ROOT untuk Menganalisis Data Petabyte Secara Ilmiah

 (root.cern)
1 poin oleh GN⁺ 2024-06-02 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp

√-1ROOT: perangkat lunak untuk analisis dan visualisasi data skala besar

Ikhtisar ROOT

  • ROOT adalah perangkat lunak berkinerja tinggi yang memungkinkan analisis statistik dan visualisasi data skala besar.
  • Sebagian besar ditulis dengan C++, dan dapat digunakan di Linux, macOS, dan Windows.
  • Merupakan perangkat lunak open source yang dapat digunakan, dimodifikasi, dan dikontribusikan secara bebas.

Fitur utama

  • Menyediakan interpreter C++ yang kuat untuk prototyping cepat.
  • Memungkinkan binding dinamis antara Python dan C++ melalui integrasi yang mulus dengan Python.
  • Juga dapat digunakan di Jupyter Notebook.

RNTuple: masa kini dan masa depan

  • RNTuple sedang dikembangkan sebagai penerus TTree, dan direncanakan akan digunakan pada Run 4.
  • Menjelaskan kebutuhan akan sistem baru, status saat ini, pekerjaan sebelum rilis produksi pertama, serta rencana ke depan.
  • Menyediakan cara untuk mulai mencoba RNTuple sekarang juga.

Pengaturan default kanvas berbasis web

  • Implementasi TCanvas berbasis web telah diubah menjadi pengaturan default di versi master ROOT.
  • Sudah ada di ROOT sejak 2017, dan juga digunakan di TBrowser berbasis web.

Kelas baru TScatter

  • Memperkenalkan kelas baru TScatter.

Peningkatan lingkungan pengembangan ROOT

  • Mengusulkan cara meningkatkan lingkungan pengembangan dan debugging ROOT menggunakan QtCreator.
  • Memungkinkan debugging skrip CERN ROOT dan program berbasis ROOT di Eclipse IDE.

Rilis terbaru

  • Release 6.32/00 - 28 Mei 2024
  • Release 6.30.06 - 3 April 2024
  • Release 6.30.04 - 31 Januari 2024
  • Release 6.30/02 - 28 November 2023
  • Release 6.30/00 - 7 November 2023

Opini GN⁺

  • ROOT adalah alat yang dioptimalkan untuk analisis data skala besar, terutama berguna dalam penelitian ilmiah.
  • Berkat integrasinya dengan Python, pengguna yang tidak terbiasa dengan C++ pun dapat mengaksesnya dengan mudah.
  • Pengaturan default kanvas berbasis web dapat sangat meningkatkan pengalaman pengguna.
  • Pengenalan RNTuple diharapkan membawa peningkatan performa dan fitur.
  • Peningkatan lingkungan pengembangan dengan QtCreator dan Eclipse IDE membantu meningkatkan produktivitas.

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2024-06-02
Komentar Hacker News
  • Kenangan masa lalu: Dulu banyak menggunakan ROOT di fisika partikel. Ada banyak utang teknis dan keanehan, tetapi untuk tugas tertentu seperti histogram atau pemrosesan data terstruktur, ROOT lebih mudah digunakan. API berorientasi objeknya terasa intuitif.
  • Proses perubahan: Saya meninggalkannya 5 tahun lalu, tetapi ROOT sedang berubah. Interpreter CINT dihapus dan dialihkan ke kode berbasis Clang, dan sekarang analisis bisa dilakukan di Jupyter dengan C++ atau Python.
  • Alat analisis baru: Untuk analisis baru, lebih baik memakai alat yang lebih ramah pengguna seperti uproot daripada ROOT. Sebagian orang mungkin tetap menggunakan ROOT karena alur kerja lama.
  • Halaman 404 yang menarik: Halaman 404 ROOT lucu. (Tidak ada hubungannya dengan kamar 404)
  • Penemuan ilmiah: Keren melihat proyek perangkat lunak skala besar dipakai untuk penemuan ilmiah. Misalnya, di LIGO gelombang gravitasi ditemukan dengan GStreamer.
  • Masalah ROOT: ROOT punya banyak fitur, tetapi desain API-nya buruk dan pemisahan antara pustaka dan program kurang jelas. Di ROOT 6 beberapa masalah ini coba diperbaiki, tetapi butuh waktu.
  • Masalah format I/O: Format I/O ROOT lama tidak terdokumentasi dengan baik. Sekarang berkat groot dan uproot, data ROOT bisa dibaca dan ditulis dengan mudah.
  • Rasa syukur untuk ROOT 6: Saya bersyukur bisa memakai ROOT 6 atau versi yang lebih baru setiap hari.
  • Kenangan debugging: Jadi teringat masa-masa begadang men-debug kode yang ditulis oleh fisikawan hebat tanpa latar belakang ilmu komputer.
  • Tulang punggung fisika partikel: ROOT adalah tulang punggung banyak pekerjaan di fisika partikel eksperimental, tetapi bagi mahasiswa pascasarjana baru, ini seperti mimpi buruk.
  • Penggunaan Cling: Saya menggunakan interpreter C++ Cling dan Xeus di notebook Jupyter. Jauh lebih cepat daripada Python 3. Cling terutama saya gunakan sebagai JIT untuk bahasa yang dikompilasi ke C++.
  • Kode sumber: Kode sumber proyek ROOT bisa dilihat di GitHub.
  • Mimpi buruk debugging: Men-debug skrip dan program CERN ROOT di Eclipse IDE adalah mimpi buruk. Tetapi ini juga menunjukkan bahwa hal luar biasa bisa dibuat bahkan di lingkungan yang mengerikan.