Программы для ЭВМ

Программа «check_dcache_pools» представляет собой сенсор для системы мониторинга Nagios и предназначена для проверки состояния элементов системы хранения dCache (т.н. пулов). Сенсор позволяет оперативно отслеживать возникновение на пулах нештатных ситуаций, повлекших за собой смену состояния пула и, как следствие, недоступность файлов, хранящихся на этом пуле. Сенсор поддерживает работу как с обычной системой dCache, так и с системой интегрированной с ленточной библиотекой. Тип ЭВМ: IBM compatible. ОС: CentOS 7. Python 2

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программный комплекс предназначен для извлечения, обработки и загрузки по расписанию обновлённых и исторических данных в полнотекстовый индекс DKB (на основе Elasticsearch) из различных источников данных, таких как: ATLAS Production System, ATLAS Metadata Interface (AMI), Rucio. Python 2, Bourne Shell

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа обеспечивает выполнение следующих функций: сбор мета-информации (извлечение данных о задачах в системе управления заданиями и загрузкой, определение соответствия между используемыми данными для обработки и пользователями и агрегация соответствующих данных для каждого пользователя); формирование иерархии данных (в виде связанных ациклических графов - упорядоченное множество упорядоченных деревьев); синхронизация информации, полученной из запущенных задач с персонализированным профилем пользователя; взаимодействие со сторонней системой управления распределенными данными для получения мета-информации об используемых данных (извлечение атрибутов для описания контента данных и формирования профиля пользователя). Python 2.6.6 и выше

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа используется для анализа данных, полученных в ходе физических экспериментов (физика высоких энергий). Функции программы: создание модели зависимости (на основе методов машинного обучения) для тренировочной выборки данных, применение модели для генерации предсказаний длительности выполнения заданий. Python 2.6.6 и выше

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа основана на использовании теории массового обслуживания, где поток требований на обслуживание имитирует процесс обработки вычислительных задач: генерация вычислительных задач (задаются такие параметры как время постановки в очередь, время обработки на рабочих узлах, количество рабочих узлов, используемых для обработки); постановка задач в очередь (порядок элементов в очереди задается одной из дисциплин: FIFO или Priority); постановка задач на обработку (назначение запрашиваемого количества рабочих узлов вычислительной задаче, время завершения определяется как время начала обработки плюс запрашиваемое время на обработку). При генерации вычислительных задач параметры могут задаваться либо с использованием предопределенных значений, либо сгенерированных случайным образом, которые подчиняются распределению Пуассона. Программа учитывает накладываемые требования и ограничения суперкомпьютера Titan: общее количество рабочих узлов равно 18,688; предельное количество задач в очереди для одного пользователя равно 4; использование буфера очереди для исключения потерь задач при достижении их предельного количества в очереди. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа представляет собой web-приложение и позволяет осуществлять управление и контроль над аналитическими процессами (в частности, управление запусками процессов создания предиктивных моделей, генерации предсказаний и оценки полученных результатов), а также предоставляет информацию о текущем состоянии вычислительных заданий и соответствующие метрики качества выполненных расчетов по оценке времени обработки вычислительных заданий. Программа интегрирована с системой управления потоками заданий и загрузкой (ProdSys2/PanDA). Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для запуска алгоритмов генерации событий для моделирования методом Монте-Карло в распределенной вычислительной среде. Генерация событий представляет собой моделирование соударений протонов в общем для эксперимента АТЛАС формате для дальнейшего моделирования прохождения частиц через детектор и исследования отклика детектора на различные процессы. Функциональные возможности: извлечение необходимых параметров из файлов метаданных, описывающих генераторы событий; поддержка различных источников метаданных, включая распределенную файловую систему и систему контроля версий; автоматическое определение необходимых входных данных для генератора событий из файла метаданных; формирование параметров задачи в системе управления загрузкой; применение фильтров событий для генераций событий, отвечающих заданным физическим процессам. Программа создана в рамках соглашения №14.Z50.31.0024 от 14.05.2018 с Министерством образования и науки Российской Федерации. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для распознавания состояний возможного нарушения мозгового кровообращения, вызванных остеохондрозом шейного отдела позвоночника, по производным факторам вариабельности сердечного ритма. Программа получает на вход данные вариабельности сердечного ритма и вычисляет значения требуемых факторов для определения требуемых характеристик данных. Рассматриваемые факторы являются производными зависимости длины кардиоинтервала от длины пульсовой волны, а именно угол наклона линии регрессии, смещение точек линии регрессии, среднеквадратичное отклонение длины кардиоинтервала от длины пульсовой волны. По данным факторам производится определение возможной принадлежности пациента к группе с остеохондрозом шейного отдела позвоночника. Полученные результаты расчетов имеют определенную значимость для исследования воздействия нейростимуляци на показатели вариабельности сердечного ритма при наличии нарушений мозгового кровообращения. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест ПК; ОС: Windows, Linux. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для распознавания состояний возможного нарушения мозгового кровообращения вызванного вегетососудистой дистонией головного мозга по производным факторам вариабельности сердечного ритма. Программа получает на вход данные вариабельности сердечного ритма и вычисляет значения требуемых факторов для определения требуемых характеристик данных. Рассматриваемые факторы являются производными зависимости длины кардиоинтервала от длины пульсовой волны, а именно угол наклона линии регрессии, смещение точек линии регрессии, среднеквадратичное отклонение длины кардиоинтервала от длины пульсовой волны. По данным факторам производится определение возможной принадлежности пациента к группе с нарушением мозгового кровообращения. Полученные результаты расчетов имеют большую значимость для исследования воздействия нейростимуляции на показатели вариабельности сердечного ритма при наличии нарушений мозгового кровообращения. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для автоматического формирования исполняемых задач для неоднородных данных. Программа используется в физическом эксперименте АТЛАС. Программа поддерживает иерархическую модель данных, используемую для организации данных в эксперименте АТЛАС, согласно которой, каждый результат моделирования или столкновения частиц описывается в виде специальной структуры данных - события. Группы последовательных событий объединяются в файлы. Файлы с событиями одного формата и, созданными с одинаковыми конфигурациями физического программного обеспечения объединяются одним признаком - датасет. Контейнер содержит датасеты, которые могут быть одного типа - однородный контейнер, либо разного типа (или созданные с разными конфигурациями) - неоднородный контейнер. Функции программы: автоматическое разбиение неоднородных контейнеров, формируя набор задач, передаваемых системе управления загрузкой АТЛАС; автоматическое назначение специальных меток обработанным контейнерам. Программа создана в рамках соглашения №14.Z50.31.0024 от 14.05.2014 с Министерством образования и науки Российской Федерации. Python 2.7

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)