Scientific Computing

Scientific Computing

Das URZ unterstützt Wissenschaftler_innen und Student_innen der Universität Leipzig mit einem differenzierten Angebot zum wissenschaftlichen Rechnen.

Wir entwickeln und betreiben Big-Data-Infrastrukturen für rechen- und datenintensive Berechnungen. Daneben unterstützen wir zentral bereitgestellten Entwicklungswerkzeugen wie RStudio, KNIME und GitLab die Datenanalyse sowie die Organisation von Daten-Workflows. Unter folgender Seite finden Sie Informationen zum aktuellen Status der Dienste.

The University Computation Center collaborates with researchers and students of the University of Leipzig and offers a comprehensive scientific computiation portfolio. We develop, maintain and operate big data infrastructures for compute and data intensive applications. Additionally, we offer centrally operated development tools like RStudio, KNIME and GitLab. The following page contains news on the services status.

Big-Data- und Rechen-Infrastrukturen

Der intelligente Umgang mit großen, heterogenen, verteilten Forschungsdaten (Big-Data) sowie rechenintensiven Anwendungen ist eine zentrale Herausforderung unserer Zeit und eröffnet in Natur-, Geistes- und Sozialwissenschaften neue Zugänge zu wissenschaftlichen Erkenntnissen.

Angehörige der Universität Leipzig (Mitarbeiter_innen, Student_innen) können zeitlich beschränkte Rechenprojekte auf folgenden Big-Data- und Rechen-Infrastrukturen durchführen:

Bitte kontaktieren Sie uns per E-Mail zur Abstimmung Ihrer Software-Anforderungen und Ihres Ressourcenbedarfs, siehe Zugang.

Using the wealth of large, heterogeneous, distributed research data intelligently and computing intensive applications are a central challenge of our time and clears the way to new scientific breakthroughs in natural and social sciences and liberal arts.

Associates of the University of Leipzig (faculty staff, researchers, students) are welcome to run time-limited computation projects of these big data and computing infrastructures:

Please tell us about your requirements via e-mail to scadm(at)uni-leipzig.de , see Zugang.

Organisation von Datenworkflows und Datenanalyse

Neben den Big-Data-Angeboten im Kontext von Galaxy und Sirius betreibt das Universitätsrechenzentrum dedizierte Angebote zur Organisation von Daten-Workflows und zur Unterstützung der Daten-Analyse.

Aktuell stehen folgende Angebote zur Verfügung:

Zugang

Für den Zugang zu den Scientific-Computing-Angeboten wird ein SC-Account benötigt. Mit einem gültigen Universitätsaccount kann der SC-Account erstellt werden unter https://register.sc.uni-leipzig.de . Externe Benutzer_innen können einen Gastzugang bei uns beantragen.

Die Nutzung der Dienste für Datenworkflows und Datenanalyse bedarf keiner weiteren Freischaltung.

Die Freischaltung Nutzung der Cluster erfolgt unkompliziert nach folgendem Schema:

  • Absprache der Anforderungen via E-Mail an scadm(at)uni-leipzig.de . Hier werden die mindestens die folgenden Punkte geklärt zu denen wir auch gerne per Email oder im direkten Gespräch weiter beraten:
    • Ansprechpartner sowie relevante SC-Accounts mit Namen 
    • Auswahl der Cluster(Galaxy, Sirius, Polaris, Clara) und Scheduler(Slurm, Hadoop auf Galaxy, exklusive Nutzung auf Galaxy)
    • Daten: grobe Schätzung der Menge (Größenordnung), Anforderung an Zugriffsschutz und Datensicherheit. Normalerweise sichern wir keinen besonderen Schutz zu.
    • Dauer und wichtige Deadlines
    • benötigte Software, bei Schedulernutzung Lauffähigkeit ohne Root-Zugang
    • Netzwerkinteraktion der Anwendung
    • Für die Nutzungsdokumentation bitten wir um eine fachliche Kurzbeschreibung des Rechenprojekts in mindestens 3 Sätzen, möglichst öffentlich verwendbar
  • Projektbezogene Reservierung und Freischaltung von Ressourcen
  • Zugang per SSH aus dem Uni-Netz via Gateway-Rechner galaxy101.sc.uni-leipzig.de und starten von Rechen-Jobs
  • Zum Abschluss des Rechenprojektes bitten wir um Datenbereinigung durch den Nutzer

Um eine Nennung der Cluster-Nutzung im Kontext der Ergebnisverwertung wird gebeten.

Mehr technische Informationen zur Clusternutzung sind mit einem SC-Account verfügbar unter https://git.sc.uni-leipzig.de/sc/sc-doc

For the access to the scientific computing offerings you need a SC-login. You can create this SC-login at https://register.sc.uni-leipzig.de with a valid university account. External users can ask us for a guest login.

The access of the data workflow and analysis services does not require any further activation.

Access to the cluster requires a few small steps:

  • Tell us about your requirements via e-mail to scadm(at)uni-leipzig.de . We discuss with you at least the following topics via email or in person:
    • contact persons, relevant SC-logins and real names
    • Selection of cluster(Galaxy, Sirius, Polaris, Clara) and scheduler(Slurm, Hadoop on Galaxy, exclusive node usage on Galaxy)
    • data: rough estimate of the amount, requirements on security. Per default we make no backup and give no special guarantee.
    • usage duration and important deadlines
    • software required and its usability without root access in case a scheduler is used
    • network interaction of your application
    • For usage documentation we ask for a short computing project description (at least 3 sentences), publishable if possible
  • activation of the sc logins for the ressource usage
  • The access to the cluster uses SSH, originating from the university network via the gateway galaxy101.sc.uni-leipzig.de
  • Please clean up your files when you are done

Please include a reference to the cluster in your subsequent scientific publications.

You can find more technical details on the cluster usage at  https://git.sc.uni-leipzig.de/sc/sc-doc using your sc-login.

letzte Änderung: 05.10.2020

Hilfe

Der Servicedesk ist zwar aktuell nicht vor Ort für Sie da, trotzdem erreichen Sie uns wie gewohnt per E-Mail oder Kontaktformular, sowie telefonisch unter:

+49 341 97-33333.

Wir helfen Ihnen und beraten Sie gern.

Die telefonische Erreichbarkeit wird derzeit Montag bis Freitag von 9:00 bis 14:00 Uhr im Rahmen der vorhandenen Kapazitäten gewährleistet.

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Kontakt

Dr. Stefan Kühne
Abteilungsleiter Forschung und Entwicklung

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