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Service informatique

Le Service Commun Informatique du laboratoire est actuellement géré par 1 ingénieur : 

  • Roland Ruelle (IE2 UniCA) : Systèmes, réseaux et télécommunications

Les missions du service sont les suivantes :

  • Administration système, réseaux et télécommunications pour:
    • les services administratifs et la bibliothèque,
    • les serveurs hébergeant les ressources communes des enseignants-chercheurs, et des chercheurs,
    • les serveurs de calcul et de visualisation,
  • La gestion des moyens audio-visuels,
  • La gestion des infrastructures matérielles avec les services de la DSI et de la logistique de l'Université,
  • L'assistance aux utilisateurs.
  • La maintenance de l'ensemble
  • Les commandes de matériel et la gestion des appels d'offres

Une infrastruture de virtualisation - qui hébérge les services généraux - est composée de:

  • 2 serveurs Dell R640 (2 x 10 cores, 96GBytes Ram, 2 ports 10 Gb/s) sous VMWare ESXi 6.5
  • 1 baie SAN Dell SC2020 iSCSI 10Gb d'une capacité de 10TBytes utile
  • 2 switchs Dell 10Gb/s Ethernet

Les postes de travail des chercheurs, constitués de 140 terminaux HP/Dell, s'appuient sur la distribution en réseau de l'OS (Linux Mint 21) qui utilise les technologies PXE/TFTP/NFS-root. L'ensemble est sous KERBEROS pour l'authentification et AUTOFS pour le montage des répertoires utilisateurs. 

Les répertoires des utilisateurs sont centralisés sur 2 baies de stockage (1 HPE Appolo 4200) sous RHEL avec le système de fichiers ZFS, et qui sont partagées en réseau avec le protocole NFS 4.2.

Pour les services administratifs, 7 PC portables chiffrés et sauvegardés. 

Les ressources Calculs sont constituées de :

  • 1 Cluster SMP utilisant un système d'agrégation vSMP (1 x R740 + 4 x R640 Dell) sur un backbone infiniband 100Gb/s (Switch Mellanox) dédié aux simulations lourdes, soit : 180 cores et 800GB de mémoire utile. 
  • 1 serveur de calcul (Dell R7525 AMD Epyc 512GB de mémoire)  dédiés aux calculs généralistes et héberge les logiciels Matlab, Maple, Mathematica...
  • 1 serveur GPU, hébergeant une solution JupyterLAB. 700GB de ram, 2x Intel Xeon Platinium, 2 GPUs Nvidia v100 32GB. 

L'utilisation de VirtualGL/TurboVNC sur tous les postes utilisateurs, permet de faire de la visualisation déportée sur ces serveurs.