MRI-R2 Consortium: Development of Dynamic Network System (DYNES)

MRI-R2联盟:动态网络系统(DYNES)的开发

基本信息

  • 批准号:
    0958998
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 174.45万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-08-01 至 2013-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This award is funded under the American Recovery and Reinvestment Act of 2009 (Public Law 111-5). This project will develop and deploy the Dynamic Network System (DYNES), a nationwide cyber-instrument spanning 39 US universities and 16 regional networks. DYNES will support large, long-distance scientific data flows in the LHC, other leading programs in data intensive science (such as LIGO, Virtual Observatory, and other large scale sky surveys), and the broader scientific community. By integrating existing and emerging protocols and software for dynamic circuit provisioning and scheduling, in-depth end-to-end network path and end-system monitoring, and higher level services for management on a national scale, DYNES will allocate and schedule channels with bandwidth guarantees to several classes of prioritized data flows with known bandwidth requirements, and to the largest high priority data flows, enabling scientists to utilize and share network resources effectively. DYNES is dimensioned to support many data transfers which require aggregate network throughputs between sites of 1-20 Gbps, rising to the 40-100 Gbps range. This capacity will enhance researchers? ability to distribute, process, access, and collaboratively analyze 1 to 100 TB datasets at university-based Tier2 and Tier3 centers now, and PB-scale datasets once the LHC begins operation.DYNES is based on a ?hybrid? packet and circuit architecture composed of Internet2's ION service and extensions over regional and state networks to US campuses. It will connect with transoceanic (IRNC, USLHCNet), European (GÉANT), Asian (SINET3) and Latin American (RNP and ANSP) Research and Education networks. It will build on existing key open source software components that have already been individually field-tested and hardened: DCN Software Suite (OSCARS / DRAGON), perfSONAR, UltraLight Linux kernel, FDT, FDT/dCache, FDT/Hadoop, and PLaNeTs. The DYNES team will partner with the LHC and astrophysics communities, OSG, and Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) to deliver these capabilities to the LHC experiment as well as others such as LIGO, VO and eVLBI programs, broadening existing Grid computing systems by promoting the network to a reliable, high performance, actively managed component. Future science programs in HEP, astrophysics and gravity wave physics, and other data intensive disciplines, will be facilitated by DYNES? technologies and worldwide network partnerships. Working with CHEPREO and similar education and outreach efforts targeting under-served communities both in the US and overseas, DYNES will reach a wide variety of students at collaborating institutes including underrepresented groups and minorities. This will lower the barriers, and enable individual graduate students, undergrads, postdocs and faculty to use DYNES to achieve high throughput in support of their research in many data intensive fields.
该奖项由 2009 年美国复苏和再投资法案(公法 111-5)资助,该项目将开发和部署动态网络系统 (DYNES),这是一个覆盖 39 所美国大学和 16 个地区网络的全国性网络工具。将支持 LHC 中的大型长距离科学数据流、数据密集型科学的其他领先项目(例如 LIGO、虚拟天文台和其他大规模天空调查)以及更广泛的研究通过集成现有和新兴的动态电路配置和调度协议和软件、深入的端到端网络路径和终端系统监控以及全国范围内的更高级别的管理服务,DYNES 将进行分配和调度。具有带宽保证的多种类别的优先级数据流以及最大的高优先级数据流,使科学家能够有效地利用和共享网络资源,DYNES 的规模可支持需要站点之间聚合网络吞吐量的许多数据传输。的1-20 Gbps,升至 40-100 Gbps 范围,该容量将增强研究人员在大学二级和三级中心分发、处理、访问和协作分析 1 至 100 TB 数据集的能力。 DYNES 基于“混合”数据包和电路架构,由 Internet2 的 ION 服务以及通过区域和州网络扩展到美国校园的服务组成。将连接跨洋(IRNC、USLHCNet)、欧洲(GÉANT)、亚洲(SINET3)和拉丁美洲(RNP 和 ANSP)研究和教育网络 它将建立在已经过单独现场测试的现有关键开源软件组件的基础上。和强化:DCN 软件套件 (OSCARS / DRAGON)、perfSONAR、UltraLight Linux 内核、FDT、FDT/dCache、FDT/Hadoop 和 PLANeTs。 DYNES 团队将与 LHC 和天体物理学界、OSG 和全球 LHC 计算网格 (WLCG) 合作,为 LHC 实验以及 LIGO、VO 和 eVLBI 计划等其他项目提供这些功能,通过促进DYNES 将促进 HEP、天体物理学和重力波物理学以及其他数据密集型学科的未来科学项目成为可靠、高性能、主动管理的组成部分。 DYNES 与 CHEPREO 以及针对美国和海外服务不足的社区的类似教育和外展活动合作,将覆盖合作机构的各类学生,包括代表性不足的群体和少数族裔。使研究生、本科生、博士后和教师能够使用 DYNES 实现高通量,以支持他们在许多数据密集型领域的研究。

项目成果

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    Standard Grant
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知道了