Echtzeitsuche nach Neutrinoausbrüchen von Supernovae mit dem AMANDA-II-Detektor

Der AMANDA-II Detektor ist primär für den richtungsaufgelösten Nachweis hochenergetischer Neutrinos konzipiert. Trotzdem können auch niederenergetische Neutrinoausbrüche, wie sie von Supernovae erwartet werden, mit hoher Signifikanz nachgewiesen werden, sofern sie innerhalb der Milchstraße stattfinden. Die experimentelle Signatur im Detektor ist ein kollektiver Anstieg der Rauschraten aller optischen Module. Zur Abschätzung der Stärke des erwarteten Signals wurden theoretische Modelle und Simulationen zu Supernovae und experimentelle Daten der Supernova SN1987A studiert. Außerdem wurden die Sensitivitäten der optischen Module neu bestimmt. Dazu mussten für den Fall des südpolaren Eises die Energieverluste geladener Teilchen untersucht und eine Simulation der Propagation von Photonen entwickelt werden. Schließlich konnte das im Kamiokande-II Detektor gemessene Signal auf die Verhältnisse des AMANDA-II Detektors skaliert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Algorithmus zur Echtzeit-Suche nach Signalen von Supernovae als Teilmodul der Datennahme implementiert. Dieser beinhaltet diverse Verbesserungen gegenüber der zuvor von der AMANDA-Kollaboration verwendeten Version. Aufgrund einer Optimierung auf Rechengeschwindigkeit können nun mehrere Echtzeit-Suchen mit verschiedenen Analyse-Zeitbasen im Rahmen der Datennahme simultan laufen. Die Disqualifikation optischer Module mit ungeeignetem Verhalten geschieht in Echtzeit. Allerdings muss das Verhalten der Module zu diesem Zweck anhand von gepufferten Daten beurteilt werden. Dadurch kann die Analyse der Daten der qualifizierten Module nicht ohne eine Verzögerung von etwa 5 Minuten geschehen. Im Falle einer erkannten Supernova werden die Daten für die Zeitdauer mehrerer Minuten zur späteren Auswertung in 10 Millisekunden-Intervallen archiviert. Da die Daten des Rauschverhaltens der optischen Module ansonsten in Intervallen von 500 ms zur Verfgung stehen, ist die Zeitbasis der Analyse in Einheiten von 500 ms frei wählbar. Im Rahmen dieser Arbeit wurden drei Analysen dieser Art am Südpol aktiviert: Eine mit der Zeitbasis der Datennahme von 500 ms, eine mit der Zeitbasis 4 s und eine mit der Zeitbasis 10 s. Dadurch wird die Sensitivität für Signale maximiert, die eine charakteristische exponentielle Zerfallszeit von 3 s aufweisen und gleichzeitig eine gute Sensitivität über einen weiten Bereich exponentieller Zerfallszeiten gewahrt. Anhand von Daten der Jahre 2000 bis 2003 wurden diese Analysen ausführlich untersucht. Während die Ergebnisse der Analyse mit t = 500 ms nicht vollständig nachvollziehbare Ergebnisse produzierte, konnten die Resultate der beiden Analysen mit den längeren Zeitbasen durch Simulationen reproduziert und entsprechend gut verstanden werden. Auf der Grundlage der gemessenen Daten wurden die erwarteten Signale von Supernovae simuliert. Aus einem Vergleich zwischen dieser Simulation den gemessenen Daten der Jahre 2000 bis 2003 und der Simulation des erwarteten statistischen Untergrunds kann mit einem Konfidenz-Niveau von mindestens 90 % gefolgert werden, dass in der Milchstraße nicht mehr als 3.2 Supernovae pro Jahr stattfinden. Zur Identifikation einer Supernova wird ein Ratenanstieg mit einer Signifikanz von mindestens 7.4 Standardabweichungen verlangt. Die Anzahl erwarteter Ereignisse aus dem statistischen Untergrund beträgt auf diesem Niveau weniger als ein Millionstel. Dennoch wurde ein solches Ereignis gemessen. Mit der gewählten Signifikanzschwelle werden 74 % aller möglichen Vorläufer-Sterne von Supernovae in der Galaxis überwacht. In Kombination mit dem letzten von der AMANDA-Kollaboration veröffentlicheten Ergebnis ergibt sich sogar eine obere Grenze von nur 2.6 Supernovae pro Jahr. Im Rahmen der Echtzeit-Analyse wird für die kollektive Ratenüberhöhung eine Signifikanz von mindestens 5.5 Standardabweichungen verlangt, bevor eine Meldung über die Detektion eines Supernova-Kandidaten verschickt wird. Damit liegt der überwachte Anteil Sterne der Galaxis bei 81 %, aber auch die Frequenz falscher Alarme steigt auf bei etwa 2 Ereignissen pro Woche. Die Alarm-Meldungen werden über ein Iridium-Modem in die nördliche Hemisphäre übertragen, und sollen schon bald zu SNEWS beitragen, dem weltweiten Netzwerk zur Früherkennung von Supernovae.

Supernova neutrinos in AMANDA and IceCube - Monte Carlo development and data analysis

Supernovae are among the most energetic events occurring in the universe and are so far the only verified extrasolar source of neutrinos. As the explosion mechanism is still not well understood, recording a burst of neutrinos from such a stellar explosion would be an important benchmark for particle physics as well as for the core collapse models. The neutrino telescope IceCube is located at the Geographic South Pole and monitors the antarctic glacier for Cherenkov photons. Even though it was conceived for the detection of high energy neutrinos, it is capable of identifying a burst of low energy neutrinos ejected from a supernova in the Milky Way by exploiting the low photomultiplier noise in the antarctic ice and extracting a collective rate increase. A signal Monte Carlo specifically developed for water Cherenkov telescopes is presented. With its help, we will investigate how well IceCube can distinguish between core collapse models and oscillation scenarios. In the second part, nine years of data taken with the IceCube precursor AMANDA will be analyzed. Intensive data cleaning methods will be presented along with a background simulation. From the result, an upper limit on the expected occurrence of supernovae within the Milky Way will be determined.

Advanced data deduplication techniques and their application

Data deduplication describes a class of approaches that reduce the storage capacity needed to store data or the amount of data that has to be transferred over a network. These approaches detect coarse-grained redundancies within a data set, e.g. a file system, and remove them.rnrnOne of the most important applications of data deduplication are backup storage systems where these approaches are able to reduce the storage requirements to a small fraction of the logical backup data size.rnThis thesis introduces multiple new extensions of so-called fingerprinting-based data deduplication. It starts with the presentation of a novel system design, which allows using a cluster of servers to perform exact data deduplication with small chunks in a scalable way.rnrnAfterwards, a combination of compression approaches for an important, but often over- looked, data structure in data deduplication systems, so called block and file recipes, is introduced. Using these compression approaches that exploit unique properties of data deduplication systems, the size of these recipes can be reduced by more than 92% in all investigated data sets. As file recipes can occupy a significant fraction of the overall storage capacity of data deduplication systems, the compression enables significant savings.rnrnA technique to increase the write throughput of data deduplication systems, based on the aforementioned block and file recipes, is introduced next. The novel Block Locality Caching (BLC) uses properties of block and file recipes to overcome the chunk lookup disk bottleneck of data deduplication systems. This chunk lookup disk bottleneck either limits the scalability or the throughput of data deduplication systems. The presented BLC overcomes the disk bottleneck more efficiently than existing approaches. Furthermore, it is shown that it is less prone to aging effects.rnrnFinally, it is investigated if large HPC storage systems inhibit redundancies that can be found by fingerprinting-based data deduplication. Over 3 PB of HPC storage data from different data sets have been analyzed. In most data sets, between 20 and 30% of the data can be classified as redundant. According to these results, future work in HPC storage systems should further investigate how data deduplication can be integrated into future HPC storage systems.rnrnThis thesis presents important novel work in different area of data deduplication re- search.

LoneStar : Design and evaluation of an energy-efficient, disk-based archival storage system

Bandlaufwerke waren bisher die vorherrschende Technologie, um die anfallenden Datenmengen in Archivsystemen zu speichern. Mit Zugriffsmustern, die immer aktiver werden, und Speichermedien wie Festplatten die kostenmäßig aufholen, muss die Architektur vor Speichersystemen zur Archivierung neu überdacht werden. Zuverlässigkeit, Integrität und Haltbarkeit sind die Haupteigenschaften der digitalen Archivierung. Allerdings nimmt auch die Zugriffsgeschwindigkeit einen erhöhten Stellenwert ein, wenn aktive Archive ihre gesamten Inhalte für den direkten Zugriff bereitstellen. Ein band-basiertes System kann die hierfür benötigte Parallelität, Latenz und Durchsatz nicht liefern, was in der Regel durch festplattenbasierte Systeme als Zwischenspeicher kompensiert wird.rnIn dieser Arbeit untersuchen wir die Herausforderungen und Möglichkeiten ein festplattenbasiertes Speichersystem zu entwickeln, das auf eine hohe Zuverlässigkeit und Energieeffizienz zielt und das sich sowohl für aktive als auch für kalte Archivumgebungen eignet. Zuerst analysieren wir die Speichersysteme und Zugriffsmuster eines großen digitalen Archivs und präsentieren damit ein mögliches Einsatzgebiet für unsere Architektur. Daraufhin stellen wir Mechanismen vor um die Zuverlässigkeit einer einzelnen Festplatte zu verbessern und präsentieren sowie evaluieren einen neuen, energieeffizienten, zwei- dimensionalen RAID Ansatz der für „Schreibe ein Mal, lese mehrfach“ Zugriffe optimiert ist. Letztlich stellen wir Protokollierungs- und Zwischenspeichermechanismen vor, die die zugrundeliegenden Ziele unterstützen und evaluieren das RAID System in einer Dateisystemumgebung.