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Ultimo aggiornamento 6 nov 2017
Autore
Francesco Minarini
Sesso M
Esperimento CMS
Tipo Laurea Triennale
Destinazione dopo il cons. del titolo Laurea Secondo Livello (Italia)
Università Universita' Di Bologna
Strutt.INFN/Ente
Bologna
Titolo CMS processing efficiency: Big Data exploration with Kibana and Elasticsearch
Abstract LHC (Large Hadron Collider) ogni anno raccoglie dati, per un volume complessivo di decine di PetaBytes, provenienti da collisioni protone-protone e collisioni di ioni pesanti. In aggiunta a cio`, vanno considerati anche i dati ottenuti tramite le simulazioni Monte-Carlo. Il coordinamento delle risorse computazionali necessarie a gestire questi volumi di dati e` stato raggiunto sfruttando le tecnologie fornite da WLCG (Worldwide LHC Computational Grid), una collaborazione infrastrut- turale di centri di calcolo sparsi in tutto il mondo. Grazie a questa infrastruttura sono state possibili tutte le scoperte ottenute a LHC, compresa quella del bosone di Higgs. Nel corso degli anni sono stati raccolti e conservati anche dati di monitoraggio relativi alle operazioni di calcolo. Recentemente parte di questi metadati e` stata curata in modo tale da poter essere analizzata con tecnologie Big Data. Piu` specificamente, molte informazioni relative alla gestione dei 'payload' di CMS sono state raccolte in una unica istanza ElasticSearch, creando cosi` l'opportunita` di analizzare con strumenti estremamente potenti set di informazioni precedente- mente non accessibili. A dimostrazione delle potenzialita` di questo strumento, la presente tesi presenta lo studio delle CPU efficiencies di tutti i job sottomessi da CMS negli ultimi 9 mesi.
Anno iscrizione 2013
Data conseguimento 22 set 2017
Luogo conseguimento Bologna
Relatore/i
Bonacorsi Daniele   
File PDF
Tesi_Minarini.pdf
File PS