Slide 1 - Agenda INFN

ATLAS
Calcolo LHC 2011
Gianpaolo Carlino
INFN Napoli
CSN1 – Torino, 17 Maggio 2010
• Attività di Computing @7 TeV
• Risorse 2010 & 2011
CSN1 – Torino, 17 Maggio 2010
G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
1
Attività di computing 2010
CSN1 – Torino, 17 Maggio 2010
G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
2
LHC 2010 – primo nb-1
Al 16 Maggio si sono raccolti 5.2 nb-1 (~300 M ev)
Le attività e le performance mostrate di seguito,
relative al primo nb-1 (~ 50 M ev) raccolto prima
del technical stop di fine aprile, sono pienamente
rappresentative del comportamento del
computing di ATLAS.
CSN1 – Torino, 17 Maggio 2010
G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
3
2010 LHC – Data taking
Physical Volume Size
3000
Dati raccolti e prodotti da ATLAS
per il primo nb-1 di luminosità
2500
other
2000
Raw Data Event size = 1.6 MB
NTUP
DESD
1500
AOD
1000
ESD
500
RAW
0
28-03-06
Logical Volume Size
04-04-06
11-04-06
18-04-06
25-04-06
700
600
500
other
400
NTUP
300
DESD
200
AOD
100
ESD
RAW
CSN1 – Torino, 17 Maggio 2010
• Physical Data (comprende tutte le
repliche distribuite in Grid) = 2.5 PB
(*2.5 vs 2009)
29-04-06
27-04-06
25-04-06
23-04-06
21-04-06
19-04-06
17-04-06
15-04-06
13-04-06
11-04-06
09-04-06
07-04-06
05-04-06
03-04-06
01-04-06
30-03-06
28-03-06
0
• Logical Data = 650 TB (*3 vs 2009)
G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
4
Computing Model – Distribuzione dei dati
• RAW: 1 piano distribuita sull’insieme dei Tier1
• ESD: 2 copie sull’insieme dei Tier1. Replica nei Tier2 della cloud per i primi mesi
di run
• AOD: 2 copie sull’insieme dei Tier1. 10 copie sull’insieme dei Tier2 (~ 1 per
cloud)
• dESD: non replicati ai Tier1. 10 copie sull’insieme dei Tier2 (~ 1 per cloud)
• Distribuzione nei Tier1 in base al “Tier1 ratio”
Il “Tier1 ratio“ è quello reale, non
quello nelle tabelle WLCG: CNAF 5%
Sistema di repliche basato su un sistema di cancellazione
• i siti devono fornire un buffer per le attività pianificate nei successivi 3 mesi
• replicazione di tutti i dati nelle cloud come previsto dal CM
• determinazione dei dati “da custodire” nella cloud non cancellabili
• riduzione delle repliche in base al principi di popolarità dei dati
L’esperienza del primo anno e le performance della rete ci permetteranno
di modificare il CM allo scopo di ridurre il numero di repliche nella griglia
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G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
5
2010 LHC – Data Distribution
> 3 volte del throughput run 2009
• In media i dati sono disponibili ai Tier2 per l’analisi in circa 4 ore
• Efficienza 100%. Nessuno problema con la distribuzione dei dati
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G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
6
2010 LHC – Data Distribution in IT
CSN1 – Torino, 17 Maggio 2010
100
other
80
NTUP
60
DESD
40
AOD
ESD
20
RAW
G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
29-04-06
27-04-06
25-04-06
23-04-06
21-04-06
19-04-06
17-04-06
15-04-06
13-04-06
11-04-06
09-04-06
07-04-06
05-04-06
03-04-06
01-04-06
0
30-03-06
ESD = 50 TB
• 10% al CNAF (5% custodial + 5% primario) e 10%
ai Tier2
120
28-03-06
RAW = 1 TB
1. CNAF Down per 2 giorni per migrazione cataloghi
2. Disco del CNAF in blacklist alcuni giorni perché
completo in attesa di cancellazioni forzate di dati
3. Scherzi della statistica: del 5% dei dataset nessun
MinBias
7
Reprocessing ai Tier1
3 campagne di reprocessing nel 2010:
• Febbraio: dati 2009 e cosmici
• Aprile: dati 2009 e 2010
• Maggio: dati 2009 e 2010 e MC (in corso)
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Reprocessamento del 100 % dei dati
• RAW  ESD
• ESD merge
• ESD  AOD, dESD
• Distribuzione nuovi dati nella Grid
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8
Reprocessing ai Tier1
Attività di routine nei Tier1
• RAW data su disco nel 2010. Non è necessario il pre-stage da tape
• Efficienza richiesta 100%. Ok ma ancora con troppi interventi manuali
• Prevalidazione dei siti molto rigorosa
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Uso risorse al CNAF
Risorse ATLAS al CNAF:
Attualmente: 8700 HS06
Pledge 2010: 16000 HS06
Monitor CNAF
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Uso risorse nei Tier2 - CPU
Nota. Accounting non corretto per il Tier2 di Milano fino a inizio Marzo. Accounting
parziale a Roma per 1 mese (aprile) per la perdita di dati di un CE
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Analisi Distribuita
Dati
• distribuzione organizza centralmente con DDM/DQ2 in base al Computing Model
• il formato dati utilizzato utilizzato per l’analisi dipende dalle necessità dei gruppi (fisica o locali)
User jobs
• Modello: “i job vanno dove sono i dati”. I siti devono garantire stabilità e affidabilità
• La banda passante disponibile potrà permettere di modificare il modello spostando i dati dove
sono disponibili le CPU riducendo il numero di repliche sulla griglia
Scelta del Frontend e del Backend
• con la reale attività di analisi gli utenti utilizzano gli strumenti che garantiscono la migliore
efficienza, velocità, semplicità d’uso e stabilità
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Analisi Distribuita
Uso significativo della Grid per l’analisi
• 2.2 milioni di job completati
• 16.6 miliardi di eventi analizzati
• 705 utenti (350 runnano più di 1000 job)
(valori relativi al primo nb inverso)
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Analisi Distribuita
• Al momento il formato più popolare è l’ESD, più completo e adatto per lo studio delle
performance, il 5% è in Italia
⇒ Gli utenti italiani mandano i loro job nelle altre cloud dove sono i dati
• Fase iniziale per tunare la composizione dei dESD (ESD skimmati e slimmati) replicati
completamente in ogni cloud
⇒ E’ necessario passare al più presto all’utilizzo di dESD e AOD. Le risorse disponibili
in altre cloud sono limitate.
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Analisi Distribuita
Job di Analisi con Panda in Italia
• non viene riportato l’uso del
WMS comunque significativo in
Italia
• Frascati è da poco rientrato
tra i siti cui vengono replicati i
dati (10%)
Esempio di job su un
Tier2 ultima settimana
• Produzione
• Analisi Panda
• Analisi WMS
Buchi dovuti alla mancanza di produzione a causa del ridottissimo spazio disco libero al CNAF
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Analisi Distribuita – Accesso ai dati
Popular Sites: Analisi dell’accesso ai dati per sito, area di storage e formato dati
• Alla base del sistema di cancellazione delle repliche
• Fornisce una statistica dell’uso dei siti
Popular Sites (LOCALGROUPDISK)
LOCALGROUPDISK - Area di Storage locale dedicata agli output dei job prodotti in Grid
• Indipendentemente dalla cloud dove girano i job, l’output viene trasportato nel proprio
Tier2 e opportunamente catalogato per l’uso successivo nella Griglia (non Tier3)
• Spazio disco non pledged. E’ necessario garantire agli utenti italiani uno spazio sufficiente
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Analisi Distribuita – Accesso ai dati
Popular Sites (ESD)
Popular Sites (dESD)
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Group Analysis
Attività di skimming e slimming dei gruppi di Fisica e Performance di ATLAS
Selezione dei siti (faticosa) in base alle performance determinate dai test periodici
di analisi (Hammer Cloud), all’affidabilità e alla disponibilità di spazio disco.
Milano, Napoli e Roma hanno superato senza problemi la selezione. Frascati
supera le metriche di performance e affidabilità ma non ha lo spazio disco
necessario. Faremo richiesta dopo l’installazione delle risorse 2010
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Risorse Computing ATLAS
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
Risorse Tier1 e Tier2 2010

Previsione Risorse 2011

Tier3
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LHC schedule
Final schedule dopo il meeting di Chamonix, feb 2010
RRB year
Start
2009
RRB year
End
Mesi
Live time (pp)
*10^6 sec
May ’10
3
2.2 (2.2)
Events (pp)
*10^6
1460
2010
Jun ’10
Mar ‘11
8
5.8 (5.1)
2011
Apr ’11
Mar ’12
8
5.8 (5.1)
1020
2012
Apr ’12
Mar ‘13
0
0
0
Energia = 7 TeV – Luminosità integrata = 1 fb-1
Assunzioni
Rate
200 Hz
Run efficiency
70%
LHC efficiency
40%
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• Run Efficiency = time for physics / total time
• LHC Efficiency = time with colliding beam/
time for physics
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Computing Model – Input parameters
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Computing Model – Input parameters
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Risorse ATLAS – Tier1
Attività principali:
Reprocessing dati reali e simulati,
simulazione e analisi di gruppo.
Attività asincrone con il data taking,
scalano con il volume dei dati
2010. riduzione (CPU) o non variazione
(Disco) delle risorse nonostante la
schedula LHC più lunga
2011. moderato aumento risorse
(~27% CPU e ~14% Disco) nonostante
il raddoppio dei dati raccolti
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Risorse ATLAS al CNAF 2010
Gare 2009
CNAF - 2010
Gara
Opzione base
CPU (kHS06)
8.7
Disco (PBn)
1.3
E’ importante esercitare il più presto
possibile le opzioni delle gare
• installazione CPU in tempo per il 1° Giugno
• installazione disco settembre/ottobre
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Gara
Opzione 1
Gara
Opzione 2
16
1.8
Share CNAF = 8%
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Risorse ATLAS 2010 “normalizzate” (TW=0)
Canada
Triumf
(5%)
Germany
FZK
(11%)
NDGF
(4%)
UK
RAL
(13%)
Spain
PIC
(5%)
100%
France
CCIN2P3
(13%)
Netherlands
SARA/NIKHEF
(15%)
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Italy
CNAF
(9%)
USA
BNL
(25%)
25
Previsione Risorse ATLAS al CNAF 2011
2010
2011
CNAF
ATLAS
CNAF 10%
Δ
k€
CPU
(kHS06)
16
226
22.6
6.6
165
Disco
(PBn)
1.8
25
2.5
0.7
455
1.3
30
3
1.7
Tape
(PB)
• 10% è lo share corretto per un Tier1 di una cloud con il
9% di autori
• I numeri vanno armonizzati con le richieste degli altri
esperimenti LHC per conservare al CNAF le usuali
percentuali basate sul numero di autori italiani
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CPU = 25 €/HS
Disco = 650 €/TBn
Tape = 75 €/TB
Questi costi andranno
valutati criticamente in
seguito alle veloci
variazioni del rate con il
dollaro
26
Risorse ATLAS – Tier2
Attività principali:
Simulazione e analisi di gruppo e di
utente.
Simulazione e analisi di gruppo
condivise con i Tier1. Analisi di
utenti solo ai Tier2
2010. riduzione (CPU) o moderato
aumento (Disco) delle risorse
nonostante la schedula LHC più lunga
• diminuzione tempo simulazione
• cancellazione vecchie simulazioni
obsolete o a energie ≠ 7 TeV
2011. aumento significativo risorse
(~20% CPU e ~60% Disco) a causa del
raddoppio dei dati raccolti
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Risorse 2010 nei Tier2
2010
T2 Italia
T2 ATLAS
T2 It/ATLAS
Pledges
Uso IT
CPU
(kHS06)
16
226
7,1%
12 (5%)
25%
1.0 (4%)
43%
1.3 (5%)
26%
Disco
(PBn)
1.76
24
7,3%
Uso IT: risorse “non pledged” da dedicare
agli utenti italiani (LOCALGROUPDISK).
~25% delle risorse dei Tier2 nel 2010
 Le risorse disponibili nel 2010 nei Tier2 Italiani sono solo una stima
• numeri presentati al referaggio di marzo
• cambio con il dollaro notevolmente peggiorato: al momento costo superiore del 15 o 20%
 Gare: tempistica per l’acquisizione notevolmente cambiata
• richiesta dell’amministrazione INFN di effettuare gare pubbliche raggruppando le gare
• messa in produzione probabile solo a dicembre
• le gare ai Tier2, lunghe come quelle del CNAF, vanno programmate in tempo per le
scadenze WLCG
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Previsione risorse 2011 nei Tier2
CPU = 25 €/HS
Disco = 600 €/TBn
2010
2011
T2 Italia
ATLAS
T2 Italia 7%
Δ
K€
T2 Italia 9%
Δ
k€
16
278
19,5
3.5
87
25
9
225
1.76
38
2.7
0.9
540
3,4
1,7
996
CPU
(kHS06)
Disco
(PBn)
Totale
Rete
Server
Gran tot.
Share Tier2:
• ~ 7% attuale (5% pledged)
• ~ 9% corrisponde al numero di autori
italiani. Auspicabile!
Questa tabella fornisce i possibili ordini
di grandezza delle richieste
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627
1221
34
85
63
152
30
50
724
1458
691
1356
(Bozzi – CSN1 09/09)
Stime per la rete suff. corrette, eccessive per i server
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29
Tier3
Modello ATLAS per i Tier3
• Task force in ATLAS e in Italia per definire funzionalità e testare tool specifici
• Analisi interattiva (Root, Proof) e sviluppo di codice. Storage locale (ntuple)
• siti molto importanti per l’attività locale
• Molti siti già attivi
• in tutto il mondo e soprattutto in America
• in Italia alcuni siti di test (Genova, Roma3, Trieste/Udine)
• Tipologia Tier3:
• sito pienamente “grigliato” (in Italia p.es. farm INFN-GRID)
• Tier3 @Tier2 (tipologia più diffusa in ATLAS)
• piccola farm locale non “grigliata”
• Discussione in Italia
• primo incontro con i referee al Workshop congiunto INFN-GRID & CCR
• Richieste finanziarie
• richieste minime verranno presentate nei preventivi (trascurabili rispetto ai
Tier2) per dotare alcune farm dello spazio disco base (pochi TB) e/o server
necessari per UI o “interfaccia” con la Griglia
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G. Carlino – ATLAS: Calcolo 2011
30
Conclusioni
Aspetti positivi:
• la griglia sembra funzionare sufficientemente bene (giudizio degli utenti)
• distribuzione dati efficiente e veloce
• la riduzione del numero di repliche previste dal CM dopo il referaggio dell’anno scorso
non ha penalizzato le attività
• l’analisi dei dati è stata possibile sin dal primo momento nella griglia
• size degli eventi sotto controllo
• riduzione dei tempi di simulazione degli eventi
• modello dei Tier3 sufficientemente maturo. Siti molto importanti a livello locale
Aspetti da verificare o negativi:
• Sistema di diminuzione delle repliche basato sulla cancellazione dei dati meno popolari
• Analisi distribuita
• da dimostrare che scali al crescere dei dati
• limitatezza delle risorse. Le risorse a disposizione all’estero sono sempre più ridotte e
bisogna poter contare sulle risorse italiane
• migliorare la stabilità e l’efficienza di alcuni tool di analisi distribuita
• Reprocessing da disco. Nel 2011 dovrà essere fatto da tape
• Spazio disco al CNAF veramente ridotto e fonte di grandi sofferenze
• Gare pubbliche ai Tier2. Le risorse 2010 saranno disponibili solo a fine anno. Attenzione per
l’acquisizione delle risorse 2011
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