Normal view MARC view ISBD view

Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica : doktorska disertacija / Kristina Marasović ; [Domagoj Jakobović]

By: Marasović, Kristina.
Contributor(s): Jakobović, Domagoj [ths].
Material type: TextTextPublisher: Zagreb : K. Marasović ; Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2009Description: V, 142 str. : graf. prikazi, formule, t ; 30 cm. + CD.Summary: Suvremeni eksperimenti iz fizike elementarnih čestica koriste se kružnim akceleratorima kojima ubrzavaju snopove čestica u suprotnim smjerovima te ih potom sudaraju na mjestima gdje su postavljeni detektori. Sudari čestica rezultiraju velikom količinom podataka iz koje se, uz pomoć sustava s grozdom računala i prikladnom programskom podrškom, izabiru najvažniji podaci za pohranu u svrhu provođenja offline analize. Upravljanje radom ovakvih sustava mora osigurati nepostojanje mrtvog vremena u obradi podataka. To je složeni proces koji uključuje 24-satno nadgledanje svakog pojedinog čvora grozda s ciljem uočavanja abnormalnosti njegovog rada, te brzo i pouzdano poduzimanje akcija za njegov oporavak. Idealno bi bilo kada bi se problemi mogli predvidjeti prije narušavanja izvođenja cijelog sustava ili njegovog zastoja u radu. Trenutno se za potrebe upravljanja radom navedenih sustava ne koriste gotovo nikakve metode automatizacije u rješavanju nastalih problema. Sigurnost i pouzdanost rada upravljanog sustava ovise isključivo o ljudskom operateru koji teško ispunjava prethodno navedene zahtjeve. U ovom doktorskom radu predložen je inteligentni programski sustav kojim se automatiziraju kritične radnje upravljanja računalnim grozdom namijenjenog filtriranju podataka u eksperimentima fizike elementarnih čestica, te time pomaže ljudskom operateru u rješavanju problema. U radu je opisana arhitektura modela inteligentnog upravljanja koja je ostvarena primjenom tehnologije ekspertnih sustava te metoda statistike i statističkog upravljanja procesom. Model inteligentnog upravljanja razvijen je i ispitan u stvarnom okruženju CMS eksperimenta. U radu su prikazani i analizirani rezultati dobiveni nizom ispitivanja predloženog modela upravljanja s ciljem utvrđivanja zadovoljavanja uvjeta koji su postavljeni na rad upravljačkog sustava. Rad je zaključen smjernicama za moguća buduća istraživanja u navedenoj problemskoj domeni. Ključne riječi: Upravljanje sustavom, detekcija pogreške, oporavak sustava, ekspertni sustavi, statističko upavljanje procesom.Summary: Modern particle physics experiments observing collisions of particle beams generate large amounts of data. Complex trigger and data acquisition systems are built to select on-line the most interesting events and write them to persistent storage. The final stage of this selection process nowadays often happens on large computer clusters. The stable and reliable operation of such event filter clusters is critical for the success of these experiments. Operating the event filter cluster must ensure dead time free processing of large amount of data, thus, requiring 24-hours continuous status monitoring of each process node and fast detection and problem solving. Ideally, problems should be recognized before they deteriorate the system performance. The process control of the event filter cluster is exclusively performed by a human operator, placing high demands difficult to accomplish. In this thesis a hybrid system based on expert system technology and statistical data analysis is proposed to address this issue. The system is built upon a scalable modular architecture and a design overview is given. The proposed hybrid system is designed and tested with an event filter cluster prototype based on the architecture of the CMS experiment. The test results with an analysis are provided. Finally, the future possibilities are discussed. Keywords: Process control, fault detection and diagnosis, recovery, expert systems, statistical process control.
Tags from this library: No tags from this library for this title. Log in to add tags.
Item type Current location Call number Vol info Copy number Status Date due Barcode Item holds
Doktorska disertacija Doktorska disertacija Središnja knjižnica
KF
KF-4246 004.891 MARAS int 26475 Available 0000000773607
Doktorska disertacija Doktorska disertacija Središnja knjižnica
KF-4246 004.891 MARAS int 26476 4 0000000773614
Doktorska disertacija Doktorska disertacija Središnja knjižnica
KF-4246 004.891 MARAS int 26476/cd 4 0000000773621
Total holds: 0

Bibliografija str.125-130

Suvremeni eksperimenti iz fizike elementarnih čestica koriste se kružnim
akceleratorima kojima ubrzavaju snopove čestica u suprotnim smjerovima te
ih potom sudaraju na mjestima gdje su postavljeni detektori. Sudari čestica
rezultiraju velikom količinom podataka iz koje se, uz pomoć sustava s grozdom
računala i prikladnom programskom podrškom, izabiru najvažniji podaci za
pohranu u svrhu provođenja offline analize. Upravljanje radom ovakvih sustava
mora osigurati nepostojanje mrtvog vremena u obradi podataka. To je složeni
proces koji uključuje 24-satno nadgledanje svakog pojedinog čvora grozda s
ciljem uočavanja abnormalnosti njegovog rada, te brzo i pouzdano poduzimanje
akcija za njegov oporavak. Idealno bi bilo kada bi se problemi mogli
predvidjeti prije narušavanja izvođenja cijelog sustava ili njegovog zastoja
u radu. Trenutno se za potrebe upravljanja radom navedenih sustava ne koriste
gotovo nikakve metode automatizacije u rješavanju nastalih problema. Sigurnost
i pouzdanost rada upravljanog sustava ovise isključivo o ljudskom operateru
koji teško ispunjava prethodno navedene zahtjeve. U ovom doktorskom radu
predložen je inteligentni programski sustav kojim se automatiziraju kritične
radnje upravljanja računalnim grozdom namijenjenog filtriranju podataka u
eksperimentima fizike elementarnih čestica, te time pomaže ljudskom operateru
u rješavanju problema. U radu je opisana arhitektura modela inteligentnog
upravljanja koja je ostvarena primjenom tehnologije ekspertnih sustava te
metoda statistike i statističkog upravljanja procesom. Model inteligentnog
upravljanja razvijen je i ispitan u stvarnom okruženju CMS eksperimenta. U
radu su prikazani i analizirani rezultati dobiveni nizom ispitivanja predloženog
modela upravljanja s ciljem utvrđivanja zadovoljavanja uvjeta koji su postavljeni
na rad upravljačkog sustava. Rad je zaključen smjernicama za moguća buduća
istraživanja u navedenoj problemskoj domeni.
Ključne riječi:
Upravljanje sustavom, detekcija pogreške, oporavak sustava, ekspertni sustavi,
statističko upavljanje procesom.

Modern particle physics experiments observing collisions of particle beams
generate large amounts of data. Complex trigger and data acquisition systems
are built to select on-line the most interesting events and write them to
persistent storage. The final stage of this selection process nowadays often
happens on large computer clusters. The stable and reliable operation of such
event filter clusters is critical for the success of these experiments.
Operating the event filter cluster must ensure dead time free processing of
large amount of data, thus, requiring 24-hours continuous status monitoring of
each process node and fast detection and problem solving. Ideally, problems
should be recognized before they deteriorate the system performance. The process
control of the event filter cluster is exclusively performed by a human
operator, placing high demands difficult to accomplish. In this thesis a hybrid
system based on expert system technology and statistical data analysis is
proposed to address this issue. The system is built upon a scalable modular
architecture and a design overview is given. The proposed hybrid system is
designed and tested with an event filter cluster prototype based on the
architecture of the CMS experiment. The test results with an analysis are provided.
Finally, the future possibilities are discussed.
Keywords:
Process control, fault detection and diagnosis, recovery,
expert systems, statistical process control.

There are no comments for this item.

Log in to your account to post a comment.

Središnja knjižnica Fakulteta elektrotehnike i računarstva, Unska 3, 10000 Zagreb
tel +385 1 6129 886 | fax +385 1 6129 888 | ferlib@fer.hr