論文の概要: Infrastructure Engineering: A Still Missing, Undervalued Role in the Research Ecosystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10473v2
- Date: Tue, 28 May 2024 21:34:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 22:32:31.911824
- Title: Infrastructure Engineering: A Still Missing, Undervalued Role in the Research Ecosystem
- Title（参考訳）: インフラストラクチャエンジニアリング: 研究エコシステムにおける過小評価された役割
- Authors: Vanessa Sochat,
- Abstract要約: 研究はますますソフトウェアに依存している。
このような役割の必要性は、単に理想的ではなく、科学の継続的な成功に不可欠である。
この記事では、この欠落したレイヤの重要性を強調し、インフラストラクチャエンジニアの役割の欠如がいかに非効率になったかを例示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research has become increasingly reliant on software, serving as the driving force behind bioinformatics, high performance computing, physics, machine learning and artificial intelligence, to name a few. While substantial progress has been made in advocating for the research software engineer, a kind of software engineer that typically works directly on software and associated assets that go into research, little attention has been placed on the workforce behind research infrastructure and innovation, namely compilers and compatibility tool development, orchestration and scheduling infrastructure, developer environments, container technologies, and workflow managers. As economic incentives are moving toward different models of cloud computing and innovating is required to develop new paradigms that represent the best of both worlds, an effort called "converged computing," the need for such a role is not just ideal, but essential for the continued success of science. While scattered staff in non-traditional roles have found time to work on some facets of this space, the lack of a larger workforce and incentive to support it has led to the scientific community falling behind. In this article we will highlight the importance of this missing layer, providing examples of how a missing role of infrastructure engineer has led to inefficiencies in the interoperability, portability, and reproducibility of science. We suggest that an inability to allocate, provide resources for, and sustain individuals to work explicitly on these technologies could lead to possible futures that are sub-optimal for the continued success of our scientific communities.
- Abstract（参考訳）: 研究はますますソフトウェアに頼り、バイオインフォマティクス、高性能コンピューティング、物理学、機械学習、人工知能の原動力となっている。
研究対象となるソフトウェアや関連資産を直接的に開発するソフトウェア技術者であるリサーチソフトウェアエンジニアのために、かなりの進歩があったが、研究インフラストラクチャとイノベーション、すなわち、コンパイラと互換性ツールの開発、オーケストレーションとスケジューリングインフラストラクチャ、開発者環境、コンテナテクノロジ、ワークフローマネージャといった、研究インフラストラクチャとイノベーションの背後にある労働力にはほとんど関心が向けられていない。
クラウドコンピューティングのさまざまなモデルに向けて経済的なインセンティブが進み、両方の世界のベストを表す新しいパラダイムを開発するためには革新が必要であるため、「収束コンピューティング」と呼ばれる取り組みは、そのような役割の必要性は理想的ではなく、科学の継続的な成功に不可欠である。
非伝統的な職種に散在するスタッフは、この分野のいくつかの側面で作業する時間を見出しているが、それを支援するための大きな労働力の欠如とインセンティブが科学界を後退させてきた。
この記事では、この欠落したレイヤの重要性を強調し、インフラストラクチャエンジニアの役割の欠如が、相互運用性、ポータビリティ、そして科学の再現性において、いかに非効率になったかを例示します。
我々は、これらの技術に対して、個人が明示的に作業するためのリソースを割り当て、提供し、維持できないことは、我々の科学コミュニティの継続的な成功に最適でない未来をもたらす可能性があることを示唆する。
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