Разработка системы хранения, контроля и визуализации информации Трекового детектора переходного излучения в эксперименте ATLAS (ЦЕРН)

При- проведении; современных; экспериментов? в области физики-элементарных, частиц; ученым - приходится- сталкиваться! с беспрецедентным* объемом1 данных, подлежащих упорядоченному хранению, обработке; графическою визуализации и анализу. Данные эксперимента- различны по; значению^ и целям, использования. Современные экспериментальные установки являются сложными* детекторами; и программными; комплексами; призванными решать фундаментальные задачи; В ноябре 2009/ года в Европейском Центре: Ядерных Исследований? (ЦЕРН)[:1] состоялся запуск крупнейшего в мире ускорителя заряженных частиц - Большого; Адронного Коллайдера (L11С)[2]. На ускорителе установлены четыре крупных эксперимента; самым; крупным из которых является ATLAS[3]. Объем физических данных, производимый детектором ATLAS ежедневно, равен приблизительно Г Терабайт, и более 3 тысяч физиков со всего мира должны иметь к ним до ступ для о бработки и ; анализа. Проект LHG является уникальным. Весь комплекс: построен с. применением ' современных? уникальных» технологий и позволяет достигать, недоступных ранее показателей. С марта 2010 г. на ускорителе проводились столкновения протонов с полной энергией 7 ТэВ, при; этом было достигнуто пиковое •2 Л 1 значение светимости 2-10 см -с . С ноября по декабрь коллайдер работал с пучками ядер свинца. Ядра разгонялись до энергии 1,38 ТэВ в расчете на 25 лкаждый нуклон и светимость столкновений, достигала 3 • 10 см с . В 2014 г. на ускорителе планируется достичь энергии столкновений протонных пучков 14 ТэВ с рекордно высокой светимостью 1034 см"2с"1. Среди важнейших задач, которые предполагается решать в эксперименте при изучении протон-протонных взаимодействий: • Обнаружение и измерение параметров ,Хиггс бозона - калибровочной частицы, которая- является ключевой в механизме образования масс элементарных частиц. • Поиск суперсимметричных партнеров известных элементарных частиц. • Обнаружение процессов; указывающих на возможное существование скрытых размерностей пространства-времени: Поиск различных- "экзотических" частица и состояний: мини-черных дыр, частиц с необычными» квантовыми числами и т.п. Для- получения физических результатов эксперимента ATLAS« обеспечиваются-управление и контроль рабочих, систем детектора, а также операции сбора; упорядоченного хранения и обработки экспериментальных данных. Работы в этих областях ведутся в каждом из поддетекторов эксперимента: Данная работа направлена на исследование, анализ и разработку программного обеспечения- контроля и управления одного из основных детекторов установки. ATLAS - Трекового Детектора Переходного Излучения TRT (Transition Radiation'Tracker) [4], который используется для измерения координат треков; а кроме этого - для идентификации электронов. Созданная1 система, обеспечивает безопасную* последовательную работу детектора, а также предоставляет инструменты, оценки- качества регистрируемых экспериментальных данных. Во время набора экспериментальных данных необходимо в автоматизированном режиме контролировать состояние рабочих систем детектора. Также необходимо в режиме экспресс-оффлайн контролировать и мониторировать конфигурации системы сбора данных, включая хранение, управление и визуализацию параметров настройки (пороги напряжения, временные задержки и т.д.) компонентов считывающей электроники и триггера. Состояние систем детектора и конфигурация системы сбора данных непосредственно влияют на качество регистрируемых данных, которое также необходимо мониторировать. Для обеспечения бесперебойной работы детектора TRT, а также гарантии качества регистрируемых им данных необходимо осуществлять контроль рабочих систем детектора и мониторировать около 400000 каналов, информации и более 22600 компонентов считывающей электроники. Работа с таким объемом данных требует внедрения автоматических программных средств. В работе впервые была реализована программная система для мониторинга и контроля конфигураций рабочих систем и контроля качества регистрируемых данных детектора TRT в эксперименте ATLAS. Были выполнены внедрение и надежная поддержка разработанного программного обеспечения. В системе были учтены следующие положения: - В условиях длительного этапа подготовки эксперимента и эксплуатации, система учитывает возможные модификации для удовлетворения изменяющимся требованиям в процессе разработки и эксплуатации; - Система обладает достаточной модульностью для успешной интеграции с существующими компонентами; Основными методами исследований, используемыми в работе, являлись методы структурного и функционального анализа, и теории алгоритмов. Современное программное обеспечение крупных физических экспериментов основывается на наборе различного рода программных сред, компонентов и модулей. Существует больше количество задач и целей, решаемых при помощи программных средств. При разработке программного модуля, входящего в состав инфраструктуры эксперимента, следует учесть существование большого числа различного рода данных и соответствующих программных служб. Например, технические данные, данные геометрии установки, базы данных системы сбора данных и системы контроля физической установки. Базы данных могут быть как,реального времени, так и автономные. Также существуют данные событий, условий и конфигураций. Используются.различные службы управления-данными: Особенности программного обеспечения в области крупных экспериментов заключаются в следующем: - Большое- число* данных,, подлежащих регистрации, хранению, обработке и визуализации, - Широкий ряд программных систем предназначен для выполнения обработки данных в реальном времени, - Пользователи разрабатывают свои собственные программные модули» в единой программной' среде, обеспечивающей основной" функционал и единую геометрию эксперимента, а также содержащей необходимые библиотеки и интерфейсы доступа к данным и программным службам. Поскольку в программном, обеспечении эксперимента широко принято использование распределенных информационных ресурсов, наиболее-рациональной«, является; сервисно-ориентированная архитектура. . Таким, образом, может быть реализованы принципы многократного использования функциональных элементов, ликвидации дублирования функциональности в программном обеспечении, унификации типовых операционных процессов. Компоненты программы« могут быть распределены по разным узлам сети,, и предлагаются как независимые, слабо связанные, заменяемые сервисы-приложения. Модель предполагает инкапсуляцию деталей реализации конкретного компонента от остальных компонентов. В условиях проведения крупных экспериментов, когда программные компоненты разрабатываются разными рабочими группами на разных языках программирования и платформах следование модели позволяет реализовать интерфейсы, обеспечивающие доступ к функционалу модуля со стороны других модулей. Разрабатываемые в эксперименте уникальные программные средства реализуют функции управления хранящимися данными, возможности просмотра, передачи данных между базами данных и электроникой, возможности создания' кортежей конфигурационных данных и т.д. Хранящиеся данные подлежат анализу и«обработке. Существует условное разделение программного* обеспечения на программное обеспечение реального времени и автономное. Критерием разделения-является достижения требуемого соотношения времени отклика и точности и детализации обработки данных. В соответствии с этим разделением ведутся разработки программного обеспечения. В том случае, если результаты обработки данных должны незамедлительно вносить изменения в режим работы систем эксперимента, программное обеспечение работает в режиме реального времени. К таким данным относятся критические данные системы контроля детектора. Это могут быть сигналы тревог, в случае, если ключевые параметры работы какой-либо системы вышли за допустимые пределы. Также к системам реального времени относится »система* триггера, вырабатывающая сигнал, разрешающий запись экспериментальных данных, в случае если результатом экспресс обработки является заключение, что данное физическое событие представляет интерес для данного исследования. Большая часть экспериментальных данных представляет интерес для последующей обработки. При обработке такого рода данных приоритет смещается от скорости вынесения результата в сторону точности вынесенного результата и глубины детализации рассмотрения данных. В таком случае речь идет об автономных данных. Для обработки экспериментальных данных, а также проведения специальных вычислений используются специальные вычислительные среды. Вычислительная среда эксперимента призвана решать широкий спектр задач, связанных с физическими вычислениями и обработкой? экспериментальных данных: эмуляция физических процессов и работы, эксперимента,, разработка программных триггеров — систем экспресс-обработки поступающих, данных, с целью выработки^ сигнала записи» интересующих физических событий, программы реконструкции физических процессов по: полученным экспериментальным результатам, программы физического анализа данных, визуализация иг т.д. Вычислительная ^ среда эксперимента- - программное обеспечение, включающее- необходимые и часто используемые алгоритмы, данные, механизмы и программные модули для обработки данных конкретного эксперимента. Вычислительная среда эксперимента является* основой' для разработки, собственных приложений пользователями. и предоставляет единый интерфейс доступа к основным вычислительным возможностям и сервисам, однако- при, этом не включает средства управления. Использование такой среды позволяет реализовывать единые алгоритмы, как, например, алгоритмы, связанные* с геометрией эксперимента. Вычислительная, среда эксперимента решает следующие основные задачи: - Структура программного«-обеспечения, куда разработчики встраивают свой код; - Обеспечение основного функционала; - Обеспечивает единый подход к созданию программных модулей. Примером удачной реализации такой среды- является система Gaudi[5], созданная- и ориентированная для работы в эксперименте LHCb[6] на ускорителе LHC. Система Gaudi была взята за основу при создании среды эксперимента ATLAS - Athena[7]. Система Athena предоставляет разработчику следующие возможности: алгоритмы, работа с объектами данных, специальные службы, преобразование данных, работа с параметрами алгоритмов и служб, поддержка управлением заданиями. Среда Athena представляет единый интерфейс, обеспечивающий доступ ко всем данным, необходимым для выполнения физического анализа. Кроме того, система Athena представляет возможности мониторинга в реальном времени физических событий и статистической информации, характеризующей работу детектора и подсистемы c6opas данных DAQ (Data Acquisition System)[8]. Все уровни обработки данных эксперимента ATLAS, начиная от триггера высокого уровня, до эмуляции, событий, реконструкции^ и анализа происходят в рамках среды Athena. Данный подход наиболее удобен разработчикам кода и пользователям, так как позволяет тестировать и запускать алгоритмический код, с гарантией, что вся геометрия детектора и условия будут одинаковы для всех типов приложений: эмуляция, реконструкция, анализ, визуализация. Для реализации функций эмуляции физических процессов и работы экспериментов разрабатываются специальные системы эмуляции. В области физики элементарных частиц основными системами являются Pythia[9] и Geant4[10]. Pythia - программа моделирования процессов столкновения элементарных частиц^ при высоких энергиях на ускорителях элементарных частиц. Geant4 (англ. GEometry ANd Tracking — геометрия и трекинг) является программой для моделирования прохождения элементарных частиц через вещество с использованием методов Монте-Карло. Система разработана в ЦЕРНе на объектно-ориентированном языке программирования С++ и является дальнейшим развитием предыдущих версий Géant. При обработке данных и анализе полученных результатов в ряде случаев разрабатывается программное обеспечение, оценивающее результат по набору заданных критериев. В большинстве случаев проверка результатов работы систем и качества-полученных экспериментальных данных требует творческой оценки группы специалистов. В этом случае ставится задача представления экспериментальных данных наглядным и удобным для восприятия4, пользователя способом. И в случае большого' объема таких данных, ставится задача^ о- создании5 и использовании графических средств представления данных, предоставляющих возможности управления, детализацией^ представления и- ориентированных на представления данных конкретной^ системы. Системы графического представления данных должны представлять, изображения с. учетом реальной геометрии» целевой системы. Общим подходом является использование специальных систем, содержащих набор графических библиотек и примитивов, а также предоставляющих специальные языковые и интерактивные средства разработки. Системы визуализации эксперимента, выполняющие в большинстве случаев роль, дисплеев событий, разрабатываются, практически во» всех крупных экспериментах. Дисплей, событий, - программное' средство графического представления наблюдаемого физического явления: В рамках эксперимента ATLAS- ведутся разработки программных средств графической визуализации экспериментальных данных. Система 1 разработки ROOT[ll], используемая, в качестве основной среды обработки данных экспериментов на ускорителе LHG, содержит большое число библиотек, описывающих графические примитивы, и предоставляет широкие возможности для работы с гистограммами и графиками. Однако для визуализации треков элементарных частиц разрабатываются более сложные системы, ориентированные на архитектуру и геометрию детектора. Примерами, таких систем в эксперименте ATLAS- являются: Atlantis[12], PERSINT[13] и Virtual Point 1 [14]. Данные системы предоставляют графическое изображение компонентов детектора и, наложенные на них, треки частиц. При этом системы PERSINT и Virtual Point 1 работают в. режиме трехмерной графики. Системы работают с данными представленными системой Athena. Данные физических событий детектора TRT могут быть представлены при помощи вышеперечисленных средств визуализации эксперимента ATLAS. Однако существовала необходимость, при помощю единого графического интерфейса представлять с детализацией до уровня различных структурных компонентов детектора данные^ физических событий, статистические данные, характеризующие качество полученных физическим данных, а также данные об используемых конфигурациях систем и условиях эксплуатации. В рамках данной работы было создано программное обеспечение для визуализации данных детектора TRT. Данная программа визуализации используется как универсальное средство мониторинга детектора на этапах тестирования, ввода в эксплуатацию и работы в штатном режиме. При создании инфраструктуры хранения экспериментальных данных, к основным задачам относятся организация структурированного хранения данных с реализацией возможности совместного использования различных по типу и назначению баз данных, а также реализация рационального доступа к данным. Такая организация позволит в дальнейшем полностью восстановить процесс эксперимента и предоставит ученым всю необходимую информацию. В основе систем хранения экспериментальных данных как правило лежат стандартные РСУБД[15] (Oracle[16], MySQL[17] и т.д.). На основе стандартных РСУБД могут разрабатываться надстройки, ориентирующие систему хранения на экспериментальные данные. Также в рамках СУБД реализуются оптимальные и эффективные схемы организации хранения данных (таблицы, представления, хранимые процедуры, хранимые типы и т.д.). В ряде случаев и специфических задач используются файловые системы хранения[15] на основе технологии XML[18] и файлов уникального типа. В области экспериментальной? физики; используются два широких подхода, к- ранению- данных: хранение данные на основе использования файлов и использования реляционных баз данных[19]. Оба подхода хранения дополняют друг друга и используются5 совместно. Файловое хранение-обычно- используется для больших' наборов экспериментальных данных., Хранилища на основе баз данных используется; когда требуется! одновременная; запись- многими; пользователями;, поддержкам транзакций;, когда? обработка^ дынных; неотъемлемо? распределенная; обычно с централизованной": записью» данных: и распределенным, чтением, когда требуется^ индексация? для; выполнения» быстрых запросов? на умеренных объемах данных, и где требуется; структурированная; архивное;: хранение и поиск на основе? запросов. Конкретная реализация систем хранения экспериментальных данных не тривиальна и решаются в» рамках отдельного эксперимента: Обычно на основе реляционных СУБД создаются- системы, хранения; при этом внутренняя структура реализована в виде множества связанных таблиц, реализующих: как» функции непосредственно хранения данных, так и механизмы рационального доступа и поиска. Также в реляционных базахданных хранятся; ссылки навнешние файлы данных. Экспериментальныетданные событиш поступают с большой; частотой порядка гигабайт в секунду. При этом первично полученные данные позднее пройдут несколько этапов; автономной обработки. Наиболее рациональным способом хранения; таких данных является запись их в большие; файлы необработанных данных с уникальными именами, которые впоследствии; будут обработаны[7]. При этом соответствующие условия, при которых был получен такой файл, а именно данные использованных конфигураций-рабочих систем и т.д., записываются в реляционные базы данных. Также N реляционная база данных хранит ссылки на файлы данных, соответствующие каждому набору данных условий, таким образом, каталогизируя файлы. В: качестве указателя; внешнего файла данных может выступать, например, номер экспериментального запуска. Таким образом, система хранения данных современных экспериментов представляет собой комбинированное хранение на'основе файловых и реляционных баз данных. Данный подход используется- в • экспериментах на ускор>ителе LHC. Такая- организация-позволяет эффективно записывать большой объем данных событий, при этом-одновременная- поддержка реляционных баз данных условий, позволяет эффективно выполнять запросы и получать необходимый,файл данных. В" эксперименте ATLAS на ускорителе5 LHC при1 реализации' систем хранения-активно используются? системы COOL[20] и CORAL[21], созданные в, ЦЕРНе. Программный пакет COOL реализован на основе механизма интервалов истины, т.е.- объекты или ссылки на объекты^ хранящиеся^ базе данных COOL, имеют соответствующее время« так называемых начала и окончания* периода, в течение которого- эти. данные истинны. Система CORAL это программный, пакет, реализующий, основные операции для работы с данными. Основной1 целью при разработке являлось создание программного продукта, осуществляющего доступ к данным, хранящимся,в, СУБД. При этом доступ данных с точки зрения* программиста не должен зависеть.от используемой технологии СУБД. Вг рамках детектора TRT для хранения^ данных системы, триггера, и сбора данных TDAQ[8], использовалась база, данных OKS (Object Kernel Source)[22], разработанной* в Петербурском институте ядерной физики им. П.Б. Константинова. База данных OKS основана на.использовании файлов XML. Сервер OKS является расширением репозитория базы данных -файлового хранилища и предоставляет возможности управления множеством файлов XML. В задачи данной диссертационной работы входит замена технологии хранения OKS на использование СУБД Oracle. Большинство сервисов системы управления детектором DCS (Detector Control Sysytem)[23] в. детекторе TRT реализованы при помощи системы визуализации и управления процессами- PVSS[24] (пер. с нем. Prozessvisualisierungs- und Steuerungs-System). Система PVSS предоставляет возможности построения систем хранения, являясь надстройкой над РСУБД Oracle. Для доступа к данным системы PVSS могут быть использованы запросы SQL и вызовы хранимых процедур Oracle, реализованные при помощи системы CORAL. В рамках данной работы велась разработка базы данных системы TDAQ детектора TRT на основе СУБД Oracle, а также интерфейсной библиотеки для работы с данными систем TDAQ-и, DCS. В'задачи-проекта входило замена ранее использовавшейся базы данных на основе технологии OKS. Разработка интерфейсной библиотеки связано с необходимостью создания набора приложений для администрирования базы данных и управления конфигурациями системы DAQ. Кроме этого, библиотека позволила» реализовать программные методы автоматического управления конфигурациями и передачи данных между системами DAQ и DCS, а также обеспечила доступ к данным систем для» средств графической визуализации. Реализация библиотеки обеспечила интерфейсный программный слой между внутренней организацией баз данных детектора TRT и внешними приложениями пользователей. Результат анализа представлен в таблице 1. Таблица 1. Программные средства эксперимента ATLAS Основные системы / Типы программных средств Базовые системы и библиотеки Интерфейсы Высокоуровне вые системы Системы хранения данных Данные событий Файлы необработанных данных POOL, RAL Athena Данные условий и конфигураций Файлы XML OKS Oracle, MySQL COOL CORAL Разделяемые библиотеки С++ OKS, Athena, приложения мониторинга Система сбора данных Oracle COOL CORAL Разделяемые библиотеки С++ Athena, приложения мониторинга Система контроля детектора Oracle Oracle Stored Procedures, CORAL PVSS Программные средства визуализации ROOT GraXML, GeoModel, PERSINT • Atlantis, PERSINT, Virtual Point 1 Вычислительная среда эксперимента Gaudi, Athena ROOT Athena Генераторы событий Pythia, Geant4 ROOT Athena Разнообразие используемых средств демонстрирует необходимость разработки большого числа интерфейсов, а также обуславливает проблему согласования форматов данных. Поскольку различные приложения и данные, находятся в сфере ответственности разных пользователей, то наиболее рационально в данном случае будет построение модели на основе сервисно-ориентированной архитектура программного обеспечения, когда предполагается интеграция вновь разрабатываемых модулей к единой программной шине. В рамках эксперимента ATLAS такой шиной является вычислительная среда Athena. Научная библиотека диссертаций и авторефератов disserCat http://www.dissercat.com/content/razrabotka-sistemy-khraneniya-kontrolya-i-vizualizatsii-informatsii-trekovogo-detektora-pere#ixzz4I99BSLtM