Reinforcing user data analysis with Ganga in the LHC era: scalability, monitoring and user-support
Reinforcing user data analysis with Ganga in the LHC era: scalability, monitoring and user-support
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在 LHC 时代利用 Ganga 加强用户数据分析：可扩展性、监控和用户支持
DOI：
10.1088/1742-6596/331/7/072011
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Elmsheuser J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Elmsheuser J
Ganga是一个网格作业提交和管理系统，广泛用于ATLAS和LHCb实验以及EGEE项目环境中的其他几个社区。粒子物理界已经进入了大型强子对撞机操作时代，这给用户数据分析带来了新的挑战：用户数量和工作岗位的强劲增长已经显而易见。恒河项目目前的工作重点是应对这些挑战。最近，Ganga发布了对基于试点作业的网格系统Panda和Dirac的支持，分别为ATLAS和LHCb实验提供了支持。最近引入了一种更具伸缩性的作业存储库体系结构，它允许以XML或几种数据库格式高效地存储数千个作业。正在与监测系统更好地整合，包括仪表板和作业执行监测系统。这些系统将提供全面和轻松的工作监控。一个集成在恒河命令行中的简单易用的错误报告工具将有助于改进用户支持和调试用户问题。Ganga是一个成熟、稳定和广泛使用的工具，得到了HEP社区的长期支持。我们报告了它是如何根据用户对网格上更快、更容易的分布式数据分析的需求而不断改进的。
Ganga is a grid job submission and management system widely used in the ATLAS and LHCb experiments and several other communities in the context of the EGEE project. The particle physics communities have entered the LHC operation era which brings new challenges for user data analysis: a strong growth in the number of users and jobs is already noticeable. Current work in the Ganga project is focusing on dealing with these challenges. In recent Ganga releases the support for the pilot job based grid systems Panda and Dirac of the ATLAS and LHCb experiment respectively have been strengthened. A more scalable job repository architecture, which allows efficient storage of many thousands of jobs in XML or several database formats, was recently introduced. A better integration with monitoring systems, including the Dashboard and job execution monitor systems is underway. These will provide comprehensive and easy job monitoring. A simple to use error reporting tool integrated at the Ganga command-line will help to improve user support and debugging user problems. Ganga is a mature, stable and widely-used tool with long-term support from the HEP community. We report on how it is being constantly improved following the user needs for faster and easier distributed data analysis on the grid.
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DOI：
10.1088/1742-6596/331/7/072036
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影响因子：
--
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M. Paladin
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F. Legger
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