TRƯỜ NG KHOA BÁO CÁO ðề tài: GRID C Giảng viên Nhóm thự c hi TP H NG ð ẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH        BÁO CÁO SEMINAR C OMPUTING & ES CIENCE o0o : TS. Phạm Trần Vũ c hi ện: Nguyễn Trí Tài 10070939 Nguyễn Quyết Thắng 10070940 TP H ồ Chí Minh tháng 06 năm 2011 CIENCE 10070939 10070940 Grid và eScience Mục lục 1. Giới thiệu về eScience 4 1.1. Lời mở ñầu 4 1.2. EScience là gì? 4 1.3. Dùng thuật ngữ eScience , CyberInfrastructure hay e-Research? 6 2. Những ñộng lực thúc ñẩy sự ra ñời của eScience 7 2.1. Khoa học tập trung vào dữ liệu (data-intensive) 8 2.2. Nghiên cứu khoa học dựa trên việc giả lập và mô phỏng 8 2.3. Truy xuất từ xa ñến các công cụ và dữ liệu 9 3. Cơ sở hạ tầng hiện thực cho EScience 10 3.1. Những ñặc ñiểm, tính chất mà một ứng dụng EScience cần có 10 3.2. Mô hình EScience phát triển dựa trên hệ thống lưới 11 3.3. Những thử thách khi hiện thực một hệ thống EScience 13 3.4. Tổ chức hay cộng ñồng ảo 14 4. Viễn cảnh eScience mang lại cho khoa học 14 5. Sơ lược một số chương trình EScience của vương quốc Anh 14 5.1. Các dự án khởi ñầu (pilots project) của eScience 15 a. RealityGrid 15 b. Comb-e-Chem 15 c. Distributed aircraft maintenance environment (DAME) 16 d. myGrid 16 e. GridPP 16 f. AstroGrid 17 5.2. EScience Core Programme 17 a. Hiện thực hạ tầng mạng kết nói các EScience Centres 17 b. ðịnh hướng cho sự phát triển Grid middleware 18 c. Interdisciplinary Research Collaboration (IRC) 18 d. Danh sách các dự án hiện tại của eScience UK 18 6. Ứng dụng eScience trong nghiên cứu về thiên văn 19 6.1. eScience và thiên văn học 19 a. Thiên văn học 19 b. Dữ liệu thiên văn học 20 c. Ứng dụng eScience trong thiên văn học 20 d. Thuật ngữ 20 6.2. Virtual Observatory 21 a. Giới thiệu 21 b. Kiến trúc của VO 21 c. Virtual Observatory trên thế giới 22 6.3. Image Computing 23 a. Virtual Sky 23 6.4. Database Computing 24 a. VOTable 24 b. Khai phá dữ liệu và vấn ñề ảo hóa 26 7. Tài liệu tham khảo 27 1. Giới thiệu về eScience 1.1. Lời mở ñầu Sự hiểu biết của chúng ta về thế giới cũng vì thế mà thay ñổ i. N duy chủ quan ñể ñánh giá, xem xét triển của các ngành khoa học th ự khoa họ c máy tính giúp chúng ta nh Hãy xem xét một số vấn ñề c ñen va chạm với nhau? Các yế u t như thế nào? Một trong hàng tỷ Collider) sẽ tạo ra ñược Higgs boson, l trụ. Liệu khoa học thực tại có kh ả Sự phát minh ra các mạng c ả khối lượng dữ liệu khổng lồ . Ngu giới tự nhiên gửi ñế n cho con ngư tích khối dữ liệu khổng lồ này. Có thể nói khoa học hiện ñạ i là khoa h các chuyên gia trên tòan thế giớ i ñ khoa học tòan cầu ñủ sức ñáp ứ ng nhu c 1.2. EScience là gì? Có nhiều ñịnh ngh ĩa, quan ñi nhiều chuyên gia về eScience ñể có Thuật ngữ EScience ñượ c John Taylor, t Hiệp Anh ñưa ra v ào năm 1999 và ñầu từ tháng 11-2000. thế giới ngày càng trở nên sâu sắc. Cách thứ c con ng i. N ếu như trước ñây họat ñộng khoa học thường s ử xem xét các sự vật, hiện tượng và phỏng ñóan thế giớ i thì ngày nay s ự c nghiệm ñược nâng tầm bởi những công nghệ tiên c máy tính giúp chúng ta nh ận thức ñầy ñủ và chính xác hơn về thế giới. c ủa thời ñại: ðiều gì sẽ xảy ra với không gian và th u t ố nào ảnh hưởng trực tiếp ñến sự thay ñổi củ a khí h tỷ va chạm của các hạt trong các thí nghiệm của LHC ( Higgs boson, l ỗ ñen hay vật chất tối? ðâu là nguồn gốc củ a con ng ả năng ñưa ra những câu trả lời thõa ñáng ? ả m biến, các hệ thống thu thập dữ liệu lớ n giúp chúng ta l . Ngu ồn dữ liệu này là vô cùng quý giá, chúng là nhữ ng thông n cho con ngư ời. Tuy nhiên ñể hiểu biết ñược thế giới ñòi hỏ i con ng i là khoa h ọc dựa trên nền tảng phân tích dữ liệ u. Các ngành khoa h i ñ ứng trước yêu cầu này phải hợp tác với nhau tạ o nên m ng nhu c ầu của thời ñại. ñi ểm khác nhau về eScience. Trong báo cáo sẽ trình bày quan có ñư ợc cái nhìn rộng hơn về khái niệm này. c John Taylor, t ổng giám ñốc của Phòng khoa họ c và công gh m 1999 và ñư ợc dùng ñể mô tả một dự án với số vốn lớn tạ i Liên Hi c con ngư ời cảm nhận về ử dụng rất nhiều tư i thì ngày nay s ự phát tiên tiến của ngành th ời gian khi hai lổ a khí h ậu? Protein sẽ ñảo LHC ( Large Hadron a con ngư ời, của vũ n giúp chúng ta l ấy ñược một ng thông ñi ệp mà thế i con ngư ời phải phân u. Các ngành khoa h ọc, o nên m ột cộng ñồng trình bày quan ñiểm của c và công gh ệ của Liên i Liên Hi ệp Anh, bắt “e” trong eScience không phải là một từ viết tắt mà nó có mang là khó và phức tạp. EScience theo một cách có thể ñược hiểu là một kiến trúc hướng tới cái gọi là “khoa học mở”. Theo Dr John Taylor :” EScience là thuật ngữ nói về sự hợp tác tòan cầu trong những ngành khoa học trọng ñiểm và cơ sở hạ tầng thế hệ thế hệ mới hiện thực sự hợp tác tòan cầu nói trên”. Theo Dr Tony Hey, giám ñốc dự án của UK eScience, thì EScience chính là một hạ tầng cơ sở cho các ngành khoa học phát triển (e-Infrastructure), nhờ vào khả năng cung cấp kết nối và các dịch vụ tính toán, truy cập thông tin, ứng dụng ngày càng rộng lớn mà khoa học máy tính ñang ñem lại cho các nhà khoa học. Tony Hey cho rằng chúng ta hiện ñang tiến vào kỷ nguyên “khoa học tập trung vào dữ liệu” (data-centric science). Bản chất của ngành khoa học này là tập hợp dữ liệu, thường với số lượng lớn và từ nhiều nguồn khác nhau, rồi khai thác chúng ñể biết ñược những nội dung vốn sẽ không bao giờ xuất hiện nếu công việc này ñược làm thủ công hoặc từ việc phân tích bất kỳ một nguồn dữ liệu ñơn lẻ nào. John Taylor, năm 2011:” eScience sẽ thay ñổi một cách tích cực cái cách mà khoa học ñang thực hiện”. Kỷ nguyên của khoa học tập trung vào dữ liệu Theo giáo sư Malcolm Atkinson, giám ñốc NeSC tại Edinburgh và trung tâm eScience quốc gia của Liên Hiệp Anh: “eScience là sự phát triển có hệ thống của các phương pháp nghiên cứu ñòi hỏi nhiều sự tính toán”. Theo ông, eScience sẽ thay ñổi cách con người làm việc, giúp giải quyết các vấn ñề nhanh hơn. Con người sẽ tập trung những nỗ lực của các cộng ñồng khoa học, huy ñộng những dữ liệu ñược chia sẻ và sức mạnh tính toán ñể ñối mặt với những thách thức cấp bách. Một khi các trang web cho phép chúng ta chia sẻ thông tin, khoa học ñiện tử sẽ cho phép các nhóm nghiên cứu cộng tác ñể biến dữ liệu thành thông tin và kiến thức. Các công việc nghiên cứu phức tap, ñòi hỏi nhiều thời gian và nỗ lực Giáo sư Jon Kleinberg, ðại học Cornell, nói: “Một xu hướng ñang ngày càng trở nên rõ ràng là khoa học máy tính không còn là ngành cung cấp công cụ máy tính cho các nhà khoa học. Nó thực sự trở thành một phần của cách thức các nhà khoa học xây dựng học thuyết và suy nghĩ về những vấn ñề của họ”. Theo ông Kleinberg, vai trò của thuật toán máy tính ñối với khoa học trong thế kỷ 21 cũng sẽ tương tự như vai trò của toán học (ñối với khoa học) trong thế kỷ 20. Giáo sư Kleinberg nói thêm rằng kho dữ liệu khổng lồ trên Internet sẽ thay ñổi thực tiễn của những ngành khoa học liên quan ñến hành vi con người. Theo lý giải của ông, số lượng dữ liệu khổng lồ và các phương pháp phân tích mới hiện nay ñồng nghĩa với việc các nhà khoa học sẽ không còn phải lập công thức chi tiết về những học thuyết và mô hình rồi kiểm chứng chúng trên dữ liệu thực nghiệm. Tony Blair, thủ tướng nước Anh, năm 2002: “EScience ñược ñịnh hướng làm cho việc tận dụng nguồn lực to lớn của ngành khoa học máy tính, hệ thống tài nguyên dữ liệu khoa học và những thiết bị thực nghiệm tối tân dễ dàng như Web ñể truy cập thông tin”. Tóm lại, eScience không phải chỉ là sự truyền tải trên nền tảng băng thông rộng cũng không phải là các máy tính hiệu suất cao HPC (High Performance Computers) chạy các chương trình mô phỏng thông qua hệ thống lưới. Nói về eScience là nói về việc khai phá dữ liệu kỹ thuật số ñể phục vụ cho tất cả các họat ñộng, các nhu cầu của khoa học, nói về cơ sở hạ tầng hỗ trợ cho các ngành khoa học quy mô lớn thông qua sự hợp tác tòan cầu dựa trên nền tảng tính tóan lưới, nói về một cộng ñồng ảo ñể các nhà khoa học các chuyên gia có thể trên ñó làm việc với nhau bất kể họ ñang ở ñâu trên thế giới, nói về việc chia sẻ và truy cập tòan cầu vào hệ thống tài nguyên khoa học. 1.3. Dùng thuật ngữ eScience , CyberInfrastructure hay e-Research? Thuật ngữ EScience gần giống, nhưng không hoàn toàn, ñồng nghĩa với thuật ngữ CyberInfrastucture. Trong khi EScience xuất xứ từ UK và châu Âu, CyberInfrastucture bắt nguồn từ US. Cả hai thuật ngữ ñều ñề cập ñến việc sử dụng các công nghệ tính toán dựa trên môi trường mạng ñể hỗ trợ sự cộng tác và cải tiến các phương pháp trong nghiên cứu khoa học. Trong khi EScience chú trọng hơn ñến nghiên cứu khoa học, thì CyberInfrastructure bao gồm cả các lĩnh vực ngoài khoa học, nhấn mạnh ñến sự kết hợp giữa các nguồn tài nguyên siêu tính toán và sự cách tân. Một số nhà nghiên cứu khác lại thích sử dụng một thuật ngữ khác: e-Research. e-Research là sự mở rộng của EScience và CyberInfrastructure, bao gồm các lĩnh vực khác như khoa học xã hội và con người. e-Research nhấn mạnh ñến việc sử dụng công nghệ thông tin ñể hỗ trợ các phương thức nghiên cứu hiện tại và tương lai. Một số nhà nghiên cứu khác lại thích sử dụng một thuật ngữ khác: e-Research. e-Research là sự mở rộng của EScience và CyberInfrastructure, bao gồm các lĩnh vực khác như khoa học xã hội và con người. e-Research nhấn mạnh ñến việc sử dụng công nghệ thông tin ñể hỗ trợ các phương thức nghiên cứu hiện tại và tương lai. Các ñặc ñiểm chính của e-Research bao gồm: • Sự cộng tác. • Sử dụng công nghệ tính toán lưới. • Tập trung vào dữ liệu. 2. Những động lực thúc đẩy sự ra đời của eScience EScience là nhân tố cơ bản cho các phát triển trong khoa học. Khát vọng và mục tiêu của các nhà khoa học ngày càng lớn, nhưng nếu thiếu EScience, những ý tưởng ñầy cảm hứng sẽ thất bại tại chướng ngại ñầu tiên. Một lý thuyết hay giả thuyết khoa học (bước khởi ñầu trước khi tiến hành bất cứ thí nghiệm nào) cũng ñòi hỏi phải thu thập một lượng thông tin khổng lồ. Nghiên cứu khoa học, hiển nhiên, ñòi hỏi những các nhân chuyên nghiệp từ nhiều ngành khác nhau. Tuy nhiên, cũng có các nghiên cứu ñặc biệt chỉ yêu cầu các yếu tố ñầu vào, tri thức, và kĩ năng của các nhà khoa học trên thế giới. ðiều này làm nổi bật khả năng của EScience: cho phép làm việc với khối lượng khổng lồ dữ liệu và thông tin trên thế giới. Nếu khoa học phát triển và các phát minh mới ñược tạo ra, EScience chính là yếu tố kích thích, thúc ñẩy, ñộng lực cho sự phát triển ñó. Các nhóm nghiên cứu tại Liên Hiệp Anh vừa hoạt ñộng như các thực thể ñơn lẻ, vừa tạo thành các nhóm ñể ñáp ứng các cải tiến công nghệ cần thiết khi tri thức, hiểu biết khoa học gia tăng. Còn rất nhiều vấn ñề mà con người chưa giải quyết ñược. Ví dụ như các dịch bệnh chưa có cách chữa trị, các hiện tượng bất thường ñầy bí ẩn không thể giải thích ñược, và các rào cản chưa thể vượt qua. EScience chính là ñộng lực cho việc giải quyết các vẫn ñề trên. EScience cung cấp cho các nhà khoa học, các nhà nghiên cứu một cấu trúc qua ñó họ có thể làm việc ñể khám phá ra các tri thức chưa ñược biết. Nếu không có khả năng lưu trữ dữ liệu, khả năng chia sẻ, liên hệ thông tin trên toàn cầu, khoa học sẽ dẫm chân tại chỗ. 2.1. Khoa học tập trung vào dữ liệu (data-intensive) Sự phát triển của khoa học kỹ thuật dẫn ñến các thiết bị nghiên cứu ngày càng có ñộ chính xác cao hơn ñiều này cũng làm cho khối lương dữ liệu mà nó sinh ra ngày càng nhiều theo ước tính thì ñến vài petabyte dữ liệu sẽ ñươc tạo ra trong các thí nghiệm của thiên văn học, y học, vật lý nguyên tử, năng lượng, môi trường. Large Hadron Collider (LHC) là một dự án của CERN ñặt tại Geneve khi vận hành trở lại vào cuối năm 2009 có thể sinh ra một lượng dữ liệu lên ñến vài petabyte hàng năm. LHC là dự án lớn nhất từ trước ñến nay trong lĩnh vực vật lý. Mỗi thí nghiệm muốn tiến hành cẩn phải có ñến sự cộng tác của hơn 5000 nhà vật lý trên toàn thế giới. Quá trình phân tích dữ liệu thu thập ñược cũng cần phải có sự cộng tác của các nhiều tổ chức tham gia mục tiêu, là tìm ra dấu hiệu của Higgs boson. Các thiết bị theo dõi và tiên ñoán sự cố trong công nghiêp cũng có thể tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Các thiết bị cảm ứng dùng ñể theo dõi nhiệt ñộ, áp suất, chấn ñộng trong các mỗi ñộng cơ của hàng ngàn ñộng cơ do Rolls-Royce sản xuất cho các phi cơ của trans-Alantic có thể sinh ra hàng petabyte dữ liệu hàng năm. 2.2. Nghiên cứu khoa học dựa trên việc giả lập và mô phỏng Mô phỏng (numerical simulation) là một hướng giải quyết các vấn ñề khoa học mà dựa chủ yếu vào việc sử dụng các siêu máy tính ñể thực hiện mô phỏng các hiện tượng tự nhiên như sự biến ñổi của khí hậu hay sự kết hợp của các lổ ñen trong thiên văn học, ñộng ñất, lũ, … Mô phỏng một dòng sông khi ñổ ra biển Năm 2003, Japanese Earth Simulator ñã thực hiện mô phỏng khí hậu của trái ñất với một siêu máy tính có tốc ñộ xử lý lên ñến 40 teraflop/sec ñể có thể mô phỏng hơn10km theo chiều rộng và khối lượng dữ liệu sinh ra cho mỗi lần mô phỏng lên ñến vài chục terabyte. Trong lĩnh vực hóa thì các thí nghiệm có thể thực hiện thông qua các máy tính với các tập dữ liệu sẵn có về các hóa chất và những ñặc tính của chúng thì việc tiến hành các thí nghiệm có thể thực hiện một cách nhanh chóng. Các phân tử mới có thể ñược tạo ra từ các thao tác trên máy tính thay vì tiến hành ở phòng thí nghiệm. Comb-e-Chem một trong những dự án (pilot project) thuộc EScience ñã hiện thực ý tưởng này, mục tiêu của dự án là tạo ra các kết hợp mới sau ñó sẽ xác ñịnh cấu trúc và thuộc tính của các hợp chất mới ñược tạo ra ñể tìm kiếm các công thức hóa học mới. Việc tổng hợp sẽ ñược thực hiện song song và có thể tạo ra hàng trăm nghin tổ hợp cùng lúc. 2.3. Truy xuất từ xa đến các công cụ và dữ liệu Mô phỏng và phân tích dữ liệu ñóng vai trò ngày càng quan trọng trong các lĩnh vực khoa học ngày nay, tuy nhiên, việc tiến hành các thí nghiệm thực tế cũng không thể thiếu ñược. Ngày càng có nhiều thiết bị thí hỗ trợ nghiên cứu mới ñược phát triển, bên cạnh ñó thì hạ tầng mạng băng thông cũng ngày càng mở rộng, cho phép các nhà nghiên cứu có thể kết hợp các thiết bị này lại với nhau ñể tiến hành các thí nghiệm phức tạp ñòi hỏi sự tham gia của các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực. Việc thiết kế, tiến hành và giám sát các thí nghiệm có thể ñược thực hiện thông qua mạng internet bằng cách truy xuất từ xa vào thiết bị. Network for Earthquake Engineering Simulation (NEES) là chương trình do NSF phát triển dưới sự chỉ ñạo của George E. Brown Jr nhằm tìm cách giảm thiệt hại của các trận ñộng ñất thông qua việc sử dụng các công cụ ñể giả lập các trận ñộng ñất và từ ñó có thể tìm ra ñược các câu trúc cũng như vật liệu mới có thể chịu ñược các cơn chấn ñộng. NEESgrid ñược triển khai nhằm liên kết các nhà khoa học ở US có thể chia sẻ cũng như kết hợp các thiết bị thí nghiệm, nguồn dữ liệu và cả nguồn tài nguyên tính toán. NEESgrid middleware cho phép các nhóm cộng tác với nhau (bao gồm cả các thành viên ñăng nhập từ xa) lên kế hoạch, thiết kế, và tiến hành các thực nghiệm sau ñó nguồn dữ liệu thu ñược chia sẻ ñể xử lý. NEESgrid cho phép các cộng tác viên có thể ñăng nhập từ xa ñể theo dõi cũng như vận hành các thí nghiệm ñã ñược chuẩn bị sẵn, bên cạnh ñó họ cũng ñược cho phép sử dụng các tài nguyên tính toán vả các công cụ phân tích mả nguồn mở ñể xử lý nguồn dữ liệu thu ñược. NEESgrid hỗ trợ việc chi sẻ dữ liệu thông qua cung cấp nơi lưu trữ, chuẩn cho ñịnh dạng dữ liệu và metadata. Mô hình NEESgrid 3. Cơ sở hạ tầng hiện thực cho EScience 3.1. Những đặc điểm, tính chất mà một ứng dụng EScience cần có: • Lưu trữ: Một hệ thống cần phải có khả năng lưu trữ và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả với thời gian hợp lý. • Quyền sở hữu: Các bên liên quan cần ñược bảo lưu quyền sở hữu về những nội dung và khả năng xử lý của họ. Tuy nhiên cũng cần phải cho phép người khác truy cập dưới các ñiều kiện và hoàn cảnh thích hợp. • Nguồn gốc: Việc lưu trữ các thông tin ñáng tin cậy cho phép sử dụng lại các kết quả, thử nghiệm, hay cung cấp bằng chứng về việc có ñược các thông tin ñó. • Trong suốt: Người dùng cần có khả năng tìm ra, truy cập và xử lý các nội dung liên quan bất cứ khi nào chúng xuất hiện trên Grid mà không cần biết nó nằm ở ñâu. • Cộng ñồng: Phải cho phép hình thành, hoạt ñộng, và giải tán các cộng ñồng ảo với những tiêu chuẩn giới hạn thành viên và ñiều khoản hoạt ñộng. • Kết hợp: Thông tin cần phải ñược kết hợp từ nhiều nguồn, bằng nhiều cách khác nhau theo nhu cầu của người dùng. Các mô tả về nguồn gốc, nội dung sẽ ñược dùng ñể kết hợp nên các thông tin ñầy ñủ nghĩa. • Hội nghị: ðôi khi việc nhìn thấy các thành viên khác của một hội nghị, các mô hình,sự hiển thị của những gì ñang ñược thảo luận sẽ rất hữu dụng. • Chú giải: Từ việc ghi nhận thông tin cho ñến xuất bản các phân tích, cần thiết phải có các chú giải ñể làm giàu thêm mô tả về các nội dung số. Các siêu nội dung này có thể áp dụng cho dữ liệu, thông tin, hay tri thức và phụ thuộc vào cách diễn giải quy ước. • Quy trình: ðể hỗ trợ quá trình ban hành và tự ñộng hóa các xử lý, hệ thống cần mô tả về các xử lý ñó. • Thông báo: lời nhắc về việc có các thông tin mới tới cho phép thông báo cho người dùng và bắt ñầu quá trình xử lý tự dộng. [...]... công nghi p C u trúc c a EScience Core Programme bao g m sáu thành ph n: a Hi n th c h t ng m ng k t nói các EScience Centres Các EScience Centres ñươc phân b trên kh p UK như hình bên dư i: Các trung tâm EScience này r t quan tr ng cho toàn d án EScience vì nó gi các vai trò: • Phân b tài nguyên tính toàn, d li u và cài ñ t các d ch v chu n (standard) và cơ b n ñ ph c v cho UK EScience Grid • Thu hút... máy tính c a UK và CERN GridPP phát tri n t năm 2001 hư ng theo 3 m c tiêu chính, th nh t là phát tri n m t ng d ng cho phép các nhà v t lý nguyên t có th ch y (run) các jobs trên Grid, hai là vi t m t middleware dùng ñ qu n lý và phân ph i các công vi c tính toán (computing tasks) trên Grid bên c nh ñó cũng ph i chú tr ng ñ n v n ñ b o m t, m c tiêu còn l i c a GridPP là tri n khai m t h t ng tính toán. .. tài nguyên tính toán và cho phép truy xu t t xa các các thi t b thí nghi m Các tài nguyên c a VO s ñư c k t dính l i v i nhau như m t th th ng nh t cho các thành viên trong VO s d ng 4 Vi n c nh eScience mang l i cho khoa h c: • Hi n th c nh ng ý tư ng ph c t p Các nhà khoa h c ñang và luôn luôn c g ng tìm hi u nh ng gì mà h chưa bao gi bi t, khai phá nh ng nơi h chưa t ng ch m ñ n trư c ñây EScience. .. (Grid-enable) cho các thí nghi m c a h Kho ng £10M dùng ñ tri n khai m t siêu máy tính có t c ñ x lý lên ñ n Teraflop dùng ñ cung c p tài nguyên tình toán cho EScience Ph n còn l i kho ng £15M k t k t h p v i ngu n tài tr (£20M) c a các doanh nghi p dùng ñ tri n khai eScience Core Programme” 5.1 Các d án kh i đ u (pilots project) c a eScience a RealityGrid D án này ñư c th c hi n dư i s lãnh ñ o c a giáo sư... i dung và k thu t x m i hi n h u Quy mô: Quy mô c a s c ng tác khoa h c tăng lên cùng v i s phát tri n c a tính toán, băng thông, kh năng lưu tr , và ñ ph c t p trong m i quan h gi a các thông tin 3.2 Mô hình EScience phát tri n d a trên h th ng lư i: ð hi n th c m t h th ng EScience v i nh ng tính ch t trên ñòi h i ph i ñ u tư xây d ng m t cơ s h t ng v t lý hi n ñ i (Petabyte Archival Storage, Terabit... quan tr ng c a vi c xây d ng m t h th ng quy mô l n như EScience ñ nâng cao v th c a qu c gia mình Trong b i c nh th gi i hi n t i, EScience ñư c t p trung phát tri n d a trên n n t ng h th ng lư i hi n có A eScience Grid based framework Ki n trúc m i ph i hư ng t i v êc ñơn gi n hóa h at ñ ng nghiên c u khoa h c v i s h tr c a h th ng máy tính tính tóan lư i Phát tri n cơ s h t ng ph n m m ph i hư... ng d ng eScience trong thiên văn h c Vi c ng d ng eScience trong thiên văn h c ph i ñáp ng ñư c các ñ c trưng trên c a d li u thiên văn h c M t s d ch v sau c n ñư c cung c p b i eScience: - X lý hình nh - X lý d li u - Web ngh nghĩa Các ph n sau l n lư t gi i thi u chi ti t v các kho d li u và các công c cơ b n trên d Thu t ng Nh ng thu t ng sau s ñư c s d ng trong các ph n sau c a b n báo cáo này:... t i c a chúng, k t h p v i nhau, và thông báo v n i dung mà chúng nh n ñư c Tri th c: Tri th c ho t ñ ng như m t b ph n quan tr ng c a EScience Ví d như: tìm ki m tài li u, con ngư i, và các thi t k th c nghi m trư c ñó, chú thích cho các phân tích ñư c ñăng t i, và thi t l p phòng thí nghi m cho con ngư i S phát tri n: H th ng ph i h tr s phát tri n mang tính cách m ng khi các n i dung và k thu t... giúp cho các nhà thiên văn có th kh o sát và ñánh d u tài nguyên trên toàn th gi i, tìm ki m, lưu tr và chia s d li u 5.2 EScience Core Programme EScience Core Programme ñư c phát tri n như là m t cơ s h t ng Grid chung cho các d án ñư c miêu t trên (pilot projects) V i s c ng tác c a các nhà khoa h c, khoa h c máy tính, và các doanh nghi p nh m xây d ng và ph bi n m t framework có th ñáp ng ñư c các... S phát tri n mang tính qu c t EScience mang l i s thành công t t y u trong tương lai vì nh ng phương pháp và công ngh ñư c s d ng và chia s không ph i ch trong ph m vi nư c Anh mà là trên tòan th gi i 5 Sơ lư c m t s chương trình EScience c a vương qu c Anh: Vào năm 2000 chính ph Anh xem xét m t kho ng kinh phí £98M trong 3 n m tài tr cho OST dùng ñ phát tri n EScience EScience ñư c tri n khai trong . TRƯỜ NG KHOA BÁO CÁO ðề tài: GRID C Giảng viên Nhóm thự c hi TP H NG ð ẠI HỌC BÁCH KHOA TP.HCM KHOA KHOA HỌC MÁY TÍNH        BÁO CÁO SEMINAR C OMPUTING & ES CIENCE . hiện tại của eScience UK 18 6. Ứng dụng eScience trong nghiên cứu về thiên văn 19 6.1. eScience và thiên văn học 19 a. Thiên văn học 19 b. Dữ liệu thiên văn học 20 c. Ứng dụng eScience trong. khoa học xây dựng học thuyết và suy nghĩ về những vấn ñề của họ”. Theo ông Kleinberg, vai trò của thuật toán máy tính ñối với khoa học trong thế kỷ 21 cũng sẽ tương tự như vai trò của toán học