Descripción del proyecto
Reducción del consumo de energía en las operaciones de datos
El análisis de datos masivos consiste en recopilar, examinar y analizar enormes cantidades de datos. Para extraer información de estos datos, deben fluir sin problemas entre los bordes y la nube en una amplia gama de lugares y entornos de trabajo. Sin embargo, este proceso consume mucha energía y, en consecuencia, las redes nacionales generan una cantidad considerable de emisiones de carbono. El objetivo del proyecto GLACIATION, financiado con fondos europeos, es desarrollar un novedoso grafo de conocimiento distribuido que sea trasversal al sistema compuesto por el borde, el núcleo y la nube. Los grafos de conocimiento son un medio flexible para representar información interconectada sobre casi cualquier cosa. En GLACIATION se optimizará el lugar donde se realizan los análisis para reducir significativamente el consumo de energía. Su marco de metadatos ofrecerá herramientas que garanticen la privacidad y la confianza en las operaciones de datos.
Objetivo
From edge to cloud, big data analytics is growing fast, and its energy consumption has become a reason of concern for national grids and they generate significant carbon emissions. The GLACIATION project aims to address this issue through energy-efficient privacy preserving data operations. By developing a novel Distributed Knowledge Graph (DKG) that stretches across the edge-core-cloud architecture, reduction in the energy consumption for data processing will be achieved through AI enforced minimal data movement operations. GLACIATION will achieve significant power consumption reduction through optimizing the location where analytics are carried out and where data is placed. The projects Metadata framework will provide tools that incorporate privacy and trust aspects in the data operations. GLACIATION is demonstrated on three relevant industry settings which benefit from optimized data movement and power consumption reduction. More specifically, GLACIATION use cases cover public-service, manufacturing, energy and enterprise data analytics.
Ámbito científico
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesknowledge engineering
- natural sciencesearth and related environmental sciencesphysical geographyglaciology
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
00187 Roma
Italia