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Architecture

dustin-carlson avatar
7 diapositives · 216 Views · Nov 20, 2014

This project presents a comprehensive architecture for managing data acquisition (DAQ) processes, including real-time spill monitoring and transformation using Python and C++. It leverages Celery and RabbitMQ for task management and parallel processing. Data flows through various stages: input handling, transformation via multiple mappers, in-memory caching, and output generation. The framework allows merging and reduction of data, enabling efficient histogram processing and visualization. The modular design supports scalability and adaptability for diverse DAQ setups.

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Transcription de la présentation
  1. Architecture DAQ INPUT InputPySpillGenerator InputCppDAQOnlineData spill N spill N MapPyGroup MapPyGroup TRANSFORM MapPyBeamMapper MapCppTOFDigits MapCppSimulation MapCppTOFSlabHits MapCppTrackerDigitization MapCppTOFSpacePoints (spill N)’ (spill N)’ In-memory cache In-memory cache In-memory cache MERGE ReducePyDoNothing ReducePyTOFPlot OUTPUT OutputPyJSON OutputPyImage

  2. Software development DAQ Input spill N-1 spill N+1 spill N Celery Transform Transform Transform parallel transform execution (spill N-1)’ (spill N)’ (spill N+1)’ document-oriented database histogram mergers Merge web front-end Output Web front-end

  3. Celery and RabbitMQ Celery Worker RabbitMQ Celery Worker Celery Worker

  4. Celery workers and tasks Celery Worker RabbitMQ Transform Transform spill’ spill Celery Worker Transform spill’ Celery Proxy Transform spill spill Celery Worker spill’ Transform Go.py Transform

  5. Celery workers and broadcasts Celery Worker RabbitMQ configuration Transform status Transform configuration Celery Worker status configuration Transform status Celery Proxy Transform configuration Celery Worker status Transform configuration Go.py Transform status

  6. Histogram mergers

  7. Current state