利用 Whole Tale 平台实现数据密集型研究可重复性的探索
分布式、并行与集群计算
2020-05-14 v1
摘要
Whole Tale（http://wholetale.org）是一个基于 Web 的开源可重复研究平台，支持为科研界创建、共享、执行和验证“Tale”。Tale 是可执行的研究对象，其捕获了从科学研究中重新生成计算结果所需的代码、数据、环境以及叙述和工作流信息。为需要大量计算资源或使用海量数据的计算实验创建支持可重复性、透明性和可重执行的可重复研究对象，是一个尤其具有挑战性的开放问题。我们描述了利用 Whole Tale 计算平台促进数据和计算密集型研究（我们称之为“Tales at Scale”）可重复性的机遇、挑战和解决方案。我们重点介绍了前端响应需求、当前中间件设计与实现中的差距、网络限制、容器化和数据访问方面的挑战与解决方案。最后，我们讨论了为可移植的数据密集型 Tale 打包计算实验实现的挑战，并概述了未来工作。
引用
@article{arxiv.2005.06087,
title = {Toward Enabling Reproducibility for Data-Intensive Research using the Whole Tale Platform},
author = {Kyle Chard and Niall Gaffney and Mihael Hategan and Kacper Kowalik and Bertram Ludaescher and Timothy McPhillips and Jarek Nabrzyski and Victoria Stodden and Ian Taylor and Thomas Thelen and Matthew J. Turk and Craig Willis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.06087},
year = {2020}
}