С.В. Ковальчук , А.В. Бухановский

1. Облачные вычисления второго поколения: композитные приложения, интерактивные системы и семантические технологии С.В. Ковальчук, А.В. Бухановский НИИ Наукоемких компьютерных технологий, СПб НИУ ИТМО, Санкт-Петербург Всероссийская конференция «Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях» Таруса – 2012

2. Специфика проблемы Облачные технологии для высокопроизводительных вычислений в научных исследованиях • Гетерогенность вычислительных ресурсов в составе облака и использование ранее созданных сред распределенных вычислений (от «Ломоносова» – до ГридННС). • Уникальность и разнообразие прикладных сервисов для науки и образования (диверсификация по предметным областям). • Архитектурная привязка прикладных сервисов к вычислительной инфраструктуре (оптимизация под инфраструктуру разработчика). • Участие пользователей в создании и развитии новых сервисов и композитных приложений на их основе (самоорганизация состава облака). • Виртуальное профессиональное сообщество (устойчивая обратная связь). • Поддержка интерактивных сервисов в «реальном» времени (сервисы доступа к оборудованию, визуализации и пр.). Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

3. Эволюция облачных технологий от виртуализации – к глобальным управляемым средам Cloud Computing Maturity Model – CСMM Распространение сервисов воблаках разногоуровня Абстракция ресурсов Консолидацияресурсов Автоматизация использования ресурсов Развитие поддержки облачных сервисов • Технологии I поколения: • Унифицированный доступ к вычислительным и программным ресурсам требуемой конфигурации • Удаленное исполнение типовых приложений • Коллективное хранение и использование сверхбольших объемов данных • Виртуализация (кросс-платформенность и кросс-технологичность) • Технологии II поколения: • Создание композитных приложений • Интеллектуальная поддержка поиска и применения сервисов • Динамическое управление производительностью сервисов • Гибкая интеграция с системами реального времени Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

4. Многофункциональная инструментально-технологическая платформа CLAVIRE Cloud Applications VIRtualEnvironment - платформа облачных вычислений второго поколения Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

5. Архитектура CLAVIRE Реализация концепции iPSE (Intelligent Problem Solving Environment) Абстрактное описание сервисов и приложений в терминах предметной области, и трансляция в исполнимую форму с использованием отчуждаемых знаний Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

6. Формализм описания пакета Программный модуль – это прикладная программа, предоставляющая интерфейс для вызова и исполнения определенной предметной функциональности. Предлагается перейти к простой модели пакета, основанной на параметрах, за счет использования механизма абстрактных описаний ( ): «пакет преобразует входные параметры в выходные». В рамках распределенной среды пакет можно формально представить: Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

7. Композитное приложение в виде WF Особенности представления КП Пример Workflow • Элементарные блоки – запуски программных модулей; • Зависимости двух типов: по данным и по управлению; • Использование описания пакетов в качестве основы для проектирования. Модель Workflow – DAG Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

8. Предметно-ориентированные языки • Основан на модели DAG; • Декларативный(с императивной частью); • Компактное представление; • Использование базовых типов данных. EasyPackage– предметно-ориентированный язык, основанный на Ruby, для унифицированного описания пакетовв декларативном виде для обеспечения доступа к ним распределенной среде. EasyFlow– предметно-ориентированный язык для унифицированного описания композитных приложений Особенности языка: В описании представлены: • Общая информация о пакете и параметрах; • Предметные параметры: вход и выход; • Способ запуска, режимы распараллеливания, модель производительности в виде параметров исполнения; • Связи между параметрами, определяющие порядок интерпретации; • Возможности управления динамическим определением набора параметров; • Процедуры проверки корректности поставленной задачи. Элементы языка: • Узлы — запуски пакетов; • Зависимости; • Указание значений параметров; • Варьирование параметров; • Пост-обработка. Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

9. Создание и интерпретация композитного приложения Использование предметно- ориентированного языка позволяет унифицировать описание и автоматизировать запуск композитных приложений Абстрактное описание Workflow (AWF) Исполненный Workflow (CWF) Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

10. Интерактивные композитные приложения Области примененияи задачи Схема модельного интерактивного КП • Системы реального времени; • Системы взаимодействия с пользователем; • Системы поддержки принятия решений; • Системы визуализации; • Управление приложением во время исполнения (computational steering); • Получение данных из внешних источников (датчиков). Принципы интерактивных КП: Модель интерактивных КП Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях поддержка WF, исполняющихся долгое время. поддержка механизмов управления извне поведением исполняющихся заданий и их жизненным циклом; поддержка коммуникации между узлами WF во время исполнения. возможность изменения WF во время исполнения за счет сценария WF, а также за счет внешнего управления.

11. Интеллектуальная поддержка • Интеллектуальные технологии – технологии, построенные на знаниях • Интеллектуальные технологии предполагают наличие • Базы знаний • Механизма логического вывода (рассуждений на знаниях) • Механизма адаптации (формализации, приобретения и оценки новых знаний) В нашем случае: знания – закономерности использования предметно-ориентированных программных компонентов • Базовый способ хранения знаний: онтологическая структура • Иерархия уровней абстракции: метаописаниеабстрактное описание предметная реализация системная реализация • Вложенная структура онтологий: каркасное описание классов описание реализациипользовательское расширение • Динамическая расширяемость а) на основе правил; б) на основе подключаемых компонентов Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

12. Онтология – инструмент интеграции Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

13. Поиск и ранжирование решений • Онтологическое концептуальной иерархии компьютерного моделирования • Оценка качества допустимых решений (точность, скорость, надежность) • Реализация в виде интерактивного дерева решений Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

14. Концепция виртуальных моделирующих объектов Виртуальный объект – структурированная композиция моделей, для исследования некоторого объекта реального мира, снабженная графическим интерфейсом для пользовательской настройки процесса моделирования Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

15. Композиция виртуальных объектов Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

16. Классы интерфейсов пользователя • Интерфейс консольного / программного доступа – решение для интеграции • Проблемно-ориентированный интерфейс – решение типовых задач с поддержкой ввода параметров • Система управления workflow – решение исследовательских задач с и построение композитных приложений • Интеллектуальный инструктор– поддержка сравнения и выбора типовых решений • Виртуальные моделирующие объекты – системный подход к композиции приложений Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

17. Системы виртуальной реальности Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

18. Применение платформы CLAVIRE (1/4) Облачный УНК «Компьютерное моделирование в нанотехнологиях» http://hpc-nasis.ifmo.ru Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

19. Применение платформы CLAVIRE (2/4) Система предотвращения наводнений в Санкт-Петербурге Система поддержки принятия решения – технология экстренных вычислений • Ограничение на время принятия решений • Использование динамической распределенной архитектуры • Автоматизация управления вычислительными ресурсами • Сессионность и приоритеты Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

20. Применение платформы CLAVIRE (3/4) Результат работы — статическое определение зон с критическим значением плотности агентов Задача моделирования флэшмоб-акций. • Генерация комплексной сети; • Удаление случайных узлов; • Моделирование распространения информации по полученным сетям; • Агрегация и подсчет статистических характеристик; • Моделирование эвакуации и визуализация в интерактивном режиме; Исследования критических ситуаций, связанных с террористическими действиями в условиях несанкционированных флешмоб-акций, организованных с использованием социальных сетей Этапы работы приложения: Визуализация во время моделирования Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

21. Применение платформы CLAVIRE (4/4) Сопряжение с системами виртуальной реальности - Семантическая интеграция объектов трехмерной сцены и виртуальных моделирующих объектов - Использование интерактивных технологий для «погружения» в виртуальную реальность - Применение нейрокомпьютерных интерфейсов для оценки трехмерной сцены Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях

22. Заключение Разработанная платформа CLAVIRE обеспечивает унифицированный доступ к разнородным ресурсам в рамках облачной инфраструктуры, при этом обеспечивая: • Работу в рамках формализма workflow с использованием предметно-ориентированных языков • Возможность создания интерактивных композитных приложений • Динамическое планирование и управление выполнением композитных приложений • Высокоуровневую поддержку с использованием семантических технологий • Возможности создания и распространения проблемно-ориентированных коллекций сервисов • Доступ с использованием пользовательских интерфейсов различных классов (уровней) • Расширенную поддержку систем виртуальной реальности с использованием современных технических решений Инфокоммуникационные технологии в научных исследованиях