Building Science Gateways for Humanities
Building Science Gateways for Humanities
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构建人文科学门户
DOI：
10.1145/3311790.3396628
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Torkian, Ben
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhou, Jun;Smith, Karen;Wilsbacher, Greg;Sagona, Paul;Reddy, David;Torkian, Ben
为人文内容建立科学网关对科学网关社区提出了新的挑战。与致力于科学内容的科学网关相比，人文相关项目通常需要1）处理各种格式的数据，如文本，图像，视频等，2)来自广泛受众的持续公共访问，因此3）可靠的安全性，理想情况下维护成本低。许多传统的科学网关在设计上都是单片的，这使得它们更容易编写，但当与众多科学软件包集成用于数据捕获和管道处理时，它们的计算效率可能会很低。由于这些包往往是单线程或非模块化的，因此在处理大量请求时可能会造成流量瓶颈。此外，由于供资期与综合科学套件老化之间的长期差距，这些科学网关恢复开发通常具有挑战性。在本文中，我们研究的问题，通过开发一个基于服务的架构，建立科学的人文项目网关，并提出了两个这样的科学网关：运动图像研究收集（MIRC）-一个科学网关，专注于图像分析的数字代理人的历史电影电影，和SnowVision -一个科学网关研究陶器碎片在北美东南部。对于每一个科学门户，我们提出了一个项目的背景概述，在他们的设计和实施的一些独特的挑战。这两个科学网关部署在XSEDE的Jetstream学术云计算资源上，并通过Web接口访问。Apache Airavata中间件用于管理Web界面与Bridges图形处理单元（GPU）集群上运行的基于深度学习（DL）的后端服务之间的交互。
Building science gateways for humanities content poses new challenges to the science gateway community. Compared with science gateways devoted to scientific content, humanities-related projects usually require 1) processing data in various formats, such as text, image, video, etc., 2) constant public access from a broad audience, and therefore 3) reliable security, ideally with low maintenance. Many traditional science gateways are monolithic in design, which makes them easier to write, but they can be computationally inefficient when integrated with numerous scientific packages for data capture and pipeline processing. Since these packages tend to be single-threaded or nonmodular, they can create traffic bottlenecks when processing large numbers of requests. Moreover, these science gateways are usually challenging to resume development on due to long gaps between funding periods and the aging of the integrated scientific packages. In this paper, we study the problem of building science gateways for humanities projects by developing a service-based architecture, and present two such science gateways: the Moving Image Research Collections (MIRC) – a science gateway focusing on image analysis for digital surrogates of historical motion picture film, and SnowVision - a science gateway for studying pottery fragments in southeastern North America. For each science gateway, we present an overview of the background of the projects, and some unique challenges in their design and implementation. These two science gateways are deployed on XSEDE’s Jetstream academic clouding computing resource and are accessed through web interfaces. Apache Airavata middleware is used to manage the interactions between the web interface and the deep-learning-based (DL) backend service running on the Bridges graphics processing unit (GPU) cluster.
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DOI：
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--
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