Description du projet
Réduire la consommation d’énergie des opérations de données
L’analyse des mégadonnées est un processus qui repose sur la collecte, l’examen et l’analyse de grands volumes de données. Afin que ces données engendrent des connaissances, elles doivent pouvoir circuler de manière fluide entre la périphérie et le cloud dans un large éventail de lieux et d’environnements de travail. Ce processus est très énergivore. Les réseaux nationaux génèrent dès lors d’importantes émissions de carbone. Le projet GLACIATION, financé par l’UE, entend développer un nouveau graphe de connaissances distribué qui couvre l’architecture périphérie-cœur-cloud. Les graphes de connaissances constituent un moyen flexible de représenter des informations entrelacées sur presque tous les sujets. GLACIATION optimisera le lieu d’exécution des analyses afin de réduire considérablement la consommation d’énergie. Son cadre de métadonnées fournira des outils qui garantissent le caractère confidentiel des opérations de données et la confiance qui leur est accordée.
Objectif
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.
Champ scientifique
- 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
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
00187 Roma
Italie