ROOT

6.32 Öppen källkod · CERN

Högenergifysik Tillgänglig på begäran

CERN:s dataanalysramverk för kolumnära arbetsflöden i C++ och Python, med hanterad batchkörning för längre bearbetningar.

C++ / Python RDataFrame Batchanalys

Boka en genomgång Prata med vårt team

En hanterad tjänst för vetenskaplig programvara

Ge forsknings- och utvecklingsteam godkända program och reproducerbar körning utan att användarna eller infrastrukturteamet behöver underhålla varje mjukvarustack.

För organisationer

Skapa en styrd programtjänst för laboratorier, utvecklingsgrupper och undervisningsmiljöer på infrastruktur som organisationen kontrollerar.

Vad dina användare kan göra

Välja ett tillgängligt program, konfigurera och skicka in en simulering, följa körningen, granska loggar och status samt hämta de registrerade resultaten.

Vad ditt infrastrukturteam får

Kontroll över godkända program och versioner, licensintegrering, åtkomst, resurskvoter, körpolicyer, dataplats och körhistorik.

Så driftsätter och driftar WECORE plattformen

Vi paketerar och validerar programmen, driftsätter tjänsten på din OpenStack-infrastruktur, integrerar licenser vid behov och sköter den löpande driften.

Översikt

Lär känna ROOT.

ROOT är dataanalysramverket som utvecklats vid CERN för experimentell partikelfysik. Det kombinerar ett kolumnärt lagringsformat byggt för mycket stora händelsedatamängder, ett bibliotek för histogram och anpassning, och en interaktiv C++-tolk.

PyROOT exponerar samma objekt för Python, och RDataFrame ger ett deklarativt, implicit parallellt sätt att uttrycka en analys.

Användningsfall

Vad den används till.

Händelseurval och reduktion

Skala ner stora händelsedatamängder till de variabler en analys behöver; RDataFrame uttrycker urvalet deklarativt och parallelliserar det implicit.

Histogram och statistisk anpassning

Fyll histogram över hela datamängder och anpassa modeller med ROOT:s anpassningsbibliotek.

Publikationsfigurer

Ta fram figurerna som hamnar i publikationer från samma session som byggde histogrammen.

Kolumnär analys bortom partikelfysiken

Överallt där ett kolumnärt format och ett anpassningsbibliotek behövs i stor skala kommer ROOT:s lagrings- och statistikverktyg till nytta.

Körlägen

Så kan programmet köras i en hanterad miljö.

Interaktiv analys

Interaktiv analys i C++ och Python

Använd ROOT:s C++-tolk eller PyROOT för interaktiv analys, med RDataFrame som ett implicit parallellt gränssnitt till kolumnära data.

Hanterad batchkörning

Hanterad batchkörning för längre bearbetningar

Längre bearbetningar kan köras med hanterad batchkörning i samma analysmiljö och med samma projektdata.

Tillgänglig på begäran

Kör vetenskaplig programvara utan att hantera klustret.

Berätta vilket vetenskapligt program du behöver och hur du planerar att använda det.