zu den
Standard VMs ohne GPU
geschieht mit den üblichen
Bordmitteln Secure Shell
(SSH) bzw. Remote Desktop
Protocol (RDP).
Die für den Nutzer gene-
rierten Rohbilddaten der
Röntgentomographieex-
perimente werden der
VM automatisch über ein
nutzerspezifisches Netz-
laufwerk mit einer 10
GBit/s-Netzwerkanbindung Abb. 2: Remotezugriff auf eine VM mit der Analysesoftware VGStudio MAX
eingeblendet. Entspre-
chende Mountpunkte und
deren Einbindung sind in den Templates Konten im VMware-Orchestrierungsdienst wissenschaftler der Pennsylvania State
voreingestellt. So steht innerhalb weniger für den ASTOR-Cluster freigeschaltet. University beteiligt, wobei zeitweise bis
Minuten eine Arbeitsumgebung (wie in Die Authentifizierung der Nutzer an den zu 25 ASTOR-VMs existierten. Da jedoch
Abb. 2) zur Verfügung, für deren Nut- Webportalen geschieht über Shibboleth nur maximal acht davon gleichzeitig
zung lediglich ein Standard-Notebook, Web-SSO. Die Authentifizierung an den mit Graphikprozessor (GPU) betrieben
eine gewöhnliche 16 MBit DSL-Anbin- OpenGL-Gastsystemen wird mit dem werden können, wurde ein Mechanismus
dung ans Internet zur Remote-Bildüber- LDAP-Fassadenkonto durchgeführt, bei eingerichtet, der dafür sorgt, dass nicht
tragung und ein KIT-Benutzerkonto den generischen Gastsystemen mit loka- benötigte VMs heruntergefahren werden,
notwendig sind. Der Registrierungspro- len root/Administratorrechten. so dass die genutzten Ressourcen frei-
zess läuft dabei zweistufig ab: Zunächst gegeben und von anderen VMs genutzt
melden sich die Nutzer am Portal für Nutzungserfahrungen werden können.6 Dieses Verfahren ist ein
Föderierte Dienste am KIT (bwidm.scc. Accounting und Billing mit sogenannten
kit.edu) für den ANKA-Dienst an, so dass Seit Anfang 2015 wurden die virtuellen virtuellen Euros. Hierzu wird die Fähigkeit
die Bilddatenspeicher für den Nutzer Graphikworkstations von ca. 15 Nutzern des VM-Orchestrierungsdienstes genutzt,
ansprechbar werden. In einem zwei- – überwiegend Biologen – in Anspruch im einstelligen Minutentakt bis zu ca. 25
ten Schritt werden die entsprechenden genommen. Unter anderem waren Gast- Ressourcenverbrauchsmetriken pro VM zu
1
Institut für Beschleunigerphysik und Technologie (IBPT) am KIT
2
Wie z. B. die im Projektkontext eingesetzten Amira oder VG Studio MAX auf Basis von Windows Server.
3
Die Projektumgebung besteht aus zwei ESXi Hosts, die zusammen 16 3 GHZ Xeon Kerne, 700 GB RAM und 8 NVIDIA GRID K2 GPU Kerne anbieten.
Für die VM-Images stehen 21 TB NFS-Speicher zur Verfügung.
4
Technisch kommt PCIPassthrough zum Einsatz, das ein physisches PCI-Device direkt in eine VM einblendet, weswegen verschiedene VMware-Automatismen
wie DRS und vMotion für die betreffenden VMs nicht nutzbar sind und die Zuordnung von VM zu Host und PCI-Device selbst durchgeführt werden muss.
5
Das Mapping erfolgt hier über den Shibboleth-internen Identifier ePPN (eduPersonPrincipalName)
6
Die bei VMware normalerweise problemlose Überprovisionierung von Laufzeitressourcen, wie RAM, steht bei laufenden VMs mit PCI-Passthrough-Hardware nicht zur
Verfügung. Eine gestartete VM erhält ihre Ressourcen immer exklusiv reserviert. Stehen die Ressourcen nicht zur Verfügung, kann die VM nicht gestartet werden.
SCCnews | 09
DI E N STE UND I NN OVATION
erfassen und über längere Zeiträume, werden vollautomatisch durchgeführt, Workstations, signifikante Verbesserun-
u. a. in Stunden- und Tagesaggregati- eine einmalige oder dauerhafte Erhöhung gen. Wissenschaftler können somit ein
onen, zu archivieren. Darauf aufbauend des monatlichen Budgets ist jedoch zu- flexibles System von überall aus nutzen,
ist ein Kostenmodell7 erstellt worden, das sätzlich möglich. Dieser Mechanismus er- das zudem wesentlich leichter auf einem
den Ressourcenverbrauch auf Stunden- höhte die Disziplin der Nutzer. Durch das aktuellen technischen Stand (Hard- und
basis in virtuelle Euros umrechnet und veränderte Verhalten und den Zeitzonen- Software, inklusive Lizensierung) gehalten
bei Überschreiten eines monatlichen versatz der amerikanischen Anwender, werden kann. Dies gilt nicht nur für die
Grundbudgets zunächst den betreffenden konnten deutlich mehr Forscher bedient spezialisierte ASTOR-Umgebung, sondern
Nutzer informiert und später dann die werden, als es mit den verfügbaren auch für damit bereitgestellte VMs, die
VMs des Nutzers mit steigender Frequenz Ressourcen oder gar physischen Worksta- dem generellen Einsatz in Forschung und
abschaltet. Das definierte Kostenmodell tions machbar gewesen wäre. Lehre dienen. Darüber hinaus könnten
erlaubt es, eine typische GPU-VM zehn die VMs feingranular monetär abgerech-
Stunden pro Tag zu nutzen, dabei bleibt Fazit net werden.
es dem Nutzer überlassen, wie er das
jeweilige Kontingent einsetzt. Ein Kosten- Die Implementierung der ASTOR-System-
simulator erlaubt es vorab, die entstehen- umgebung stellt einzigartige Funktionen
den „virtuellen Kosten“ abzuschätzen. zur Verfügung und bietet, im Vergleich zu Weitere Informationen
Die Billing- und ggf. Shutdown-Prozesse traditionellen IT-Umgebungen mit lokalen [1] https://astor.kit.edu
7
Beispiel für die flexible virtuelle Abrechnung: 0.007 € pro GB RAM + 0.05 € pro CPU Core + 0.5 € pro nVidia GPU Core, stündlich und nur bei laufender VM.
VM-Imagespeicher und die genutzte CPU-Takte werden erfasst, aber nicht eingerechnet.
Working with Virtual Graphics Workstations – Results of the ASTOR-Project
Modern X-ray tomography, as provided by the ANKA synchrotron light facility, results
in immense data amounts, the temporal and spatial resolution of the resulting 3D
images demands for powerful environments. These hard- and software must be able
to process the high data rates and needs the capability to analyze the image data
with help of accelerated graphics processing in 2D/3D. Within the ASTOR project,
the SCC has implemented together with scientists of IBPT and IPS a system providing
scientists virtualized workstations with an OpenGL accelerated graphics subsystem,
remotely usable from everywhere in the Internet. The environment is in use since
2015, is usable cloud-like as-a-service, and it is currently also evaluated by guest
scientists from Pennsylvania State University.
10 | SCCnewsD IE N S T E U N D IN N OVAT I O N
ILIAS 5 – Update des E-Learning-Systems des KIT
DieILIAS 5 – Update
neue Version desbetriebenen
5 des am SCC E-Learning-Systems
E-Learning Systemsdes
ILIASKIT
wurde im September 2016 eingespielt.
MitDie neue
ILIAS Version
5 wurden 5 des
nicht nur am SCC betriebenen
notwendige E-Learningdurchgeführt,
Sicherheits-Updates Systems ILIASeswurde
stehen im
nunSeptember
auch neue 2016
Funkti-
eingespielt.
onen Mit ILIAS 5 wurden nicht nur notwendige Sicherheits-Updates
zur Verfügung. durchgeführt,
Franziska esAlvar
Wandelmaier, stehen
Wenzel
nun auch neue Funktionen zur Verfügung.
Neuerungen Es ist geplant über weitere Highlights
Franziska der neuen
Wandelmaier, ILIAS-Version
Alvar Wenzel
auf der ILIAS-Startseite als „Tipp des Tages“ zu informieren. Im
ILIAS 5 verfügt über eine erweiterte Funktionalität1, die z.T. auch Zuge der Weiterentwicklung von ILIAS wurde mit der Version 5
Neuerungen
speziell von den ILIAS-Nutzerinnen und Nutzern am KIT ge- auch das äußere Erscheinungsbild moderner gestaltet, beispiels-
1
ILIAS 5 verfügt
wünscht wurde, z.B. über eine erweiterte Funktionalität , die z.T.
weise auch
durch neuespeziell
Icons (s. von
Abb. den ILIAS-Nutzerinnen
1). Außerdem wurde das Layout
und NutzernNachrücken
Automatisches am KIT gewünscht wurde, z.B.
von Wartelisten für mobile Anzeigegeräte weiter optimiert.
Laden auch mehrerer Dateien gleichzeitig in Kursräume
per Drag
& rücken
Drop Mitglieder auf der Warteliste eines Kurses Was bedeutet die Umstellung
mit maximaler für die ILIAS-Nutzerinnen
Teilnehmeranzahl
schnelles Aufräumen des „Persönlichen Schreibtischs“ und Nutzer?
automatisch nach, wenn sich ein Kursmitglied vom Kurs abmeldet oder abgemeldet wird;
durch gleichzeitiges Löschen mehrerer Objekte
Sortiermöglichkeiten,
erweiterte können mehrere etwa Dateien gleichzeitig
innerhalb von Gruppen per Drag & Drop inändert
Grundsätzlich die Kursräume geladen werden;
sich für die Nutzerinnen und Nutzer von
ILIAS durch die Umstellung
kann der „Persönliche Schreibtisch“ schneller aufgeräumt werden, da in ILIAS 5 an dieser
und Kategorien wenig. Es hat sich gezeigt, dass die
PDF-Export von Wikis (für bestimmte Seiten oder insgesamt) meisten Nutzer sich nach kurzer Zeit an das neue Erscheinungs-
Stelle nun die Löschung mehrerer ausgewählter
erweiterte Link-Möglichkeiten in Wikis
Objekte gleichzeitig möglich ist.
bild gewöhnen konnten (Vergleich s. Abb. 1) und keine gravie-
Zuordnung beliebig vieler Kursbetreuer mit Kontakt- renden Probleme bei der Bedienung auftraten.2
Im Zuge der
Möglichkeit überWeiterentwicklung
die Info-Seite des Kursesvon ILIAS wurde mit der Version 5 auch das äußere Erscheinungsbild
moderner
gezielter gestaltet,
Versand beispielsweise
von E-Mails aus Kursen, etwadurch
nur an neue Icons Fehler!
(s.bereits
Alle Verweisquelle
in ILIAS 4.3 vorhandenen konnte nicht automatisch
Kurse wurden
Administratoren oder
gefunden werden.). nur an Tutoren in die neue Version 5.1 überführt. Die Dozierenden selbst muss-
ILIAS 5
ILIAS 4.3
Abb. 1: Neue Funktionen im veränderten Layout von ILIAS 5 (rechts); daneben zum Vergleich die Ansicht in ILIAS 4.3
Abbildung 1: Neue Icons in ILIAS 5 (rechts); daneben zum Vergleich die Icons von ILIAS 4.3
1
Zu den Neuerungen siehe auch das Feature Wiki von ILIAS: http://www.ilias.de/docu/goto.php?target=wiki_1357_Overview&lang=de
2 Was bedeutet die Umstellung für die ILIAS-Nutzerinnen und Nutzer?
Um den ILIAS-Nutzerinnen und Nutzern den Umstieg zu erleichtern, bietet das Zentrum für Mediales Lernen (ZML) Schulungen, Webinare und
Grundsätzlich ändert sich für die Nutzerinnen und Nutzer von ILIAS durch die Umstellung wenig. Es
weitere Informationsmaterialien zur neuen Version 5 an: http://www.zml.kit.edu/e-learning-schulungen.php.
hat sich gezeigt, dass die meisten Nutzer sich nach kurzer Zeit an das neue Erscheinungsbild
gewöhnen konnten und keine gravierenden Probleme bei der Bedienung auftraten.2 SCCnews | 11DI E N STE UND I NN OVATION
ten daher keine Kurse übertra-
gen. Bei dem Update wurde –
bildlich gesprochen – der Antrieb
gewechselt und mit mehr
Funktionalität ausgestattet; das
damit betriebene System bleibt
jedoch in der Form erhalten, in
der es Dozierenden und Studie-
renden aus der Vergangenheit
bekannt ist.
Ablauf der Umstellung
Beim Update auf ILIAS 5 wurden
über 14.000 Kurse und ca.
65.000 Benutzerkonten transfe-
riert. Das Installationsverzeichnis
Abb. 2: Ladezeit der ILIAS-Startseite im Wochenüberblick (rechts oben, Maximum: 1,21 Sekun-
Abbildung 2: Ladezeit der ILIAS-Startseite im Wochenüberblick (rechts oben, Maximum: 1,21 Sekunden, Mittel: 0,47
auf dem Filesystem (ca. 1 Ter-
den, Mittel: 0,47
Sekunden) bei starkSekunden) beigleichzeitig
wechselnder Zahl stark wechselnder
aktiver Nutzer Zahl gleichzeitig
(Maximum: aktiver
657 Nutzer, Nutzer
Mittel: 139) 4 (Maximum:
abyte) musste für das Update auf
657 Nutzer, Mittel: 139)4
eine andere Versionsverwaltung Des Weiteren eröffnen sich mit der neuen ILIAS-Version Möglichkeiten zur Anbindung aktuell
(von SVN auf Github) umgestellt unterstützter Plugins an die ILIAS-Installation des KIT, wie z.B. LiveVoting und der bald schon zur
Verfügung stehenden Anbindung an die Bibliothek des KIT.
werden. Die komplette Datenbank (mit einer Größe von über 30 Vor der Freigabe der neuen Version für alle Nutzer wurden intern
Gigabyte) wurde umstrukturiert. Der Update-Prozess verlief zwar zahlreiche, im Vorfeld erstellte Testszenarien durchgespielt.
weitgehend automatisch, war aber zeitaufwändig und erforderte
Fragen zum neuen ILIAS 5 beantwortet gerne der ILIAS-Support (ilias@studium.kit.edu).
an vielen Stellen manuelles Eingreifen, da sich über die lange Weitere Optimierungen
Laufzeit der bestehenden ILIAS-Installation an
Abstractmehreren Stellen
Unstimmigkeiten und sogar Fehler in derILIAS
Datenbank eingeschli-
5 – Update In der neuen
of KIT’s E-Learning SystemILIAS-Version stehen verschiedene Caching-Metho-
chen hatten. den (wie z.B. Memcached) zur Verfügung. Durch deren Einsatz,
KIT’s e-learning-system ILIAS,kombiniert which is hosted at SCC,
mit einer was updated
verbesserten to version 5 indes ILIAS-
Programmierung
Aufgrund des großen Versionssprungs, von September
ILIAS 4.32016. ILIAS 5 not Source
auf ILIAS only includes
Codes important security
(beispielsweise bei updates, it also offersund dank
Datenbankabfragen)
5.1, mussten während des Update-Prozessesseveral newDatenbank-
einige features (such as der drag-and-drop for uploading
guten Aufstellung unserer multiple files)komplett
mittlerweile and is virtualisier-
tabellen von Hand hinzugefügt, gelöschtcompatible with a larger set often
oder nachbearbeitet plugins. The layout3,has
ILIAS-Installation können nun auch plötzliche5Nutzeranstür-
also changed in version with
werden. Diese Arbeiten erforderten einen modernized iconsmit
langen Vorlauf and design.me Internal processes
vom System were
besser optimized,
bewältigt including
werden database2).
(s. Abbildung
vielen Vorarbeiten, zahlreichen kleinerenqueries and caching mechanisms, to speed up ILIAS.
Test-Update-Sequenzen
und einem großen Test-Update an einer Spiegelung des Produk- Diese Verbesserung macht sich besonders zu Vorlesungsbeginn
tivsystems. bemerkbar, da Sprünge von so gut wie keinem angemeldeten
Nutzer auf knapp 600 gleichzeitig aktiven Nutzern innerhalb
Die Anpassungen des Layouts für das KIT waren in der neuen weniger Minuten keine Seltenheit darstellen.
ILIAS-Version besonders zeitaufwändig, da sich an dieser Stelle
die zur Verfügung stehenden Konfigurations-Möglichkeiten und Des Weiteren eröffnen sich mit der neuen ILIAS-Version Möglich-
der gesamte Anpassungsprozess wesentlich verändert haben. keiten zur Anbindung aktuell unterstützter Plugins an die ILIAS-
4
Die Grafiken zeigen bereits auf bestimmte Zeitintervalle gemittelte Werte, sodass die genannten Maxima in
Installation des KIT, wie z.B. LiveVoting und der bald schon zur
der Grafik nicht mehr zu erkennen sind.
Verfügung stehenden Anbindung an die Bibliothek des KIT.
ILIAS 5 – Update of KIT’s E-Learning System
Fragen zum neuen ILIAS 5 beantwortet gerne der ILIAS-Support
KIT’s e-learning-system ILIAS, which is hosted at SCC, was
(ilias@studium.kit.edu).
updated to version 5 in September 2016. ILIAS 5 not only
includes important security updates, it also offers several new
features (such as drag-and-drop for uploading multiple files)
and is compatible with a larger set of plugins. The layout has
also changed in version 5 with modernized icons and design. 3
Vier Webserver, eine Service-Maschine sowie ein virtueller Datenbankserver
Internal processes were optimized, including database que- (s. auch SCC News 2015, S. 12-13).
ries and caching mechanisms, to speed up ILIAS. 4
Die Grafiken zeigen bereits auf bestimmte Zeitintervalle gemittelte Werte,
sodass die genannten Maxima in der Grafik nicht mehr zu erkennen sind.
12 | SCCnewsFOR S C H U N G U N D P RO J E K T E
V-FOR-WaTer – Eine virtuelle Forschungsumgebung für die
Wasser- und terrestrische Umweltforschung
Das Management sowie die Aufbereitung von heterogenen
Datenbeständen für hydrologische Analysen und Modellie-
rungen stellt oftmals eine große Herausforderung dar. Ty-
pischerweise erfordert dies ein zeitintensives Umformatie-
ren unterschiedlichster Daten verschiedenster Quellen für
die jeweilige Fragestellung. Die virtuelle Forschungsumgebung
V-FOR-WaTer ermöglicht einen einfachen Zugriff auf die Daten im benötigten Format und bietet ebenso eine
Plattform, auf der Analysewerkzeuge gespeichert, geteilt und genutzt werden können. Um den Anforderungen
der Umweltforschung gerecht zu werden, erfolgt die Entwicklung der Forschungsumgebung in Zusammenar-
beit mit dem Institut für Wasser und Gewässerentwicklung (IWG) des KIT. Dr. Marcus Strobl, Dr. Sibylle Hassler1
„Startschuss“ des zunächst für zwei Jahre im zielgerichteten und abgestimmten Langfristig soll V-FOR-WaTer auch über
finanzierten Landesprojektes V-FOR- Ausbau bestehender Forschungsein- Landesgrenzen hinaus als gutes Beispiel
WaTer war am 1.7.2016, wobei bereits zugsgebiete der Universitäten unter der für den Umgang mit Umweltdaten gelten
im Februar Abstimmungsgespräche mit Integration des Umweltmessnetzes der und erweitert werden. Dies wird durch
den Universitäten in Baden-Württemberg Landesanstalt für Umwelt, Messungen eine modulare Ankopplung an andere,
und der Landesanstalt für Umwelt, und Naturschutz Baden-Württemberg bereits bestehende Systeme, wie z.B. das
Messungen und Naturschutz Baden- (LUBW) sowie der Anbindung des der LUBW, aber potentiell auch nationale
Württemberg (LUBW) stattfanden. Durch Deutschen Wetterdienstes (DWD). In oder internationale Systeme, gewährleis-
die frühe und intensive Zusammenarbeit diesem Observatorium betreiben die tet.
mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft Universitäten Baden-Württembergs und
in diesem Forschungsbereich wird die die LUBW, wissenschaftlich koordiniert, Weitere Informationen
bestmögliche Akzeptanz und Nutzbar- ihre Umweltbeobachtungsmessnetze. Die http://www.vforwater.de
keit der Virtuellen Forschungsumgebung gemessenen Daten können so gemein-
(VFU) erreicht. sam genutzt werden, um insbesondere
langfristige Auswirkungen des globalen
Der Schwerpunkt von V-FOR-WaTer liegt Wandels besser zu verstehen. Dies ist
V-FOR-WaTer – a virtual research
auf der Haltung hydro-meteorologischer ein wichtiger Schritt hin zur Realisierung
environment for water and terrestrial
Daten und dem direkten Zugriff auf der Vision eines „Landesobservatoriums
environmental research
Analysewerkzeuge, um Forschungsdaten Oberrheingraben“.
Management and preprocessing of hetero-
schnell prozessieren zu können und für
geneous data pools for hydrological analy-
die prognostische Modellierung nutzbar Die Speicherung der Modellparametri-
ses and models often bears a big challenge.
zu machen. Die erste Phase ist auf die In- sierungen und Simulationsergebnisse
Typically, a time-consuming transformation
tegration von Wasser- und Umweltdaten in V-FOR-WaTer für unterschiedliche
of different data from various sources is
aus Baden-Württemberg fokussiert. Gebiete, und die Entwicklung geeigneter
required. V-FOR-WaTer provides simple
Dokumentationsstandards, ermöglicht
access to data in the required format and
Insbesondere der Oberrheingraben ist es die Erkenntnisse aus den Modellen
provides a platform to save, share and use
durch seine lange Geschichte in der zu bewahren und zu teilen. Somit kann
tools for data analysis. To meet the various
Umweltbeobachtung und der großen Di- langfristig ein vergleichendes Lernen über
requirements of environmental research,
versität der Landschaftsräume und Land- die Vor- und Nachteile unterschiedlicher
the V-FOR-WaTer virtual research environ-
nutzungen prädestiniert für den Aufbau Modellsysteme für die Anwendung in
ment is developed in close cooperation
eines Langzeitobservatoriums mit einer unterschiedlichen Regionen und für un-
with the Institute of Water and River Basin
gemeinsamen VFU. Die Kernidee besteht terschiedliche Ziele gewährleistet werden.
Management at KIT.
1
Institut für Wasser und Gewässerentwicklung (IWG)
SCCnews | 13F O R SCHUNG UN D PR OJEKTE
EUDAT Operations Management
Das EUDAT Konsortium ist eine internationale Kooperation, die digitale Dateninfrastrukturen, Ressourcen und
Datendienste fördert, um Forschungs- und Wissenschafts-Communities beim Datenmanagement zu unter-
stützen. 35 europäische Organisationen nutzen Dienste und Speicherressourcen in 15 Ländern, die eine so
genannte kollaborative Dateninfrastruktur (CDI) bilden. Ziel ist es, wissenschaftliche Daten langfristig zu spei-
chern, aufzufinden und in einer vertrauenswürdigen Umgebung zu verarbeiten. Durch die Einführung eines
Operationsteams sowie geeigneter Managementprozesse wird die Kommunikation zwischen den Partnern auf
technischer Ebene wirkungsvoll gebündelt. Das Operations Management bildet eine wichtige Schnittstelle in
der CDI, die aus 13 generischen Datenzentren und einer wachsenden Anzahl von Wissenschaftsgemeinschaften
und themenspezifischen Zentren besteht. Im Rahmen des Arbeitspaketes "Operations" koordiniert das SCC die
Implementierung und den Betrieb von Diensten, sowie die Bereitstellung der Ressourcen. Pavel Weber
EUDAT – Datendienste Inbetriebnahme der CDI unterstützt. Das Operationsteam soll
für die Wissenschaft garantieren, dass die erforderlichen Res-
Innerhalb des Arbeitspakets "Operations" sourcen rechtzeitig zur Verfügung gestellt
EUDAT2020, das dreijährige Nachfol- werden Konzepte entwickelt, um die werden können.
geprojekt von EUDAT, umfasst sieben CDI technisch zu konsolidieren. Ziel ist
Kern-Communities - CLARIN, ELIXIR, es die Integrität, die Vertraulichkeit und Blick in die Projektstruktur
ENES, EPOS, ICOS, LTER und VPH. Diese die sichere Aufbewahrung der von den
repräsentieren ein sehr breites Spektrum Benutzern hinterlegten Daten zu gewähr- Das breite Spektrum von notwendigen
aus Sozial- und Geisteswissenschaft, leisten. Hierfür wurde eine neue, verteilte Maßnahmen wurde in fünf Aufgabenbe-
Geographie, Energie und Umweltwissen- IT-Infrastruktur aufgebaut. Diese besteht reiche zusammengefasst (Abb. 1)
schaft, aber auch Biologie und Biowis- aus 13 generischen Datenzentren und
senschaft. Für diese sehr heterogenen einer wachsenden Anzahl an Wissen- Data Project Consultancy & Enabling:
Wissenschafts-Communities bietet EUDAT schafts-Communities sowie thematischen Hierunter fällt der Aufbau von Experten-
IT-Dienste, die es ermöglichen wissen- Zentren. Im letzten Jahr konzentrierten wissen zur Unterstützung der Forscher
schaftliche Daten effizient zu verwalten sich die Aktivitäten von "Operations" auf und Anwender bei der Nutzung der CDI
sowie hochverfügbar und langfristig die Umsetzung der Datenprojekte auf die für deren Datenprojekte.
zu speichern. Alle EUDAT-Aktivitäten CDI. Diese Aufgabe erfordert die Zusam-
zur Erbringung dieser IT-Dienste sind in menarbeit aller Partner, die die Nutzer Helpdesk & Support: Diese Task unter-
Arbeitspaketen organisiert. Hier wird das mit Werkzeugen für den IT-Betrieb, stützt die EUDAT CDI Benutzer durch ein
Arbeitspaket Operations näher betrachtet. einer effektiven Kommunikation, durch zentrales Helpdesk-System und definiert
Software-Monitoring und einen Helpdesk die dafür notwendigen Richtlinien. Die
einlaufenden Anfragen verteilt ein „Dis-
patching Officer“ über das Supportsystem
CDI Data Centres an die Partnerorganisationen, die den
2nd-Level-Support leisten.
EUDAT Service
EUDAT Service
EUDAT Services Security: Dieses Aufgabenpaket kon-
zentriert sich auf die Koordinierung
API der operativen Sicherheit und auf die
GRNET SCC MPCDF Sicherheitsbewertung, die Vertraulichkeit,
Service Portfolio API SVMON Framework API Data Project Integrität und Zugänglichkeit der Daten,
(List of all EUDAT services (software versions Management Tool der Dienste und der Systeme von EUDAT.
and service components) monitoring framework) (List of all projects and
their services)
Operational Tools & Services: Bereit-
Abb. 2: Schema der automatisierten Software-Versions-Überwachung innerhalb der CDI. stellung zentraler Basisdienste wie z.B.
14 | SCCnewsFOR S C H U N G U N D P RO J E K T E
Accounting, Überwachung, Inventarisie- CDI, ist nur über geeignete Werkzeuge veraltete Software zu identifizieren und
rung und Authentifizierung, die benötigt und Workflows effizient zu verwalten. effizienter zu aktualisieren.
werden, um die CDI zu betreiben. Es ist wichtig durch deren Nutzung die
Kommunikation per E-Mail oder Telefon Ausblick
Service and Resource Provisioning & zu reduzieren und stattdessen opera-
Coordination: Über diese Tasks soll die tive Daten automatisch zwischen den Experten des SCC bieten neben der
von den Datenprojekten erforderliche unterschiedlichen Betriebsprozessen zu Koordination bei der Bereitstellung von
Überwachung der Produktivität, der Ser- übertragen. Des Weiteren soll die Vielfalt IT-Diensten und Ressourcen auch techni-
vicequalität, der Sicherheit und Nachhal- der Werkzeuge konsolidiert werden und sche Unterstützung zur Installation und
tigkeit der CDI koordiniert werden. Eine alle Informationen mit Hilfe von APIs in Konfiguration von EUDAT-Diensten an.
weitere Aufgabe ist die Bereitstellung der einem einheitlichen Datenpool zusam- Für den EUDAT-Dienst B2SAFE wurde
IT-Ressourcen und zugehörigen Services. menlaufen. Diesen Ansatz nutzt beispiels- am SCC eine automatisierte Installation
weise das "Software Version Monitoring" und Konfiguration, basierend auf dem
Clevere Betriebsprozesse (SVMON), das im SCC entwickelt wurde. Systemkonfigurationswerkzeug Puppet,
Es stellt ein Framework zur Verfügung, entwickelt. Die Pakete für die automati-
Das SCC verantwortet den Bereich Service das regelmäßig die aktuellen Software sche Installation weiterer Dienste wie z.
and Resource Provisioning & Coordi- Versionen aller EUDAT-Dienste abfragt B. B2STAGE werden derzeit geschrieben
nation. Die vom Operations Manager und abspeichert und mit der Service und stehen bald allen Datenzentren zur
des SCC koordinierten übergreifenden Portfolio Datenbank vergleicht, ob Verfügung.
Verfahren für die Planung, Steuerung und Software-Updates notwendig sind (siehe
den Betrieb der Infrastruktur und Dienste Abb. 2). Die Ergebnisse werden an ein
basieren auf den Service Management weiteres EUDAT-Werkzeug, das Data Pro-
Standards FitSM (www.fitsm.eu). ject Management Tool, geschickt. Dieser Weitere Informationen:
Ansatz erlaubt es den unterschiedlichen SCC erweitert Beteiligung in EUDAT;
In Rahmen des Arbeitspakets Datenprojekten automatisch und schnell SCC-News 2015, S. 28
Operations wurden aus
den 14 FitSM-Kern-
prozessen die für den
Service-Support wichtigen
Prozesse – Incident & EUDAT Federated Operations
service request, Problem,
Configuration, Change
und Release & deployment Data Project Consultancy &
Helpdesk & Support
management – für EUDAT Enabling
angewendet, sowie dafür
Enabling Team 1st level support: BSC (Spain)
passende Richtlinien defi-
CINECA (Italy) 2nd level support: Site deputies,
niert. Für die erfolgreiche
Koordination des EUDAT
Betriebs ist eine tägli-
Security
che Interaktion mit den Network, Configuration
• Compute Resources
anderen oben aufgeführ- • Service Hosting,
ten Aufgabenbereichen Service on Demand
EUDAT Security Officer,Security Team
• Service Deployment CSC (Finland)
erforderlich. Dies wird u.a. Storage, Storage Services
auch durch die Einführung
cleverer und schlanker Service and Resource Operational Tools & Services
(Wiki, Monitoring, Accounting,
IT-Betriebsprozesse, wie sie Provisioning & Coordination Inventory DB, Auhentication)
FitSM definiert, erreicht.
Operations Team, Site Deputies
MPCDF (Germany)
KIT/SCC (Germany)
Werkzeuge und
Workflows im Betrieb 1
Abb. 1: Der über das Projekt EUDAT koordinierte Betrieb verteilter europäischer Datenzentren
(themenspezifisch Datenzentren – rot, allgemeine Datenzentren – blau, zentrale Toolprovider –
Eine so weitverteilte grün). Das Arbeitspaket ist in fünf Aufgabengebiete unterteilt.
Infrastruktur, wie die
>>>
SCCnews | 15F O R SCHUNG UN D PR OJEKTE
>>> EUDAT Operations Management
The EUDAT consortium is an international collaboration, which federates the digital capabilities, resources, and data services to
engage and support multiple research communities in efficient data management. A geographically distributed, resilient network
of 35 European organizations shares service and storage resources across 15 countries and builds a Collaborative Data Infrastruc-
ture (CDI) to preserve, find, access and process data in a trusted environment. The EUDAT operations team organizes the co-
operation of the different actors within the CDI and provides the distributed operational infrastructure with 13 generic data centers
in partnership with a growing number of collaborating research communities, thematic centers and research infrastructures. The
contribution of SCC to the EUDAT Operations task is focused on the coordination of deployment and operation of services as well
as resource provisioning.
Gründung der EUDAT Collaborative Data Infrastructure
Fünfzehn Forschungseinrichtungen haben die EUDAT Collaborative Data Infrastructure gegründet. Ziel ist der
Aufbau einer zuverlässigen Dateninfrastruktur für das Management von Forschungsdaten in Europa.
Prof. Dr. Achim Streit, Daniel Mallmann1, Stefan Heinzel2
Fünfzehn Einrichtungen, darunter das Die Daten-Infrastruktur umfasst neben
Jülich Supercomputing Center (JSC), das generischen und multi-disziplinären wis- JSC is one of fifteen European partners that
Steinbuch Centre for Computing (SCC) senschaftlichen Datenzentren, wie dem recently founded the EUDAT Collaborati-
und die Max Planck Computing & Data JSC und dem SCC, auch fachspezifische ve Data Infrastructure (EUDAT CDI). The
Facility (MPCDF), haben kürzlich die Zentren, beispielsweise das Deutsche Kli- partners consist of European data centres
EUDAT Collaborative Data Infrastructure marechenzentrum. Die daten-orientierten and operators of community repositories.
(EUDAT CDI) gegründet. Ziel der EUDAT Dienste aus den Bereichen „Data Sha- EUDAT CDI is a partnership agreement that
CDI ist es, eine nachhaltige Perspektive ring“, „Data Access“, „Data Storage“, evolved from the EUDAT2020 project, fun-
für das Management von Forschungs- „Data Preservation“, „Data Processing“ ded by the Horizon 2020 programme. The
daten in Europa zu bieten und dafür und „Data Discovery“ werden von Wis- goal of EUDAT CDI is to offer a long-term
eine zuverlässige Dateninfrastruktur zu senschaftlern unterschiedlicher Diszipli- perspective beyond current project funding
etablieren und langfristig zu betreiben. nen gemeinsam mit den Betreibern dieser for managing scientific data, thus beco-
Die Kollaboration besteht aus europäi- Dienste entworfen und betreut. Auf ming a reliable infrastructure for scientific
schen Datenzentren und Betreibern von große multi-disziplinäre Forschungsein- communities and researchers.
Forschungsdatenrepositorien. Grundlage richtungen zugeschnittene Dienste sind EUDAT CDI was launched at the first EUDAT
der Organisation ist eine partnerschaft- genauso Bestandteil des Portfolios, wie CDI Council meeting, which took place
liche Vereinbarung, die sich aus dem in solche, die sich an kleinere Forschungs- on 27 September 2016 in Krakow. At this
Horizon 2020 geförderten EUDAT2020 gruppen und einzelne Wissenschaftlerin- meeting, three new partner applications for
Projekt entwickelt hat. Die EUDAT CDI nen und Wissenschaftler wenden. Das joining EUDAT CDI were accepted.
bildet somit auch einen Grundstein JSC betreibt derzeit u.a. die zentrale Nut-
zur Etablierung der European Open zeridentifikation und allgemeine Dienste The infrastructure comprises generic or
Science Cloud (EOSC). Im Rahmen des zur Synchronisation und zum Austausch multi-domain data centres, such as JSC,
ersten EUDAT CDI Council Meeting, am von Daten, das SCC und die MPCDF and community-specific data centres. The
27.09.2016 in Krakau, wurde die EUDAT betreiben Dienste zur Langzeitspeiche- infrastructure services are co-designed by
CDI offiziell ins Leben gerufen. Zeitgleich rung und Archivierung. Alle Zentren der community scientists and data service de-
wurden drei neue Partner aufgenommen EUDAT CDI unterstützen den Aufbau velopers. EUDAT CDI offers tailored services
und weitere Organisationen haben ihr von Forschungsrepositorien gemäß den for large research communities and generic
Interesse zum Beitritt erklärt. Grundsätzen von Open Access. services for small research groups and indi-
vidual scientists. JSC currently operates the
central user identification, a generic service
for data synchronization and exchange, and
1
Jülich Supercomputing Centre (JSC) Weitere Informationen: community-specific services.
2
Max Planck Computing and Data Facility (MPCDF) https://www.eudat.eu/eudat-cdi
16 | SCCnewsFOR S C H U N G U N D P RO J E K T E
bwDIM – Vereinfachter Datenfluss
im Forschungsdatenmanagement
Das baden-württembergische Landesprojekt bwDataInMotion (bwDIM) unterstützt Wissenschaftlerinnen und
Wissenschaftler der Universitäten in Baden-Württemberg beim Forschungsdatenmanagement. Es hat zum Ziel,
den Datenfluss zwischen den unterschiedlichen Systemen zu vereinfachen. Felix Bach
Verfügbarkeit und Nutzbarkeit wissenschaftlicher Daten sind
Schlüsselfaktoren für die weitere Entwicklung der empirischen
Wissenschaften. Das Management, der langfristige Erhalt und
die Zugänglichmachung dieser Daten ist jedoch eine große
Herausforderung für Hochschulen und außeruniversitäre For-
schungseinrichtungen.
Das baden-württembergische Landesprojekt bwDIM (bwDataIn-
Motion) ist eine Kooperation des Steinbuch Centre for Compu-
ting mit dem Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur (FIZ
Karlsruhe) und der KIT-Bibliothek und zielt auf den vereinfach-
ten Datenfluss zwischen den unterschiedlichen Systemen zum
Forschungsdatenmanagement. Es soll damit den Arbeitsalltag für
die Forschenden erleichtern, indem technische und organisatori-
sche Hürden bei der Archivierung, Publikation und Nachnutzung
von Forschungsdaten überwunden werden (s. Abb. 1).
Dabei wird auf bestehenden Bausteinen und Vorarbeiten aus
anderen Projekten (u.a. bwDataArchiv, RADAR, bwDataDiss)
aufgebaut. Diese werden zu einem größeren Ganzen verknüpft.
Hierzu untersucht das Projekt die zentralen Arbeitsprozesse der
Forscherinnen und Forscher und identifiziert bestehende Defizite
auf Prozessebene und bei den technischen Basisdiensten. Darauf
aufbauend werden Lösungsansätze zur Prozessoptimierung so-
wie zur Optimierung und Integration der Basisdienste erarbeitet,
umgesetzt und anhand bestehender Systeme und Nutzergrup-
pen validiert.
Abb. 1: Schematische Darstellung der Datenflüsse beim
Forschungsdatenmanagement
Konkret beinhaltet dies die Vereinheitlichung von Archiv-
schnittstellen, Standardisierung administrativer und technischer
Metadaten, föderationsübergreifende Authentifizierung und
Autorisierung, Unterstützung multipler Datenübertragungs- und bwDIM – simplifying data flows in research
asynchroner Datenbereitstellungsverfahren sowie die Anbindung data management
der technischen Infrastruktur der Verlags- und Repositoriensys- The project bwDataInMotion (bwDIM) supports scientists of uni-
teme. versities in Baden-Württemberg in managing their research data.
The goal of the project is to simplify the flow of data between
the diverse storage- and repository systems. This includes the
unification of archive interfaces, standardisation of admin-istra-
tive and technical metadata, authentification and authorization
across federation borders, asynchronous data transfer methods,
as well as integrating the technical infrastructure with reposito-
ries and the publication systems.
SCCnews | 17Sie können auch lesen
