CC BY
2УДК 004
Эркяева Н.
Преподаватель, Факультет «Цифровые технологии и кибербезопасность» Кафедра «Информатика и информационные технологии» Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Гурбанмырадова Л.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Худайбердиева А.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Худайкулиев А.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
СИСТЕМА УДАЛЁННОГО АНАЛИЗА И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ С ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО
КЛАСТЕРА
Аннотация: система удалённого анализа и визуализации данных компьютерного моделирования с вычислительного кластера представляет собой программно-аппаратный комплекс, предназначенный для обработки и
анализа больших объёмов данных, полученных в результате моделирования различных процессов. Она позволяет проводить трёхмерную визуализацию объектов и параметров, а также обеспечивает удалённый доступ к данным.
Ключевые слова: система удалённого анализа, визуализация данных, компьютерное моделирование, вычислительный кластер, обработка данных, трёхмерная визуализация, удалённый доступ.
Экспоненциальный рост вычислительной мощности дал ученым и инженерам возможность решать все более сложные проблемы посредством компьютерного моделирования. Однако анализ и визуализация огромных наборов данных, созданных в результате такого моделирования, может стать серьезным препятствием. Традиционные подходы часто включают передачу данных на локальные рабочие станции, что может отнимать много времени и быть непрактичным для чрезвычайно больших наборов данных. Это узкое место затрудняет научный рабочий процесс и ограничивает сотрудничество между исследователями.
Система удаленного анализа и визуализации данных компьютерного моделирования из вычислительного кластера предлагает мощное решение этих задач. Такая система позволяет исследователям взаимодействовать и изучать данные моделирования непосредственно на удаленном сервере, используя вычислительные ресурсы кластера для задач визуализации и анализа. Такой подход дает несколько ключевых преимуществ:
Сокращение передачи данных. Обрабатывая данные в самом кластере, система сводит к минимуму необходимость передачи больших наборов данных по сети. Это значительно повышает производительность, особенно для географически рассредоточенных команд или тех, кто работает с ограниченной пропускной способностью.
Масштабируемость. Кластерная среда обеспечивает масштабируемую платформу для обработки огромных наборов данных. Система может использовать объединенную вычислительную мощность и память нескольких вычислительных узлов, чтобы обеспечить плавную визуализацию и анализ даже для сложных симуляций.
Улучшенное сотрудничество: удаленный доступ позволяет исследователям из разных мест совместно анализировать и визуализировать данные. Это способствует улучшению коммуникации и облегчает обмен мнениями между членами команды.
Эффективное использование ресурсов. Используя ресурсы кластера для визуализации, система освобождает ресурсы локальной рабочей станции для других задач. Это повышает общую эффективность и производительность рабочего процесса.
Типичная система дистанционного анализа и визуализации данных компьютерного моделирования состоит из нескольких ключевых компонентов:
Вычислительный кластер: кластер служит центральным процессором системы. Он состоит из набора взаимосвязанных вычислительных узлов, каждый из которых оснащен процессором, памятью и хранилищем. Кластер обеспечивает вычислительную мощность, необходимую для задач обработки, визуализации и анализа данных.
Планировщик заданий. Планировщик заданий управляет выполнением пользовательских запросов в кластере. Исследователи отправляют планировщику свои задания по анализу и визуализации, указывая желаемые операции и наборы данных. Затем планировщик распределяет ресурсы на узлах кластера и обеспечивает эффективное выполнение заданий.
Система хранения данных. В системе используется надежная система хранения данных для хранения данных моделирования, генерируемых заданиями кластера. Эта система хранения должна быть
высокопроизводительной и масштабируемой, чтобы вместить огромные наборы данных, часто связанные с компьютерным моделированием. Часто распределенные файловые системы используются для обеспечения эффективного доступа к данным со всех узлов кластера.
Программное обеспечение для удаленной визуализации: специализированное программное обеспечение позволяет исследователям удаленно взаимодействовать и визуализировать данные моделирования. Это программное обеспечение обычно предоставляет удобный интерфейс для исследования данных, манипулирования ими и создания визуализаций. Программное обеспечение использует графические процессоры (GPU) кластера для ускорения рендеринга, обеспечивая плавную и интерактивную визуализацию. Популярные варианты включают ParaView, VisIt и yt, каждый из которых ориентирован на конкретные научные области и потребности в визуализации.
Сетевая инфраструктура. Высокоскоростная сетевая инфраструктура соединяет различные компоненты системы, включая узлы кластера, хранилища данных и рабочие станции пользователей. Эта сеть обеспечивает эффективную связь и передачу данных между этими элементами. Высокопроизводительные сетевые технологии, такие как Infiniband, часто используются внутри кластера для сверхбыстрой связи между вычислительными узлами.
Безопасность является важнейшим аспектом любой системы, обрабатывающей конфиденциальные данные моделирования. В системе удаленного анализа и визуализации необходимо реализовать надежные меры безопасности для защиты пользовательских данных и контроля доступа. Эти меры могут включать:
Аутентификация и авторизация пользователей: пользователи должны пройти аутентификацию и авторизацию перед доступом к системе. Многофакторная аутентификация может использоваться для
дополнительного уровня безопасности. Механизмы контроля доступа должны ограничивать пользователей определенными наборами данных и функциями на основе их разрешений и членства в проекте.
Шифрование данных. Конфиденциальные данные моделирования должны шифроваться при хранении и передаче, чтобы предотвратить несанкционированный доступ или перехват. Для этой цели обычно используются алгоритмы шифрования, такие как AES.
Сетевая безопасность. Для защиты передачи данных по сети следует использовать безопасные протоколы связи, такие как SSH. Для дополнительной защиты системы от кибератак могут быть внедрены межсетевые экраны и системы обнаружения вторжений.
Помимо основных функций, продвинутые системы могут включать дополнительные функции для повышения удобства использования и обслуживания конкретных научных областей:
Визуализация на месте: этот метод позволяет визуализировать данные моделирования по мере их создания, предоставляя в режиме реального времени информацию о ходе моделирования. Это может быть особенно полезно для мониторинга длительного моделирования или выявления потенциальных проблем на раннем этапе.
Paraview Web: этот веб-интерфейс позволяет исследователям получать доступ к данным моделирования и визуализировать их непосредственно из веб-браузера, устраняя необходимость установки какого-либо дополнительного программного обеспечения на их локальные компьютеры. Это способствует более широкой доступности и облегчает сотрудничество между платформами.
Интеграция VR/AR. Новые технологии, такие как виртуальная реальность (VR) и дополненная реальность (AR), могут быть интегрированы с системой для создания иммерсивной визуализации данных моделирования. Это позволяет исследователям исследовать свои данные и взаимодействовать
с ними более интуитивно и увлекательно, что потенциально способствует более глубокому научному пониманию.
Система дистанционного анализа и визуализации предлагает значительные преимущества в различных научных дисциплинах:
Вычислительная гидродинамика (CFD): исследователи могут удаленно анализировать сложные модели потока жидкости, визуализировать модели турбулентности и исследовать распределения давления и температуры.
Материаловедение: система позволяет удаленно исследовать свойства материалов на атомном уровне, позволяя визуализировать кристаллические структуры и изучать поведение материалов в различных условиях.
Астрофизика. Ученые могут удаленно анализировать крупномасштабные космологические модели, визуализировать формирование галактик и изучать эволюцию Вселенной.
Биомедицинская инженерия: исследователи могут использовать систему для удаленного анализа и визуализации биологических моделей, таких как моделирование сворачивания белков или моделей взаимодействия лекарств.
Область удаленного анализа и визуализации постоянно развивается. Вот несколько интересных тенденций, формирующих будущее:
Облачные системы. Облачные вычисления предлагают многообещающую платформу для развертывания и масштабирования систем удаленного анализа и визуализации. Это избавляет исследователей от необходимости поддерживать выделенную аппаратную инфраструктуру и обеспечивает доступ к вычислительным ресурсам по требованию.
Искусственный интеллект (ИИ): интеграция методов ИИ может автоматизировать задачи анализа данных, выявлять закономерности в данных моделирования и предлагать новые возможности для научных исследований.
Высокопроизводительные сетевые технологии. Достижения в сетевых технологиях, таких как RDMA (удаленный прямой доступ к памяти), позволят еще больше снизить накладные расходы на передачу данных и обеспечить совместную работу в режиме реального времени при крупномасштабном моделировании.
Система удаленного анализа и визуализации данных компьютерного моделирования из вычислительного кластера предлагает мощное и универсальное решение для исследователей, работающих со сложным моделированием. Используя вычислительную мощность кластеров и обеспечивая удаленный доступ, система позволяет исследователям более эффективно исследовать и анализировать свои данные, способствуя научному прогрессу и сотрудничеству. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать еще более сложных и удобных для пользователя систем, которые произведут дальнейшую революцию в том, как ученые взаимодействуют с моделями и получают информацию от них.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Армбруст М. и др. (2010). «Взгляд на облачные вычисления». Сообщения ACM, 53(4), 50-58.
2. Мелл П. и Гранс Т. (2011). «Определение облачных вычислений NIST». Специальная публикация Национального института стандартов и технологий 800-145.
3. Хадже-Хосейни А., Гринвуд Д. и Смит Дж. В. (2012). «Набор инструментов для внедрения облака: поддержка решений по внедрению облака на предприятии». Программное обеспечение: практика и опыт, 42 (4), 447-465.
4. Гартнер. (2020). «Магический квадрант облачной инфраструктуры и платформенных сервисов». Гартнер Инк.
Erkayeva N.
Lecturer, Faculty of Digital Technologies and Cybersecurity Department of Computer Science and Information Technologies
Turkmenistan, Ashgabat
Gurbanmyradova L.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Hudayberdiyeva A.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Hudaykuliyev A.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
SYSTEM FOR REMOTE ANALYSIS AND VISUALIZATION OF COMPUTER SIMULATION DATA FROM COMPUTING CLUSTER
Abstract: the system for remote analysis and visualization of computer modeling data from a computing cluster is a software and hardware complex designed for processing and analyzing large volumes of data obtained as a result of modeling various processes. It allows for three-dimensional visualization of objects and parameters, and also provides remote access to data.
Key words: remote analysis system, data visualization, computer modeling, computing cluster, data processing, three-dimensional visualization, remote access.
