prikaz prve stranice dokumenta Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica
No public access
doctoral thesis
Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2009. urn:nbn:hr:168:395242
Marasović, Kristina
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Department of Electronics, Microelectronics, Computer and Intelligent Systems
Ruđer Bošković Institute

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Marasović, K. (2009). Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica (Doctoral thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb: Ruđer Bošković Institute. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:395242

Marasović, Kristina. "Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica." Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; Ruđer Bošković Institute, 2009. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:395242

Marasović, Kristina. "Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica." Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; Ruđer Bošković Institute, 2009. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:395242

Marasović, K. (2009). 'Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica', Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; Ruđer Bošković Institute, accessed 16 January 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:395242

Marasović K. Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica [Doctoral thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb: Ruđer Bošković Institute; 2009 [cited 2025 January 16] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:395242

K. Marasović, "Inteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica", Doctoral thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb; Ruđer Bošković Institute, Zagreb, 2009. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:395242

Metadata
TitleInteligentno upravljanje grozdom računala za filtriranje događaja u eksperimentima fizike elementarnih čestica
Title (english)Intelligent process control of the event filter cluster for experiments in particle physics
AuthorKristina Marasović
MentorDomagoj Jakobović (mentor)
Committee memberLeo Budin (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDomagoj Jakobović (član povjerenstva)
Committee memberVuko Brigljević (član povjerenstva)
Committee memberDamir Kalpić (član povjerenstva)
Committee memberNikola Bogunović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
(Department of Electronics, Microelectronics, Computer and Intelligent Systems)
Zagreb
GranterRuđer Bošković Institute
Zagreb
Defense date and country2009-02-06, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Universal decimal classification
(UDC)		004 - Computer science and technology. Computing. Data processing
Abstract
Suvremeni eksperimenti iz fizike elementarnih čestica koriste se kružnim akceleratorima kojima ubrzavaju snopove čestica u suprotnim smjerovima te ih potom sudaraju na mjestima gdje su postavljeni detektori. Sudari čestica rezultiraju velikom količinom podataka iz koje se, uz pomoć sustava s grozdom računala i prikladnom programskom podrškom, izabiru najvažniji podaci za pohranu u svrhu provođenja offline analize. Upravljanje radom ovakvih sustava mora osigurati nepostojanje mrtvog vremena u obradi podataka. To je složeni proces koji uključuje 24-satno nadgledanje svakog pojedinog čvora grozda s ciljem uočavanja abnormalnosti njegovog rada, te brzo i pouzdano poduzimanje akcija za njegov oporavak. Idealno bi bilo kada bi se problemi mogli predvidjeti prije narušavanja izvođenja cijelog sustava ili njegovog zastoja u radu. Trenutno se za potrebe upravljanja radom navedenih sustava ne koriste gotovo nikakve metode automatizacije u rješavanju nastalih problema. Sigurnost i pouzdanost rada upravljanog sustava ovise isključivo o ljudskom operateru koji teško ispunjava prethodno navedene zahtjeve. U ovom doktorskom radu predložen je inteligentni programski sustav kojim se automatiziraju kritične radnje upravljanja računalnim grozdom namijenjenog filtriranju podataka u eksperimentima fizike elementarnih čestica, te time pomaže ljudskom operateru u rješavanju problema. U radu je opisana arhitektura modela inteligentnog upravljanja koja je ostvarena primjenom tehnologije ekspertnih sustava te metoda statistike i statističkog upravljanja procesom. Model inteligentnog upravljanja razvijen je i ispitan u stvarnom okruženju CMS eksperimenta. U radu su prikazani i analizirani rezultati dobiveni nizom ispitivanja predloženog modela upravljanja s ciljem utvrđivanja zadovoljavanja uvjeta koji su postavljeni na rad upravljačkog sustava. Rad je zaključen smjernicama za moguća buduća istraživanja u navedenoj problemskoj domeni.
Abstract (english)
Modern particle physics experiments observing collisions of particle beams generate large amounts of data. Complex trigger and data acquisition systems are built to select on-line the most interesting events and write them to persistent storage. The final stage of this selection process nowadays often happens on large computer clusters. The stable and reliable operation of such event filter clusters is critical for the success of these experiments. Operating the event filter cluster must ensure dead time free processing of large amount of data, thus, requiring 24-hours continuous status monitoring of each process node and fast detection and problem solving. Ideally, problems should be recognized before they deteriorate the system performance. The process control of the event filter cluster is exclusively performed by a human operator, placing high demands difficult to accomplish. In this thesis a hybrid system based on expert system technology and statistical data analysis is proposed to address this issue. The system is built upon a scalable modular architecture and a design overview is given. The proposed hybrid system is designed and tested with an event filter cluster prototype based on the architecture of the CMS experiment. The test results with an analysis are provided. Finally, the future possibilities are discussed.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:395242
ProjectNumber: 098-0982887-2872
Title: Masivni neutrini i astročestice: od fizike čestica do kozmologije
Leader: Ante Ljubičić
Jurisdiction: Croatia
Funder: MZOS
Funding stream: ZP
Study programmeTitle: Computer Science
Study programme type: university
Study level: postgraduate
Academic / professional title: Doktor znanosti (Doktor znanosti)
Catalog URLhttp://lib.fer.hr/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=33282
Type of resourceText
Extent142 str.
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2020-03-20 11:28:16