Publication:
Evaluation of the Level-of-Detail Generator for Visual Analysis of the ATLAS Computing Metadata

Дата
2019
Авторы
Grigorieva, M. A.
Titov, M. A.
Alekseev, A. A.
Klimentov, A. A.
Artamonov, A. A.
Milman, I. E.
Galkin, T. P.
Pilyugin, V. V.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт международных отношений
Цель ИМО и стратегия развития - системная подготовка высококвалифицированных кадров, способных решать нестандартные задачи при реализации международных научно-технологических и торгово-промышленных проектов для компаний и корпораций ключевых секторов экономики страны.
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2019, Pleiades Publishing, Ltd.The ATLAS experiment at the LHC processes, analyses and stores vast amounts of data, which is either recorded by the detector or simulated worldwide using Monte Carlo methods. ATLAS Computing metadata is generated at very high rates and volumes. The necessity to analyze this metadata is constantly increasing, since the heterogeneous, distributed and dynamically changing computing infrastructure requires sophisticated optimization decisions, made by human or/and by machines. Visual analytics is one of the methods facilitating the analysis of massive amounts of data (structured, semi-structured, and unstructured) which leverages human judgement by means of interactive visual representations. Given the huge number of ATLAS computing jobs that need to be visualized simultaneously for error investigations or other optimization processes, resources of the client application responsible for such visualization may reach its limits. Data objects that share similar feature values can be represented and visualized as a single group, thus initial large data sample would be represented at different levels of detail. This approach will also avoid client overload. In this paper we evaluate implementations of k-means-based Level-of-Detail generator method applied to the metadata of ATLAS jobs. This method is used in the visual analytics application InVEx (Interactive Visual Explorer) that is under development, and which is based on 3-dimensional interactive visualization of multidimensional data.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Evaluation of the Level-of-Detail Generator for Visual Analysis of the ATLAS Computing Metadata / Grigorieva, M.A. [et al.] // Lobachevskii Journal of Mathematics. - 2019. - 40. - № 11. - P. 1788-1798. - 10.1134/S199508021911012X
URI
https://www.doi.org/10.1134/S199508021911012X
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85075550050&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000530689000005
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/18949
Коллекции
Публикации