Scripts para Administrar BRAMS

Requisitos

1. Docker
2. Docker Compose
3. Grads

Ejecución

Los pasos para iniciar los servicios para realizar las predicciones con BRAMS son:

1. Si estás dentro de un entorno con sistema operativo Linux o escritorio X11, abrir la terminal y ejecutar xauth list y saldrá un resultado parecido a este.

   <user>/unix: MIT-MAGIC-COOKIE-1 d4adc1938cc18b61b9a84dc210ac5371

   copiar el número después de la palabra MIT-MAGIC-COOKIE-1 y reemplazarlo por el valor de MAGIC_NUMBER en el archivo docker-compose.yml

2. Ejecutar el comando docker-compose up -d dentro del repositorio. Si las imágenes no han sido construidas, esperar sus construcción y posterior ejecución.

3. Hacer uso de BRABU, si se necesita sino cerrar. De preferencia guardar en la ruta /scripts/(NombreDelRAMSIN)

4. Conectarse a la primer contenedor para realizar la descarga de datos y preparar datos para BRAMS con el comando docker attach brams-scripts_prepare-data_1 y ejecutar el comando ./prepare_data.sh 2019122600 72 0p25 donde el primer parámetro del script es la fecha y hora que va a descargarse, el segundo, la cantidad de horas a descargar y el tercero la resolución del GFS a descargar

5. Conectarse al segundo contenedor para realizar la predicción con el comando docker attach brams-scripts_brams_1 y ejecutar el comando ./run_brams.sh 2019122600 MAKESFC donde el primer parámetro del script es la fecha y hora que ya se descargó y el segundo la acción, en este caso MAKESFC, que permitirá obtener las variables iniciales de superficie

6. Dentro del mismo contenedor ejecutar el comando ./run_brams.sh 2019122600 MAKEVFILE para obtener las variables iniciales y el comando ./run_brams.sh 2019122600 INITIAL para realizar la predicción

7. Conectarse al tercer contenedor para interpretar los datos con el comando docker attach brams-scripts_results_1 y dirigirse a la ruta /data/dataout/POSPROCESS y ejecutar el comando grads, luego dentro de grads open <nombre-archivo.ctl>, dónde el nombre del archivo corresponde a la hora que se desea visualizar en grads.

8. Exportar la imagen PNG de grads a la carpeta /data/dataout

TODO

• Crear un archivo .ctl que permita la lectura de todos los archivos de posprocesamiento de brams sin necesidad de abrir uno cada hora

• Conectar la GUI de grads a el host externo desde el contenedor de docker con nombre brams-scripts_results_1

• Controlar el número de procesadores a usar en todos los contenedores, especialmente en brams-scripts_prepare-data_1 y brams-scripts_brams_1, puesto que aria2cen el primer contenedor y brams en el segundo, necesitan un consumo considerable al momento de descargar los archivos o realizar la predicción