У тематичній добірці, запрошеними редакторами якої є Віктор Панкратіус (Victor Pankratius) і Кріс Метмен (Chris Mattmann), містяться п'ять великих статей і чотири замітки. Вступна називається «Комп'ютинг в астрономії: побачити небачене» (Computing in Astronomy: To See the Unseen). Вражаючий перехід від епохи дефіциту наукових даних до епохи їхнього надлишку особливо помітний в астрономії - телескопи і датчики здатні генерувати петабайт даних в секунду, що приходять від радіотелескопів LOFAR (Low Frequency Array), надчутливих радіотелескопів Jansky Very Large Array і ALMA (Atacama Large Millimeter / submillimeter Array), а також від космічних телескопів: Кеплер, Хаббл і ін. Дані, що збираються цими пристроями, допомагають вивчати походження і розвиток Всесвіту, а також шукати планети, придатні для життя людей. В даний час прогресу астрономії найбільше сприяють комп'ютерні науки, що можна бачити на прикладі телескопа ALMA, який стане найбільшим в світі і буде виробляти приблизно 700 Тбайт даних щодоби. При наявності таких величезних обсягів даних вчені-астрономи повинні використовувати в своїх дослідженнях значну комп'ютерну підтримку.
Перша стаття тематичної добірки називається «Дослідження галактики Чумацького Шляху з використанням ParaHeap-k» (Studying the Milky Way Galaxy Using ParaHeap-k), її написали Марк Жене (Mark Jenne), Овен Боберг (Owen Boberg), Хасан Курбан (Hasan Kurban) і Мехмет Далкіліч (Mehmet Dalkilic). У статті дається короткий огляд використовуваних в астрономії алгоритмів, застосовуючи які автори намагалися виявити основні компоненти нашої Галактики в модельному наборі даних, що представляє близько мільйона зірок. Результати дослідження є початковою точної для майбутнього інтелектуального аналізу великих наборів даних, які будуть проводитися майбутніми астрономічними приладами. Стаття також дозволяє комп'ютерним фахівцям познайомитися з базовою термінологією астрономії.
У статті «Високопродуктивні обчислення власного тяжіння малих тіл Сонячної системи» (High-Performance Computing of Self-Gravity for Small Solar System Bodies) її автори Даніель Фраскареллі (Daniel Frascarelli), Серджіо Несмачний (Sergio Nesmachnow) і Гонзало Танкреді (Gonzalo Tancredi) заново переглядають класичну проблему n тел в контексті дрібнозернистої багатопотоковості. Вони аналізують малі тіла Сонячної системи, що складаються з подоб'ектов, які піддаються зіткнень, пружним і фрикційним взаємодій. У статті також оцінюються можливості паралелізму багатоядерних комп'ютерів і роз'яснюються основи паралельного програмування.
Авторами статті «Масштабування астроінформатікі з використанням Pydron: Python + автоматичне розпаралелювання» (Scaling Astroinformatics with Pydron: Python + Automatic Parallelization) є Стефан Мюллер (Stefan C. Muller), Густаво Алонсо (Gustavo Alonso) і Андре Ксіллафі (Andrу Csillaghy). У статті описується система автоматичного розпаралелювання коду на мові Python, одним з призначень якої є аналіз даних в астрономії. Система распараллелівать частини коду на основі графа потоку даних, який частково забезпечується програмістами за допомогою розширень мови Python - декораторів, що спрощують розгортання і паралельне виконання коду в хмарних середовищах.
Статтю «Модель наскрізних обчислень для SKA» (An End-to-End Computing Model for the Square Kilometre Array) написали Рік Йонгеріус (Rik Jongerius), Стефан Війнхольдс (Stefan Wijnholds), Рональд Нійбоер (Ronald Nijboer) і Хенк Карпорал (Henk Corporaal ). У статті обговорюється майбутнє найбільшого за весь час існування радіоастрономії радіотелескопа Square Kilometre Array. На першій фазі конструювання буде встановлено 250 000 дипольних антен і 350 параболічних антен. У статті обговорюються вимоги, що пред'являються розробниками SKA, до засобів збору і обробки даних.
У статті «Антарктичні комп'ютерні пригоди, або Як я навчився не хвилюватися і полюбив нейтрино» (Adventures in Antarctic Computing, or How I Learned to Stop Worrying and Love Neutrino) її автори Ліза Герхардт (Lisa Gerhardt), Хуан Карлос Діаз Велез (Juan Carlos Diaz Velez) і Спенсер Клейн (Spencer R. Klein) описують нейтринний телескоп Ice-Cube, що складається з 5160 оптичних датчиків, занурених вглиб льоду Південного полюса (див. малюнок). У статті пояснюється потреба в подібних складних пристроях, а також обговорюється вплив особливостей антарктичної середовища на застосовувані комп'ютерні засоби.
Останній матеріал тематичної добірки називається «Комп'ютерні системи в астрономії: додатки та приклади» (Computing in Astronomy: Applications and Examples) і включає чотири невеликі замітки. У замітці «Візуалізація Всесвіту: використання сучасних графічних карт для розуміння реального світу» (Visualizing the Universe: Using Modern Graphics Cards to Understand the Physical World) Александер Богерт (Alexander Bogert), Ніколас Сміт (Nicholas Smith) і Джон Холденер (John Holdener) описують розробляється в Каліфорнійському університеті Санта-Круз систему yt, призначену для аналізу і візуалізації просторових даних. У модулі візуалізації використовуються можливості графічних процесорів.
У замітці «Візуалізація Великих Даних в астрономії: конвеєр AMPED» (Visualizing Big Data in Astronomy: The Automated Movie Production Environment Distribution and Display (AMPED) Pipeline), яку написав Ерік де Йонг (Eric De Jong), розповідається про систему візуалізації, використовуваної в проекті лабораторії ракетного руху НАСА. Ключовою особливістю системи є те, що дані візуалізуються у вигляді «роликів», які відображають темпоральні характеристики даних.
Автори замітки «Підтримка розподіленого спільного аналізу та класифікації швидких перехідних подій» (Supporting Distributed, Collaborative Review and Classification of Fast Transient Events ») Ендрю Харт (Andrew F. Hart), Люка Чінквіні (Luca Cinquini), шийки Худікян (Shakeh E. Khudikyan ), Девід Томпсон (David R. Thompson), Кріс Метмен (Chris A. Mattmann), Кірі Вегстаф (Kiri Wagstaff), Джозеф Лаціо (Joseph Lazio) і Дейтон Джонс (Dayton L. Jones) працюють в лабораторії ракетного руху НАСА і в співробітництво з науковою групою Національної радіоастрономічної лабораторії розробляють набір програмних компонентів для швидкий ой оцінки, класифікації та архівування даних радіовиявлення. У проекті активно використовуються доступні програмні засоби з відкритими вихідними текстами (зокрема, платформа повнотекстового пошуку Apache Solr).
В останній замітці «Технології Великих Даних в JPL» (Big Data Technologies at JPL), автором якої є Дейтон Джонс (Dayton L. Jones), описані роботи, що виконуються в лабораторії ракетного руху НАСА (JPL) в областях, пов'язаних з проблематикою Великих Даних : обробка сигналів з низьким енергоспоживанням, аналіз даних в реальному часі з використанням алгоритмів машинного навчання, масштабована архівація даних, а також інтелектуальний аналіз і візуалізація даних.
Поза тематичної добірки опубліковані дві великі статті. статтю « стандарти кібербезпеки »(Cybersecurity Standards: Managing Risk and Creating Resilience) представили Закарі Колльер (Zachary A. Collier), Ігор Линьков (Igor Linkov), Деніел ді Мазе (Daniel DiMase), Стів Уолтерс (Steve Walters), Марк Тераніпур (Mark Tehranipoor) і Джеймс Ламберт (James Lambert). Описані в статті моделі кібербезпеки, ефективно зв'язують технічні дані і аналіз вироблення рішень по визначенню контрафактних електронних компонентів, показують, що стандарти кібербезпеки на основі оцінки ризиків можуть сприяти створенню систем, більш стійких до динамічних загрозам появи підроблених деталей.
Стаття « адаптація серверів до нових технологій пам'яті »(Adapting Server Systems for New Memory Technologies), яку написали Хіллер Хантер (Hillery Hunter), Луїс Ластрас-Монтано (Luis A. Lastras-Montano) і Бішваранджан Бхаттачарджі (Bishwaranjan Bhattacharjee), присвячена аналізу проблем, з якими сервери стикаються в даний час і які можуть пом'якшити або навіть усунути нові технології пам'яті: магніторезистивну пам'ять на основі перенесення спинового моменту (spin-torque transfer magnetic memory, STT-MRAM), пам'ять на основі фазових переходів (phase-change RAM, PCRAM) і резистивная метал-оксидний пам'ять. Спільнота розробників серверів схвильована прийдешнім (в найближчі роки) появою на ринку цих енергонезалежних кандидатів в серверні кошти довготривалого зберігання даних. У порівнянні з флеш-пам'яттю типу NAND такі технології можуть забезпечувати більшу зносостійкість по запису і меншу затримку доступу - характеристики, які можуть перетворити серверні системи.
Сергій Кузнецов ( [email protected] ) - професор, МГУ (Москва).