Effort EGI (Cloud e dintorni)

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
EBRCN General Meeting, Paris, 28-29/11/20021 WP4 Analysis of non-EBRCN databases and network services of interest to BRCs Current status Paolo Romano Questa.
Advertisements

1.E un algoritmo ricorsivo: Tutti le istanze di oggetti raggiungibili da un oggetto persistente diventano anchessi persistenti.
J0 1 Marco Ronchetti - Corso di Formazione Sodalia – Febbraio 2001 – Modulo Web Programming Tomcat configuration.
Fanno ormai parte della nostra vita di tutti i giorni….
COLT Enterprise Cloud Dionigi Faccenda La visione di COLT.
FASTVID RENTALS: BUSINESS MODELING 1. Business Modeling One of the major problems with most business engineering efforts, is that the software engineering.
Che ora e’/ Che ore sono?.
Extreme Cluster Administration Toolkit Alberto Crescente, INFN Sez. Padova.
G. Martellotti Roma RRB 16 Aprile Presentazione M&O cat A (per LHCb i M&O cat B sono gestiti autonomamente e non sono scrutinati fino al 2005/2006)
8 Maggio 2002Workshop CCR - La Biodola W2K Coordination Group & HEP-NT Report Enrico M.V. Fasanelli Gian Piero Siroli.
Mobilità tra i Paesi del Programma KA103 A.A. 2014/2015 (KA103) Mobility Tool+ e il Rapporto Finale Claudia Peritore Roma luglio 2015.
LE PREPOSIZIONI. Le Preposizioni semplici (Simple prepositions) A preposition describes a relationship between other words in a sentence. In itself, a.
XzelCloud Cloud Advanced Services on large-scale Federated Infrastructures Call ICT-7 (23 Apr ‘14) Marco Verlato (INFN-PD)
Domenico Elia1Riunione PRIN STOA-LHC / Bologna Attività per ALICE: sommario e prospettive Domenico Elia Riunione PRIN STOA-LHC Bologna, 18 Giugno.
Workshop della Commissione Calcolo e Reti 28 Maggio 2013 Federazione di risorse Cloud con CLEVER 1.
INFN—Catania Giuseppe Andronico Bologna, 23 Gennaio 2014.
Trasferimento Tecnologico Cristina Vistoli 1. Trasferimento tecnologico  Uno dei compiti istituzionali dell’INFN  Disciplinato da un regolamento conto.
FONDACloud Federated EnvirONment for Data Analysis in the Cloud Call ICT-7 (23 Apr ‘14) Luciano Gaido (INFN-TO)
Futuro di EGI EGI è menzionato esplicitamente nel draft delle nuove calls EU ( H2020 ) Da ultima versione (per me) data 18-9 di –HORIZON 2020 – WORK PROGRAMME.
Aggiornamento attivita’ gruppo Windows Gian Piero Siroli, Dip. di Fisica, Università di Bologna e INFN CCR, ottobre 2007.
IL blueprint e le esigenze per il progetti internazionali (EMI e EGI- InSPIRE) L. Gaido, INFN Torino Riunione del Comitato di Coordinamento IGI Roma, 12.
Report da OpenStack Summit Vancouver 2015 Giuseppe Andronico.
Claudio Grandi INFN Bologna Centres of Excellence in H2020 Claudio Grandi INFN-Bologna.
Valutazione proposte di corsi di formazione S. Arezzini, L
Summary di (quasi) tutti gli utenti non presentati…
App-to-Cloud Security
Riunione INFN – Bologna, 17 January 2013
l’organizzazione di IGI
SAL WP11 Bologna – CNAF – 5 Giugno 2015.
ITEM – PERCORSI FORMATIVI obiettivi e contenuti
Salvatore Upload data on Azure SQL Database using Azure Messaging, Stream Analytics & Logic Apps Salvatore
Luciano Gaido H2020: Evol-EGI status Luciano Gaido
Dichiarazione dei servizi di sito nel GOCDB
Jobs and occupations What do they do?
Cloud per HA nei Servizi
Alberto Masoni EU-IndiaGrid Project Manager INFN Sezione di Cagliari
PRIN Roma1 – status Luciano Barone, Alessandro De Salvo
Gruppo storage CCR Nuove attivita’ 2007 Alessandro Brunengo CCR - Roma
From 8 to 80 boxes. From FBSNG to Condor CPU Satura !
Sicurezza e Grid Computing
Come entrare in GILDA Riccardo Bruno INFN – Sez. CT
INFN Il calcolo scientifico presso la sede INFN di Padova e di Legnaro
Analisi dei dati dell’Esperimento ALICE
L’infrastruttura grid italiana nel contesto internazionale
(Breve) Riassunto del workshop WLCG
CNAF e Nuvole Comitato Tecnico del CNAF
INFN-TS INFN - Sezione di Trieste - C. Strizzolo - L. Strizzolo.
PI2S2 Regional Operation Centre Sistema di Supporto Sistema di Monitoring Rita Ricceri Consorzio Cometa Tutorial per Site Administrator Messina,
INFN Il calcolo scientifico presso la sede INFN di Padova e di Legnaro
Job Application Monitoring (JAM)
ONEDATA - distributed data caching -
Cos' è l'Augmented Reality? Perchè è diversa dalla Virtual Reality?
Highlights del meeting ESPP di Cracovia Settembre 2012 (FISICA DI G1)
AusTel by taha.a.
Risultati del questionario sui servizi middleware aggiuntivi
X. Specifications (IV).
I rapporti tra Corte di Giustizia e Corte di Strasburgo
Human machine interaction
Creare un server casalingo - 2
IGI e l’impatto sui servizi calcolo
Adolf Luther Born 1912 in Krefeld, Germany. Died 1990 Krefeld.
Studente : Andrea Cassarà Classe: 5AII A.S. 2014/2015 Link Sito
Antonietti EEE Beretta
Layout titolo Sottotitolo.
Circular economy e sharing logistics
ATLAS PRIN Roma1 - status Alessandro De Salvo
CdS 2017: embargo fino a TAUP2017
Italian RDA Node Emma Lazzeri – CNR-ISTI
EMI Fine progetto 30 Aprile 2013 Andamento progetto generale
Wikipedia Wikipedia è un'enciclopedia online, collaborativa e libera. Grazie al contributo di volontari da tutto il mondo, Wikipedia ad ora è disponibile.
Transcript della presentazione:

Effort EGI (Cloud e dintorni) PY4 (gennaio-aprile 2014) TSA2.6: allocati 14.79 PM mesi uomo, già fatti 9.03 (sostanzialmente WNoDeS) rimangono da fare 5.76 mesi uomo: sito(i) Openstack nel Testbed ( in prospettiva evoluzione verso pool di produzione) provare i PoC già definiti (quelli che sono interessanti per noi) proporre nuovi PoC  use case raccolti da Daniele? PY5 (maggio-dicembre 2014) TNA4.1 (Human Networks coordination (NILs, Operations Managers, Distributed Competence Centre coordination, VT coordination): 4 mesi uomo TNA4.3 (Distributed Competence Centre (NGI experts, Technical Champions – travel, Research Champions - travel): 2 mesi uomo TNA5.2 (Business models and proof of concepts): 5 mesi uomo (1 Bari) TSA5.1 (Operating a reliable federated institutional IaaS Cloud service): 1 mese uomo TSA5.2 (Participation in Proofs of Concept elicited by EGI): 1 mese uomo (Bari)

4 possibili attività: Ridefinizione attività WNoDeS (Quack), mantenere “client”? Davide, Eli, Gianni quanti mesi uomo in PY4? chi contribuisce? provare i PoC già definiti (vedi present. Salvatore Pinto): Quali?  vedi proposte Giacinto (slide successiva) phone con Salvatore? inserimento siti nel testbed FedCloud: Bari per ora. Altri? definire nuovi PoC: use case raccolti da Daniele?

Cose che PRISMA potrebbe realizzare/mettere a disposizione per EGI CloudTaskForce: 1) Custom VMI: Let the user upload it own image 2) Persistent VMI: snapshot of VM before shutdown, this could be used to start new virtual machine 3) Block Storage for the VM that need persistent storage 4) High Availability of “users services”. We can do it through LBaaS [in Havana it is already working] 5) Personal storage for user data (DropBox-Like, exploitable both from VM and user desktop) [Mountable , Private , File sharing] 6) GUI interface for starting the VMs 7) Simple Queue Service 8) Private VM images 9) Encrypted storage 10) Database-as-a-Service Interessante capire se si può fare: 1) Storage-as-a-Service with SAML2 authentication 2) Persistent images 3) Mountable containers Chiedere maggiori dettagli: 1) Virtual Laboratory PaaS service Interessante seguire gli sviluppi, perché potrebbero interessare INFN: 1) Service to easily store data, catalogue it search and download. 2) Storage usage statistics per-user 3) High Throughput Computing cluster instance running on-demand

Use case IGI-FUS Terzo livello del modello di calcolo del progetto drihm (I livello: hpc per modelli atmosferici, II livello: htc per modelli idronimici, II cloud per modelli idraulici) Molti piccoli applicativi singolo core, poca ram, differenti OS, alcuni licenziati, alcuni necessitano librerie grafiche e ambienti pesantemente customizzati Il loro run deve essere inserito all’interno di un workflow molto complesso che implica anche gli altri due livelli del modello di calcolo Applicazioni di bioinformatica: Parameter sweep applications of stochastic models – use case tipico da HTC ma che la comunità vorrebbe affrontare con un sistema misto HTC/CLOUD dove i job grid girano su macchine virtuali (approccio WNoDes) e interagiscono invece per il data management con data repository (possibilmente cloud storage) locali Applicazioni di biochimica: macromolecular surface analysis – stessi requirement del punto precedente Per 2 e 3 abbiamo già fatto esperienza con le applicazioni per use case molto limitati e non so quale possa il reale interesse delle comunità sul lungo periodo. Per EGI è sicuramente più interessante il caso 1) – DRIHM è un FP7 che sta già collaborando con EGI attraverso un working group dedicato : https://wiki.egi.eu/wiki/EGI-DRIHM_collaboration Potrebbe essere rendicontata anche come attività NA2