#09 – Atom-Cluster-Mission: Mit alter Hardware zum Radiohimmel

Computer Cluster für DIY Radioteleskop

Dieser Report beleuchtet die Möglichkeiten und Herausforderungen
beim Aufbau eines Computer-Clusters für Ihr SDR-basiertes
Radioteleskop unter Verwendung Ihrer vorhandenen Hardware. Es
werden Software- und Konfigurationsempfehlungen gegeben, Grenzen
aufgezeigt und Alternativen für die Zukunft vorgeschlagen.
Inhaltsverzeichnis

1. Bestehende Hardware und ihre Implikationen

2. Software- und Konfigurationsempfehlungen

3. Was ist trotz geringer Leistung möglich?

4. Weitere Optimierungen und Alternativen

5. Public Ansible Projekte

6. Hardware-Empfehlungen und Vergleich

1. Bestehende Hardware und ihre Implikationen

Sie verfügen über folgende Hardware für Ihr Cluster-Projekt:



Master-Node: Intel Atom D525 CPU, 4 GB RAM,
120 GB SSD, 3x 1 TB HDDs.


Worker-Nodes (10x): Intel Atom D510 CPU, 2 GB
RAM, 120 GB SSD.


Netzwerk: Netgear GS724T Gigabit Switch.

Implikationen der Hardware:


Geringe Rechenleistung (Intel Atom): Die Intel
Atom D510/D525 CPUs sind für ihren geringen Stromverbrauch
bekannt, aber bieten eine sehr begrenzte Rechenleistung. Dies
wird der primäre Flaschenhals für rechenintensive Aufgaben
sein, insbesondere für Echtzeit-Signalverarbeitung von
Radioteleskopdaten.


Begrenzter RAM (2 GB / 4 GB): 2 GB RAM pro
Worker-Node ist extrem wenig für moderne Linux-Systeme und erst
recht für datenintensive Verarbeitungsaufgaben. Die 4 GB auf
dem Master sind ebenfalls knapp.


SSDs für OS/Swap: Die 120 GB SSDs sind gut für
das Betriebssystem und die geplante Auslagerungsdatei. Dies
wird die I/O-Performance für Swap-Operationen verbessern.


HDDs auf dem Master: Die 3x 1 TB HDDs auf dem
Master sind ideal für die zentrale Speicherung von Rohdaten und
verarbeiteten Ergebnissen.


Gigabit Switch: Der Gigabit Switch ist eine
solide Basis für die Netzwerkkommunikation innerhalb des
Clusters und ausreichend für die Datenübertragung zwischen den
Nodes, solange keine extrem hohen Durchsätze (z.B. für
unkomprimierte Echtzeit-Rohdaten von vielen SDRs gleichzeitig)
erforderlich sind.


Zram und Swap (64 GB): Die geplante
Kombination aus 64 GB Swap-Datei und Zram ist eine exzellente
Strategie, um den begrenzten physischen RAM auszugleichen. Zram
komprimiert Daten im RAM, bevor sie bei Bedarf in den Swap
ausgelagert werden. Dies reduziert die Notwendigkeit, Daten auf
die SSD zu schreiben, und minimiert I/O-Vorgänge, was die
Performance unter RAM-Druck verbessert. Beachten Sie jedoch,
dass Zram selbst CPU-Ressourcen für die Kompression benötigt.



Zurück zum Inhaltsverzeichnis
2. Software- und Konfigurationsempfehlungen

Basierend auf Ihrer Hardware und dem Ziel, ein DIY Radioteleskop
zu betreiben, hier sind Software- und Konfigurationsempfehlungen:
Betriebssystem (OS):


Leichte Linux-Distribution: Wählen Sie eine
minimale Server-Installation ohne grafische
Benutzeroberfläche.





Debian/Ubuntu Server Minimal: Stabile und
gut dokumentierte Optionen.


Alpine Linux: Extrem klein und
ressourcenschonend, aber eventuell mit einer steileren
Lernkurve bei der Paketverwaltung.



Installieren Sie nur die absolut notwendigen Pakete.


Cluster-Management und Netzwerk:


NFS (Network File System): Ihr Plan, einen
NFS-Share auf dem Master für jeden Node bereitzustellen, ist
sehr sinnvoll. Dies ermöglicht den zentralen Zugriff auf Daten
und Konfigurationen und vereinfacht die Verwaltung.
Konfigurieren Sie NFS mit geeigneten Berechtigungen und stellen
Sie sicher, dass es beim Systemstart gemountet wird.


SSH (Secure Shell): Für die Fernverwaltung der
Nodes. Konfigurieren Sie SSH-Keys für passwortlosen Zugriff vom
Master zu den Worker-Nodes und umgekehrt.


Statische IP-Adressen: Weisen Sie allen Nodes
statische IP-Adressen zu, um die Verwaltung und Kommunikation
im Cluster zu vereinfachen.

Ressourcen-Optimierung:


Zram-Konfiguration: Stellen Sie sicher, dass
Zram korrekt konfiguriert ist und die gewünschten 64 GB
Swap-Space nutzt. Eine typische Zram-Konfiguration könnte so
aussehen, dass jeder CPU-Kern eine eigene Zram-Disk bekommt.


Swap-Priorität: Wenn Sie sowohl Zram als auch
eine Swap-Partition auf der SSD verwenden, stellen Sie sicher,
dass Zram eine höhere Priorität hat, damit es bevorzugt
verwendet wird, bevor auf die langsamere SSD ausgewichen wird.


Kernel-Optimierung: Für fortgeschrittene
Benutzer könnte das Kompilieren eines angepassten Linux-Kernels
mit nur den benötigten Treibern und Funktionen die
Speichernutzung und Leistung leicht verbessern.

Software für verteiltes Rechnen (Radioteleskop-Anwendungen):

Angesichts Ihrer Erfahrung mit Spark und PySpark ist dies ein
guter Ausgangspunkt, aber für die Echtzeit-SDR-Verarbeitung sind
andere Tools relevanter.



GNU Radio: Dies ist das Standard-Toolkit für
Software-Defined Radio.


Ansatz 1 (Dezentral): Jeder Worker-Node
könnte einen Teil des Frequenzspektrums verarbeiten oder
Daten von einem bestimmten SDR-Empfänger sammeln und
Vorverarbeitungsschritte (z.B. Filterung, Demodulation)
durchführen. Die vorverarbeiteten Daten könnten dann an den
Master gesendet werden.


Ansatz 2 (Custom Distributed): GNU Radio
selbst ist nicht nativ für Distributed Computing ausgelegt.
Man müsste hier benutzerdefinierte Flowgraphs erstellen,
die Daten über das Netzwerk senden (z.B. via UDP/TCP
Sinks/Sources) zu anderen GNU Radio Instanzen auf anderen
Nodes. Dies erfordert viel Eigenentwicklung.




Apache Spark (für Post-Processing): Obwohl
Spark für Echtzeit-SDR-Verarbeitung zu „schwer“ sein könnte,
ist es sehr gut geeignet für die
Nachbearbeitung von bereits gesammelten oder
vorverarbeiteten Daten.


Anwendungsfälle: Batch-Analyse von
Messdaten (z.B. Spektren, Zeitreihen),
Korrelationsberechnungen über längere Zeiträume,
Datenaggregation, Anomalieerkennung in großen Datensätzen.


Setup: Sie könnten einen Spark Standalone
Cluster aufbauen, wobei der Master als Spark Master und die
Worker-Nodes als Spark Workers fungieren. Die Ergebnisse
könnten dann auf dem NFS-Share gespeichert werden.




Dask: Eine flexiblere Python-basierte
Bibliothek für paralleles Computing, die sowohl Array-ähnliche
Operationen (ähnlich NumPy) als auch DataFrames (ähnlich
Pandas) verteilt ausführen kann.


Vorteile: Leichter als Spark für bestimmte
Workloads, integriert sich gut in das Python-Ökosystem
(NumPy, SciPy).


Anwendungsfälle: Ideal für verteilte
numerische Berechnungen, die in der Radioastronomie häufig
vorkommen (z.B. FFTs, Faltung, Matrixoperationen).




MPI (Message Passing Interface): Für extrem
rechenintensive und hochparallele Algorithmen, die eine
feingranulare Kommunikation zwischen Prozessen erfordern.


Vorteile: Höchste Performance für
spezifische HPC-Workloads.


Nachteile: Erfordert Programmierung in
C/C++/Fortran oder Python mit MPI-Bindings (z.B. `mpi4py`).
Deutlich komplexer in der Implementierung als Spark oder
Dask.


Anwendungsfälle: Direkte Korrelation von
Radioteleskop-Signalen, komplexe
Interferometrie-Berechnungen.




ZeroMQ / RabbitMQ: Für asynchrone
Nachrichtenübermittlung und Warteschlangen.


Anwendungsfälle: Wenn Sie eine Pipeline
von Verarbeitungsstufen auf verschiedene Nodes verteilen
möchten. Z.B. Node 1 sammelt Daten und sendet sie an Node 2
zur Filterung, dann an Node 3 zur Spektrenbildung.





Zurück zum Inhaltsverzeichnis
3. Was ist trotz geringer Leistung möglich?

Die geringe Leistung der einzelnen Atom-Prozessoren bedeutet,
dass Sie keine Hochleistungs-Echtzeitverarbeitung erwarten
können. Dennoch sind einige Aufgaben im Cluster-Verbund machbar:



Verteilte Datenakquisition: Jeder Node könnte
einen separaten SDR (Software Defined Radio) steuern und Daten
von einem bestimmten Frequenzbereich oder einer bestimmten
Antenne aufnehmen. Die Rohdaten oder vorverarbeiteten Daten
(z.B. I/Q-Samples in geringerer Datenrate) könnten dann an den
Master übertragen werden.


Batch-Verarbeitung von aufgezeichneten Daten:
Für die Analyse von zuvor gesammelten Daten (z.B. nach der
Beobachtungsphase) sind Spark oder Dask gut geeignet. Hier
zählen die CPU-Zyklen in der Summe, auch wenn jeder einzelne
Kern langsam ist. Beispiele: Langzeit-Spektren,
Pulsar-Timing-Analysen, Himmelsdurchmusterungen.


Einfache, hochparallele Algorithmen: Aufgaben,
die sich leicht in viele kleine, unabhängige Einheiten zerlegen
lassen, die wenig Kommunikation untereinander benötigen. Z.B.
das Durchsuchen großer Datenmengen nach spezifischen Mustern.


Lernplattform: Das Setup ist hervorragend, um
praktische Erfahrungen im Bereich Grid Computing,
Cluster-Management, verteilte Dateisysteme und parallele
Programmierung zu sammeln. Sie können verschiedene Frameworks
ausprobieren und deren Leistung auf begrenzter Hardware
kennenlernen.


Low-Fidelity-Signalverarbeitung: Für sehr
breite Frequenzbereiche oder sehr hohe Datenraten sind die
Atom-CPUs ungeeignet. Für schmalbandige Signale oder Prozesse,
die nicht in Echtzeit ablaufen müssen (z.B. Dekodierung von
Wetterballonsignalen, WSPR-Empfang), könnte die Verarbeitung
verteilt werden.



Was wahrscheinlich nicht möglich ist:
Echtzeit-Korrelation von Breitband-Interferometerdaten, sehr
schnelle FFTs von Gigahertz-Abtastraten, oder Simulationen, die
komplexe physikalische Modelle erfordern.


Zurück zum Inhaltsverzeichnis
4. Weitere Optimierungen und Alternativen

Neben den bereits genannten Punkten (Zram, Swap, leichte
Distribution) gibt es weitere Möglichkeiten zur
Performance-Optimierung und zum RAM-Ausgleich:



Speicheroptimierte Bibliotheken: Wenn Sie
rechenintensive numerische Operationen durchführen (z.B.
Lineare Algebra, FFTs), stellen Sie sicher, dass Sie
hochoptimierte Bibliotheken verwenden.





OpenBLAS/LAPACK: Für grundlegende
Matrixoperationen.


FFTW (Fastest Fourier Transform in the
West): Für Fourier-Transformationen.



Diese sind oft deutlich schneller als generische
Implementierungen.



Dateisystem-Optimierung:


`noatime`/`nodiratime` in fstab:
Mount-Optionen, die das Schreiben von Zugriffszeiten auf
Dateien verhindern und damit die I/O-Last auf den SSDs
reduzieren.


Swapiness anpassen: Der `swappiness`-Wert
im Linux-Kernel steuert, wie aggressiv das System Daten in
den Swap auslagert. Ein niedrigerer Wert (z.B. 10 oder 20)
kann dazu führen, dass der Kernel länger versucht, Daten im
RAM zu halten, bevor er auslagert.




In-Memory-Datenbanken (wenn passend): Für
bestimmte Anwendungsfälle, bei denen Zwischenergebnisse schnell
verfügbar sein müssen, aber nicht persistent sein müssen,
könnten In-Memory-Datenbanken (z.B. Redis, wenn die Datenmenge
sehr klein ist) verwendet werden, um I/O zu reduzieren.
Allerdings ist der RAM hierfür sehr begrenzt.


Datenkompression (Software-Level):
Komprimieren Sie Daten vor der Übertragung über das Netzwerk
oder vor der Speicherung auf Platte, um die Netzwerklast und
den Speicherplatzbedarf zu reduzieren. Dies erfordert jedoch
zusätzliche CPU-Zyklen für die Kompression/Dekomprimierung.


Weniger Dienste: Deaktivieren Sie alle nicht
unbedingt benötigten Systemdienste auf den Worker-Nodes, um RAM
und CPU-Zyklen freizugeben.


Profilierung und Bottleneck-Analyse: Verwenden
Sie Tools wie `htop`, `perf`, `strace`, `valgrind` (für
Speicherlecks) um herauszufinden, wo die Engpässe in Ihrer
Anwendung liegen. Das hilft, gezielte Optimierungen
vorzunehmen.



Zurück zum Inhaltsverzeichnis
5. Public Ansible Projekte

Ja, es gibt zahlreiche öffentliche Ansible-Projekte, die Ihnen
beim Deployment und der Konfiguration eines Linux-Clusters helfen
können, auch wenn sie nicht spezifisch für Radioteleskope sind.
Sie müssen diese wahrscheinlich an Ihre Bedürfnisse anpassen.



Ansible Galaxy: Die zentrale Plattform für
Ansible-Rollen. Suchen Sie nach Begriffen wie:

cluster

hpc (High Performance Computing)

bare metal provisioning

nfs server / nfs client

spark cluster

dask cluster

mpi




Beispiele für gängige Ansible-Cluster-Rollen:

Rollen zum Installieren und Konfigurieren von SSH für
passwortlosen Zugriff.

Rollen zum Mounten von NFS-Shares.

Rollen zur Installation von Basis-Systempaketen und
-Tools.

Rollen zur Konfiguration von Netzwerkeinstellungen.

Rollen zur Installation und Konfiguration von Spark oder
Dask (oft für spezifische Versionen).




Github/Gitlab: Viele Projekte, die komplette
HPC- oder Compute-Cluster deployen, sind auf diesen Plattformen
zu finden. Suchen Sie nach „Ansible HPC cluster“ oder „Ansible
compute cluster example“.



Wichtiger Hinweis: Passen Sie die gefundenen
Rollen immer an die spezifischen Anforderungen Ihrer
Atom-Hardware an, insbesondere in Bezug auf minimale
Installationen und Ressourcenverbrauch.


Zurück zum Inhaltsverzeichnis
6. Hardware-Empfehlungen und Vergleich

Ihr bestehendes Setup ist eine hervorragende Möglichkeit, erste
Erfahrungen mit Grid Computing zu sammeln, ohne große
Investitionen zu tätigen. Für ernsthafte
Radioteleskop-Anwendungen, die Echtzeit-Signalverarbeitung
erfordern, sind die Atom-CPUs jedoch nur bedingt geeignet.
Vergleich bestehendes Setup vs. empfohlene Neuanschaffung:
MerkmalBestehendes Setup (Intel Atom D510/D525)Empfohlene
Neuanschaffung (Beispiele)CPU-LeistungSehr gering
(Passiv gekühlt, geringer Takt)Deutlich höher (Moderne Multi-Core
CPUs, z.B. Intel Core i3/i5, AMD Ryzen Embedded, ARM-basierte
SBCs)RAM pro Node2 GB / 4 GB (sehr begrenzend)Min.
8 GB, idealerweise 16-32 GB (für datenintensive Aufgaben
unerlässlich)Speicher (SSD)120 GB SSD (ausreichend
für OS/Swap)250 GB+ NVMe SSD (schneller und größere
Kapazität)NetzwerkGigabit Ethernet (ausreichend
für grundlegende Kommunikation)2.5 Gigabit Ethernet oder 10 Gigabit
Ethernet (für hohen Datendurchsatz bei
Echtzeit-SDR)EnergieverbrauchRelativ hoch pro
Leistungseinheit (ältere Architektur)Deutlich geringer pro
Leistungseinheit (modernere, effizientere
Architekturen)Kosten-NutzenSehr kostengünstig
(vorhanden), hoher Lerneffekt, aber geringe Rechen-Effizienz.Höhere
Anfangsinvestition, aber erheblich bessere Performance pro Euro,
viel breiteres Anwendungsspektrum.Technische
MöglichkeitenPrimär Batch-Verarbeitung, verteilte
Datenerfassung, Lernplattform. Echtzeit-SDR-Analyse nur für sehr
einfache/schmalbandige Szenarien.Echtzeit-Signalverarbeitung,
komplexere Korrelationen, Simulationen, Machine Learning auf
Radioteleskop-Daten. Konkrete Hardware-Empfehlungen für
Neuanschaffung:


Mini-PCs / NUCs: Kleine, energieeffiziente PCs
(z.B. Intel NUC, Zotac ZBOX) mit aktuellen Intel Core i3/i5
oder AMD Ryzen CPUs bieten eine deutlich höhere Leistung und
mehr RAM-Kapazität. Diese können auch passiv gekühlt sein oder
sehr leise Lüfter haben.


Einplatinencomputer (SBCs) mit mehr RAM:


Raspberry Pi 5 / Compute Module 4: Bietet
gute Leistung für seine Größe und ist mittlerweile mit 8 GB
RAM erhältlich. Ideal für dezentrale Datenerfassung und
leichte Vorverarbeitung.


ODROID, Jetson Nano (NVIDIA): Diese bieten
oft mehr CPU/GPU-Leistung als Raspberry Pi für ähnliche
Anwendungsfälle. Jetson Nano hat den Vorteil einer
integrierten GPU, die für bestimmte
Signalverarbeitungsaufgaben (z.B. CUDA-Beschleunigung)
genutzt werden könnte.




Server-Hardware (wenn Budget vorhanden):
Gebrauchte Entry-Level-Server oder Workstations mit Intel Xeon
E3/E5 oder AMD EPYC CPUs bieten viele Kerne und viel RAM, wären
aber deutlich teurer und lauter.


Spezielle Signalverarbeitungshardware:


FPGA-Boards: Für extrem hochperformante,
parallele und latenzarme Echtzeit-Signalverarbeitung (z.B.
Direkt-Digital-Synthese, schnelle FFTs, Filterung auf
Hardware-Ebene). Erfordert spezialisiertes Wissen in HDL
(Hardware Description Language).


GPUs: Für massive Parallelisierung von
Algorithmen (z.B. FFTs, Korrelationen) können Grafikkarten
(NVIDIA CUDA oder AMD OpenCL) eine enorme
Leistungssteigerung bieten.



Kosten-Nutzen-Analyse:

Die Umstellung auf modernere Hardware würde eine signifikante
Anfangsinvestition erfordern. Jedoch würden Sie dafür eine
dramatisch höhere Rechenleistung pro Watt und pro Euro erhalten.
Dies würde die Möglichkeit eröffnen, komplexere und
hochauflösendere Radioteleskop-Experimente durchzuführen, die mit
Ihrem aktuellen Atom-Cluster nicht machbar wären.


Ihr bestehendes Setup ist perfekt, um die Grundlagen des
Cluster-Computing zu erlernen und erste Schritte in der
verteilten Datenverarbeitung zu unternehmen. Es ist eine
wertvolle Lernplattform. Wenn die Projekte jedoch an Komplexität
und Datenvolumen zunehmen, wird ein Hardware-Upgrade unumgänglich
sein, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.


Zurück zum Inhaltsverzeichnis
Quellen (Platzhalter, da keine spezifischen Quellen in der
ursprünglichen Anfrage genannt wurden):

GNU Radio Offizielle Webseite

Apache Spark Offizielle Webseite

Dask Offizielle Webseite

Open MPI Offizielle Webseite

Ansible Galaxy Dokumentation



Source: https://g.co/gemini/share/70b44f5825bc