1 PONa3_00052, Avviso 254/Ric 2 IL PROGRAMMA DI FORMAZIONE CASAP Corso di Formazione sul CAlcolo Scientifico ad Alte Prestazioni Bari, 16-12-2014 Roberto Bellotti UNIBA & INFN – Sezione di Bari Indice •  Il Progetto di Formazione CASAP •  Modello di Governance & Attività propedeutiche •  Il Master di I livello •  Il Master di II livello •  Le borse di studio INFN •  Le Scuole Grid/Cloud a Bari, Catania, Cosenza e Napoli •  Placement •  Sinergie con gli altri Progetti di Formazione •  PRISMA – Smart Cities@UNIBA •  PROGRESS in Training PAC@UNIBA --- GARR •  Considerazioni Conclusive Modello di Governance Accordo INFN - UNINA - UNIBA sottoscritto dal Presidente INFN e i Rettori 23/02/2012 Consiglio Direttivo del Progetto di Formazione 1.  Andronico (CT) -‐ Barbera (CT) -‐ Silvestris (BA) -‐ Tassi (CS) -‐ Russo (NA) -‐ De Nardo (NA) 2.  Responsabile: R. Bello@ (BA) Consiglio Tecnico Scientifico MASTER – UNINA prof. Leonardo Merola (UNINA) prof. Guido Russo, (UNINA) prof. Marco Lapegna (UNINA) doI. Gianpaolo Carlino (INFN Napoli) doI. Guglielmo De Nardo (UNINA) doI. Paolo Lo Re (INFN Napoli) Coordinatore del Master: G. Lacce@ (UNINA) Consiglio Tecnico Scientifico MASTER – UNIBA SebasMano Stramaglia (UNIBA), Giovanna Selvaggi (UNIBA), Domenico Di Bari (UNIBA), Alexis Pompili (UNIBA), Giuliano Lacce@ (UNINA), Guido Russo (UNINA), Marco Lapegna (UNINA), Lucia Silvestris (INFN Bari), Sabina Tangaro (INFN Bari), Domenico Diacono (INFN Bari) Coordinatore del Master: R. Bello@ (UNIBA) Attività propedeutiche 8 SVILUPPO E GESTIONE DI DATA CENTER PER IL CALCOLO SCIENTIFICO AD ALTE PRESTAZIONI Bando UNIBA pubblicato il 27/07/2012 Scadenza bando: 07/09/2012 51 domande pervenute Valutazione dei Titoli: 19-‐21 seIembre 2012 Prove orali: 1-‐5 oIobre 2012 Inizio Corsi: 5 Novembre 2012 Sede: Aula MulMmediale dell’IsMtuto Nazionale di Fisica Nucleare, Sezione di Bari presso il DiparMmento Interateneo di Fisica “M. Merlin” – Università degli Studi di Bari “Aldo Moro” Master di I Livello: TECNOLOGIE PER IL CALCOLO SCIENTIFICO AD ALTE PRESTAZIONI @ UNINA - a.a. 2012 - 13 10 TECNOLOGIE PER IL CALCOLO SCIENTIFICO AD ALTE PRESTAZIONI Macro- Insegnamenti Moduli Programmazione Avanzata Scientific Linux nel calcolo scientifico Elementi di programmazione di linguaggi di scripting (Bash e Python) Piattaforme per lo sviluppo del software Tecnologie di calcolo distribuito Architetture Hardware e Software Elementi di architettura hw e virtualizzazione Reti di Calcolatori per Esperimenti di Fisica (parte 1 e 2) Laboratorio di Reti di Calcolatori e Griglie Computazionali Strumenti e Gestione di Sistemi di Calcolo Sicurezza dei sistemi informatici e gestione della sicurezza I servizi di Grid e Cloud: amministrazione, gestione, monitoraggio e controllo Middleware per servizi Grid e Cloud: tecniche di sviluppo, configurazione, testing e quality assurance Sistemi CMS e tool di collaborazione; strumenti progettazione e realizzazione di portali applicativi Calcolo Scientifico Calcolo Parallelo Laboratorio di Calcolo Parallelo Laboratorio di Calcolo Scientifico Grafica Computazionale e Laboratorio Elaborazione dei Segnali Sistemi di elaborazione segnale e immagine 11 TECNOLOGIE PER IL CALCOLO SCIENTIFICO AD ALTE PRESTAZIONI Docente Corsi Tecnologie di calcolo distribuito; Middleware per servizi Grid e Cloud CMS e tools di di collaborazione; portali applicativi N. ore CFU 52 5 20 2 Dott. Giovanni Battista Barone UNINA Dott.ssa Vania Boccia INFN-NA Dott. Davide Bottalico UNINA Laboratorio di Calcolo Parallelo 20 2 Prof. Roberto Bellotti UNIBA Sistemi di elaborazione segnale e immagine 36 4 Dott. Enzo Capone UNINA Reti di Calcolatori (parte II) 16 2 Dott.ssa Luisa Carracciuolo CNR Laboratorio di calcolo scientifico 20 2 Prof.ssa Luisa D'Amore UNINA Grafica computazionale e laboratorio 32 3 Dott. Domenico Diacono INFN-BA Elementi di programmazione di linguaggi di scripting 20 2 Dott. Enrico Fasanelli INFN-LE Scientific Linux e sicurezza dei sistemi 40 4 Prof. Giuliano Laccetti UNINA Calcolo Parallelo 16 2 Prof. Marco Lapegna UNINA 32 3 Dott. Simone Molendini UNILE 20 2 Prof. Guido Russo UNINA Reti di Calcolatori (parte I) 16 2 Dott. Vincenzo Spinoso INFN-BA I servizi di grid e cloud 32 3 Dott.ssa Sabina Tangaro INFN-BA Piattaforme sviluppo software 20 2 Laboratorio di Reti di Calcolatori e Griglie Computazionali Elementi di architettura hardware e virtualizzazione Dopo la presentazione delle Tesi Master di II Livello: SVILUPPO E GESTIONE DI DATA CENTER PER IL CALCOLO SCIENTIFICO AD ALTE PRESTAZIONI @ UNIBA - a.a. 2012 - 13 14 SVILUPPO E GESTIONE DI DATA CENTER PER IL CALCOLO SCIENTIFICO AD ALTE PRESTAZIONI Moduli dida@ci UNIBA Docente Titolo Modulo F. Loparco – A. Pompili UNIBA Probabilità e statistica per l’analisi dei dati sperimentalo S. Stramaglia – R. Bellotti UNIBA Sistemi di elaborazione di segnali ed immagini Guido Russo UNINA Lapecorella Piergiuseppe Esterno Domenico Diacono INFN Bari G. Donvito – F. Cafagna INFN Bari Vincenzo Spinoso INFN Bari Sicurezza dei sistemi informatici e gestione della sicurezza Silvio Pardi INFN Napoli Laboratorio di Reti di Calcolatori Massimo Brescia INAF Data Mining Reti di Calcolatori Profili giuridici, economici e fiscali della gestione di una nuova iniziativa produttivaDomenica Elementi di programmazione di linguaggi di scripting (Bash e Python) Scientific Linux nel calcolo scientifico 15 Moduli Dida@ci UNIBA Docente Titolo Modulo Domenico Di Bari UNIBA Problematiche sperimentali in fisica delle alte energie Giacinto Donvito INFN Bari Tecnologie di calcolo distribuito Vincenzo Spinoso INFN Bari Elementi di architetture hardware e virtualizzazione Vincenzo Spinoso INFN Bari I servizi di Grid e Cloud: amministrazione, gestione, monitoraggio e controllo Sabina Tangaro INFN Bari Piattaforme per lo sviluppo del software 16 Moduli dida@ci UNIBA Docente Titolo Modulo Domenico Diacono INFN Bari Giacinto Donvito INFN Bari Basi di dati e XML Middleware per servizi Grid e Cloud: tecniche di sviluppo, configurazione, testing e quality assurance Francesco Cafagna INFN Bari Elementi di Programmazione avanzata Marco Lapegna UNINA Calcolo Parallelo Valeria Mele CNR Laboratorio di Calcolo Parallelo Luisa Carraccioulo CNR Laboratorio di Calcolo Scientifico Antonello Scardicchio ICTP Applicazioni Avanzate del Calcolo 17 Laboratori UNIBA Docente Titolo Laboratorio Tangaro Sabina INFN Bari Laboratorio piattaforme per lo sviluppo del software Giacinto Donvito INFN Bari Calcolo distribuito Giacinto Donvito INFN Bari Calcolo Grid Vincenzo Spinoso INFN Bari Sicurezza Pierluigi Lapecorella INFN Bari Costruzione di un budget economico finanziario per una start up innovativa Francesco Loparco UNIBA Probabilità e statistica per l’analisi dei dati sperimentali Domenico Diacono INFN Bari Bash e Reti di calcolatori Sebastiano Stramaglia UNIBA Reti complesse e Analisi di casualità 18 Laboratori UNIBA Docente Titolo Laboratorio Giacinto Donvito INFN Bari Calcolo Cloud Francesco Cafagna INFN Bari Elementi di Programmazione avanzata Domenico Diacono INFN Bari Python Nell’aula multimediale INFN@Bari Le Scuole Grid/Cloud 21 SCUOLE DI GRID/CLOUD COMPUTING Scuola Recas di Cloud Computing, Bari, coor. S. Tangaro I Edizione --- 24-27 Giugno 2014 - 28 Partecipanti II Edizione --- 24-27 Novembre 2014 - 25 Partecipanti Scuola Recas di Cloud Computing,Cosenza, coor. E. Tassi , 30 Giugno-11 Luglio 2014 - 30 Partecipanti Scuola Recas sul “Science Gateway”,Catania, coor. G Andronico 9-20 Giugno 2014 - 30 Partecipanti Placement – UNINA & INFN Formanda/o Titolo della Tesi Posizione Salvatore Naddeo Un sistema di monitoraggio per il datacenter ReCaS/PRISMA di Napoli: Analisi dei requisiM e funzioni di base La valutazione delle prestazioni dei datacenter di nuova Studente di Laurea Magistrale in Francesco De Bonis generazione Ingegneria Navale presso l'Università degli Studi di Napoli Analisi delle problemaMche relaMve all' I/O in ambienM Corso di Formazione in ambito Mauro Naviglio virtualizzaM InformaMco della Seconda Università di Napoli Analisi comparata sull'imputazione di daM incompleM non Bernardino Spisso normali Tecniche e metodologie di imputazione singola per dataset non Corso di Formazione in Giulia De Luca normali Biotecnologie per laureaM magistrali. Sviluppo del modello Support Vector Machine su architeIura Studente di Laurea Magistrale in GPGPU per la classificazione di immagini 3D di risonanza Domenico Guarino Ingegneria EleIronica presso magneMca l'Università degli Studi di Napoli Sviluppo di tecnologie SaaS e PaaS su piaIaforma Cloud-‐ Angelo Tebano ACCENTURE S.P.A. Openstack con interfaccia di gesMone user-‐friendly GaaS, un approccio per l'integrazione dei paradigmi GRID/ Studente di Laurea Magistrale in Francesco Iannone CLOUD: i servizi di storage Ingegneria InformaMca presso l'Università degli Studi di Napoli Formanda/o Ciro Napolitano Andrea Solla Salvatore Scamardella Giuseppe Riccio Luigi Perillo Mauro Garofalo Titolo della Tesi Posizione GaaS, un approccio per l'integrazione dei paradigmi GRID/ CLOUD: la gesMone delle risorse e i servizi di calcolo GAPP: Un'applicazione Android per la piaIaforma GaaS Unina Datacenter Portal (UDP): verso la realizzazione di un portale unico per l'accesso a servizi GRID/CLOUD Un web service per il workflow di simulazione di immagini astronomiche in ambienM di calcolo distribuito Valutazione delle prestazioni di algoritmi paralleli per il calcolo scienMfico in ambienM con CPU mulM-‐core: presentazione di un caso di studio Web Agency & MarkeMng Digitale | 3d0 Digital Agency Classificazione del traffico di rete mediante tecniche di data mining su architeIure parallele GPGPU DoIorando in Ingegneria Industriale presso l'Università degli Studi di Napoli ACCENTURE S.P.A. Azienda nel seIore del Networking @Londra Assegno di ricerca all'INAF Azienda informaMca Code This Lab s.r.l Placement – UNIBA & INFN Formanda/o Titolo della Tesi Posizione Marica Antonacci Realizzazione e verifica delle funzionalità e delle prestazioni di Tecnologo a tempo determinato un'infrastruIura di cloud compuMng di Mpo Infrastructure as a (Art. 23) INFN-‐BARI Service basata sul soiware OpernStack Palma Rita AlMeri Collaboratore Tecnico Fisico (a Sviluppo e test di codici di simulazione per adroterapia in tempo indeterminato) presso ambiente Fluka/Geant4 uMlizzando l'infrastruIura Grid di ReCaS ARPA Puglia Francesco Barile Deuteron producMon in Pb-‐Pb collisions at =2,76 TeV with the Assegnista di ricerca presso ALICE-‐HMPID detector at the LHC USING THE alice Grid INFN di Bari Environment Crescenza Calculli Giuseppe De Risi NajadaFirza Paolo Inglese Floriana Mancino Sviluppo ed Elaborazione di Modelli gerarchici mulMvariaM per la Esperto staMsMco con contraIo mappatura di daM di qualità dell'aria a livello regionale tramite a progeIo presso il l'infrastruIura di calcolo avanzato del Data Center ReCaS di DiparMmento di Biologia -‐ UNIBA-‐INFN Università degli Studi di Bari Assegnista di ricerca presso il Development of probes for monitoring and accounMng of a Politecnico di Bari sino a giugno large compuMng farm 2015 Business Plan per un Data Center basata su sistemi Grid e Cloud Co.Co.Co DiparMmento di Fisica -‐ Pon Prisma Ph.D. student -‐ Imperial College Learning Methods for AutomaMc Hippocampal SegmentaMon in London in Clinical Medicine a Cluster CompuMng Environment Research (Surgery and Cancer) Requirements preliminari per applicazioni Cloud in ambito sanitario Formanda/o Titolo della Tesi Posizione L. Manlio Minervini Sviluppo di interfaccia utente per l'analisi daM in ambiente AliEn-‐Grid nell'esperimento ALICE al CERN DoIorando presso il Politecnico di Bari. Giorgia Miniello ADOPTING NoSQL DATABASES TO MANAGE BIG DATA AND SIMPLIFY MONITORING APPLICATION DEVELOPMENT Assegnista di Ricerca presso il DiparMmento Interateneo di Fisica dell'Università di Bari. Alfonso Monaco Studio e implementazione di metodologie per il supporto al calcolo scienMfico in ambiente distribuito Tecnologo di III livello presso l'INFN (Art. 23). Stefano Nicotri Realizzazione e verifica delle funzionalità e delle prestazioni di Tecnologo di III livello presso un'infrastruIura di cloud compuMng di Mpo Infrastructure as a l'INFN (Art. 23). Service basata sul soiware OpernStack Giuseppe C. Palestra Servizio di Virtual Private Network dinamico e on-‐ demand per ContraIo a termine -‐ ProgeIo piaIaforme di Cloud CompuMng basate sul paradigma IaaS di ricerca InformaMco per il Ministero Studio e analisi delle funzionalità di autenMcazione e sicurezza dell'Interno presso la PrefeIura Erasmo Stasolla del soiware open source di Cloud IaaS di Sondrio Co. Co. Co. presso il Analisi su Farm per la selezione delle feature applicato ad un DiparMmento Interateneo di Andrea Tateo algoritmo di segmentazione dell'ippocampo Fisica di Bari. Test di accesso per la valutazione di database NoSQL finalizzaM ContraIo a termine con Maria Teresa ToriIo allo sviluppo di un monitoring di una farm di calcolo di grandi Servizio Protezione Civile -‐ dimensioni Regione Puglia Formanda/o Claudia A. Trullo Annarita Turnone Titolo della Tesi Posizione Analisi di soluzioni per applicazioni di rendering 3D su un cluster di calcolo di grandi dimensioni Studio e uMlizzo di un modello staMsMco spazio-‐ temporale per il monitoraggio della qualità dell'aria nella ContraIo a tempo determinato presso Regione puglia avvalendosi dell'infrastruIura di calcolo ARPA Puglia avanzato ReCaS di UNIBA-‐INFN Maria Luisa Avelluto Confronto di algoritmi di allineamento per daM generaM CosMtuendo Spin off di Biotecnologie con le nuove tecnologie di sequenziamento massivo del CNR Gianluigi Baldassarre Sviluppo di soluzioni bioinformaMche con l'ausilio di linguaggi di programmazione in scripMng e di calcolo condiviso Adriano Cirasole InstallaMon and configuraMon of tools for centralized log management in high capacity data center ValenMna Finamore Vincenzo FiorenMno V. Alessandro Lasorsa Analisi, installazione e test di applicazioni per il desktop Docente in scuola superiore remoto autenMcato su server Linux Dipendente del Centro Servizi ProgeIazione di un sistema di monitoring di una farm InformaMci presso la Università degli basata su grid: la scelta del DBMS studi di Bari “Aldo Moro” Efficient alignment of high throughput sequencing data Borsista presso il CEINGE di Napoli: using blat on a distributed compuMng infrastructure Analisi di daM NGS in Cancer Genomics Borse di Studio post Master INFN (S. Tangaro & G. Lacce@) Ø  Oltre 100 mesi di formazione specialisMca post Master finanziate dall’INFN. •  Output: o  ImportanM esperienze formaMve per i discenM (i.e. risultaM sulla Challange di Neuroimaging di Harvard Medical School) o  Rafforzamento connessione con altri proge@ (PRISMA, Smart Health) N.B. Per mezzo della convenzione l’INFN ha erogato le borse di studio agli studenM del Master con la votazione migliore, senza effeIuare una nuova selezione e uMlizzando i fondi del ProgeIo di Formazione CASAP assegnaM all’INFN. Sinergie con gli altri Progetti di Formazione 31 MASTER DI II LIVELLO Sviluppo e gestione di Data Center per il calcolo scientifico ad alte prestazioni – A.A. 2013-14 II Edizione a valere sui fondi per la Formazione del PON PRISMA 32 MASTER DI II LIVELLO Metodologie e tecnologie per lo sviluppo di infrastrutture digitali -– A.A. 2013-14 A valere sui fondi per la Formazione del progetto PROGRESS in Training --- GARR@UNIBA Considerazioni Conclusive •  Il ProgeIo di Formazione collegato a ReCaS ha offerto una opportunità reale di acquisizione di nuove competenze e di riconversione culturale verso temaMche ad alto contenuto scienMfico e tecnologico per un elevato numero di laureaM. •  Nel complesso sono staM portaM a termine due Master e quaIro Scuole con un numero complessivo di formandi superiore a 150 (obie@vi di quanMtà e qualità maggiori di quelli previsM in fase di ProgeIo) •  L’aIuale profilo occupazionale post-‐Master vede un numero cospicuo di ex-‐formandi ancora impegnaM in a@vità di R&D, anche in sedi diverse da quelle del PON ReCaS e impieghi presso PA o aziende private. •  L’esperienza maturata dal gruppo di lavoro misto INFN-‐UNIBA-‐ UNINA rende possibile l’erogazione di Master e Corsi/Scuole “a catalogo”. •  Master e DoIoraM di Ricerca sono gli unici Mtoli di formazione post-‐ laurea riconosciuM nel mercato europeo. •  Nel panorama complessivo dei Programmi di Formazione a valere su PON R&C 2007-‐13, la scelta di uMlizzare i finanziamenM per a@vare borse di Master o DoIorato di Ricerca è quella che garanMsce maggiormente il MIUR e offre la migliore qualità possibile al formandoà il controllo sulla qualità è intrinseco nella procedura di a@vazione da parte delle Università e degli EPR. •  La scelta di erogare dei Master Universitari come parte di Programmi di Formazione a valere su fondi PON obbliga ad un complesso ada+amento tra le “regole” dei PON e le “regole” dei Master Universitari (in parMcolare per le rendicontazioni) •  à Alcuni “vincoli” e “controlli” si potrebbero eliminare in quanto “doppi” per definizione •  àil MIUR assegna risorse al MIUR (Università ed EPR) per erogare Master (o DoIoraM) la cui qualità e la correIezza delle procedure è già stata verificata ed approvata dal MIUR. •  Troppe risorse in troppo poco tempo à L’ammontare complessivo dei finanziamenM in formazione per PON R&C 2007-‐13 ha creato un “effeIo svuotamento” nel bacino di utenza dei laureaM scienMfici nelle Regioni della Convergenza. Grazie per l’attenzione