Ситема подготовки кадров ВМК МГУ в области грид- технологий и распределенного компьютинга В.А. Сухомлин, А.П. Афанасьев, Л.А. Калиниченко, М.А. Посыпкин, С.А. Ступников, О.В. Сухорослов Дубна, 03 декабря 2010 г.

Постановка задачи Создание системы подготовки кадров в сфере грид - технологий и распределенного компьютинга в рамках системы ВПО ( системы грид - образования - СГО ), включая : - определение места СГО в системе ВПО -создание учебно - методического обеспечения ( спецификации объема знаний, учебных программ, учебных курсов и практических занятий, УМК и пр.) -создание учебной грид - инфраструктуры -создание программного обеспечения промежуточного слоя (middleware) для СГО -организация учебных процессов для классической и смешанных форм обучения

Модель университетского классического ИТ-образования Университетское ИТ-образование Computational Science (applied mathematics)applied mathematics Computing Computer Engineering-CE2004 Computer Science - CS2008 Information Systems - IS2008 Software Engineering - SE2004 Information Technology - IT2008 …

Направления ИТ - образования классических российских университетов Прикладная математика и информатика - Создано и развивается ВМК 40 лет ( реализуют >50 университетов ) – эквивалент Computational Science Фундаментальная информатика и информационные технологии – ФИИТ ( до 2010 года « Информационные технологии ») - эквивалент Computing ( Создано и развивается ВМК с 2002 года, реализуют >30 университетов ) *) УМО классических университетов приняло решение в 2008 г. об уточнении названия направления « Информационные технологии », предложив для новое название « Фундаментальная информатика и информационные технологии » ( ФИИТ ), что более точно отражает сектор ИТ - образования с позиций классических университетов.

Модель уровневой системы ВПО Бакалавр 1 Магистр 1 Бакалавр 1 Магистр 2 Бакалавр 2 Аспирантура Специалист 2 (107 специальностей) Второе высшее образование Первое Высшее образование

Профили для ФИИТ в ФГОС третьего поколения Список профилей направления Фундаментальная информатика и информационные технологии – бакалавр ИТ 1.Информатика и компьютерные науки 2.Автоматизация научных исследований 3.Открытые информационные системы 4.Сетевые технологии 5.Инженерия программного обеспечения 6.Супервычисления 7.Интеллектуальные системы 8.Инженерия знаний и электронное обучение

Направления научной деятельности Магистра ИТ : в ФГОС третьего поколения Интеллектуальные системы ; Биоинформатика ; Когнитивные информационные технологии ; Вычислительные технологии ; Компьютерные науки ; Технологии баз данных ; Электронные библиотеки ; Параллельное и распределенное программирование ; Супервычисления. …

Выводы Наиболее адекватной платформой для создания системы подготовки кадров в области грид - технологий и супервычислений являются направления ФИИТ и ПМИ Актуальные образовательные задачи : - разработка профиля / трека для подготовки бакалавров ИТ, специализирующихся в области грид и распределенного компьютинга -разработка магистерской программы -Первоочередным шагом выбрана разработка магистерской программы, включая разработку соответствующего объема знаний и системы компетенций, учебной программы и учебного плана

Классификация Грид - технологий - вычислительные гриды, ориентированные на распределенные вычисления с целью образования « виртуального суперкомпьютера » - многими связанными посредством сети компьютерами, действующими совместно для решения сложных задач, требующих большого объема вычислений. - информационные гриды, обеспечивающие доступ к неоднородным, распределенным репозиториям данных большого объема наряду с разделяемым доступом к другим видам ресурсов. Также разделяют такие подвиды информационных гридов как : - гриды знаний, в которых акцентируется представление метаинформации об информационных ресурсах, включенных в грид, обеспечивающей возможности логических рассуждений при доступе к информационным ресурсам, - онтологические гриды с акцентом на представление информации о предметной области решаемых задач, - семантические гриды, в которых информационные и вычислительные ресурсы определяются посредством семантической модели, и др.

Классификация вычислительных Грид - технологий Вычислительная инфраструктура для e-Science включает два больших класса грид - технологий : -Сервисные гриды (service type Grids) - включая EGEE, D-Grid, BIG-Grid, NGS. Суммарная мощность в Европе – процессоров. -Гриды рабочих станций (Desktop Grids) – BOINC, SZTAKI Grid, Extramarura Grid, AlmereGrid – будучи объединенными формируют вычислительный ресурс в В качестве базовой технологии на первом этапе выбрана технология вычислительного грида рабочих станций BOINC

Модель технологии BOINC

Информационный грид с посредником на основе канонической информационной модели diversity of information models models, languages MDA SOA Digital Libraries Grid ODMG SQL UML XML Process Models Workflow Models Ontological Models Metadata Models architectures information resources accumulation of heterogeneous information resources need for integration, reuse and composition of information resources CORBA RDF DBMS OWL WFMA 12/30

Каноническая модель на основе языка Synthesis The main principle of canonical model consists in its extensibility. A kernel (SYNTHESIS language) of the canonical model is fixed. For each specific information model M of the environment an extension of the kernel is defined so that this extension together with the kernel is refined by M It is said that specification A refines specification D, if it is guaranteed that A can be instead of D so that the user of D does not notice this substitution R1 R2 R3 Resource information models E1 E2 E3 Canonical Model Kernel refines 13/30

Семантический грид, основанный на посреднике - Mediation Based Semantic Grid (MBSG) Infrastructure 14/30

План создания первой очереди системы Грид - образования Разработка модели ( архитектуры ) объема знаний (Knowledge of Body of Grid-Education – KoBGE) Разработка KoBGE Определение треков подготовки и их проекций на KoBGE Разработка системы курсов, практикумов, спецсеминаров Анализ и выбор типовых образовательных грид - сайтов грид - инфраструктуры Выбор, создание, отработка инструментальных средств реализации грид - вычислений ( рантайм ) E-Learning- решения для образовательного контента KoBGE E-Learning решения для связывания с грид - средой Формирование и расширение профильной виртуальной кафедры Создание профильной распределенной лаборатории Формирование учебной грид - инфраструктуры Развитие и отработка интеграционных решений для обеспечения бесшовного совместного использования разнородных грид - технологий Разработка и каталогизация грид - приложений Организационно - методическое обеспечение

7. Архитектура объема знаний. Предметные области DC1: Архитектура параллельных и распределенных вычислительных систем DC2: Парадигмы и методы распределенных вычислений и процессов обработки информации DC3: Грид - системы и ПО промежуточного слоя DC4: Распределенные объектные технологии DC5: Технологии облачных вычислений DC6: Онтологическое моделирование в грид - среде DC7: Методы обеспечения безопасности грид - систем DC8: Администрирование грид - систем DC9: Методы и средства разработки грид - приложений DC10: Организационно - методическое обеспечение грид - систем

IT (Computing) CS SEISsIT Общие комп. профессии … профиль Архитектура ОЗ Areas Arears Arears Arears Предметные области Темы Area Units Topics ТрекиТреки КурсыКурсы Прогр.КурсовПрогр.Курсов Общий профиль CS СтратегииСтратегии

Темы программы базового спецкурса – часть 1 Высокопроизводительные распределенные технологии и ГРИД Введение в параллельные и распределенные вычисления Основные технологии разработки программ для систем с общей и распределенной памятью Практикум по параллельным вычислением Введение в Грид - технологии Основы технологии Десктоп - грид Установка и настройка BOINC Запуск распределенных приложений в платформе BOINC Разработка и сборка приложений для платформы BOINC –I Разработка и сборка приложений для платформы BOINC –II Введение в технологию MapReduce, реализация на платформе Hadoop Разработка и запуск приложений на платформе Hadoop Высокоуровневые технологии на базе MapReduce, язык PIG, библиотека Cascading + Практикум ы ( Мастер - класс ) - Установка BOINC- сервера, создание BOINC- проекта, Развёртывание приложения,

Темы программы базового спецкурса – часть 2 Информационные грид - архитектуры Методы интеграции информационных ресурсов Информационные модели ресурсов и их унификация в семантическом гриде Онтологическое и концептуальное моделирование предметных областей при решении задач в семантическом гриде Инфраструктура промежуточного слоя предметных посредников для решения задач над множеством распределенных ресурсов в информационном гриде Организация решения задач над множеством интегрируемы информационных ресурсов грида

Проект открытый. Для его реализации будет использован консорциумный подход на базе сайта поддержки учебно - методических совета для направлений ПМИ и ФИИТ it-edu.ru

Партнеры К программе проявили интерес МГУ им. М. В. Ломоносова МФТИ МИЭТ СПбГУ КГУ … ТГТУ

Спасибо за внимание!