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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Adaptive Scheduling and Deployments of Data Intensive Workloads on Energy Efficient Edge to Cloud Continuum

Description du projet

Des techniques de pointe pour faire face au déluge de données

La prolifération actuelle d’applications gourmandes en données met à rude épreuve l’infrastructure existante, ce qui entraîne des inefficacités et une gestion sous-optimale des ressources. Les approches traditionnelles peinent à répondre à la nature dynamique des demandes de calcul modernes, en particulier dans les environnements en périphérie et en cloud. Cette fragmentation entrave l’évolutivité, la flexibilité et la portabilité, empêchant le fonctionnement homogène des applications distribuées. Dans ce contexte, le projet ENACT, financé par l’UE, développera un continuum d’informatique cognitive. Il exploite des modèles de graphes dynamiques pour visualiser l’état des ressources en temps réel, aidant les modèles d’IA tels que les réseaux neuronaux de graphes et les agents d’apprentissage par renforcement profond à suggérer des configurations de déploiement optimales. Ces progrès ouvrent la voie à la réalisation de moteurs de décision intelligents, qui révolutionneront la gestion des infrastructures. ENACT est également à l’origine d’un modèle de programmation d’applications permettant des applications autodéterminées pour diverses ressources.

Objectif

ENACT develops cutting-edge techniques and technology solutions to realise a Cognitive Computing Continuum (CCC) that can address the needs for optimal (edge and Cloud) resource management and dynamic scaling, elasticity, and portability of hyper-distributed data-intensive applications. At infrastructure level, the project brings visibility to distributed edge and Cloud resources by developing Dynamic Graph Models capable of capturing and visualising the real-time and historic status information, connectivity types, dependencies, energy consumption etc. from diverse edge and Cloud resources. The graph models are used by AI (Graph Neural Networks - GNN) models and Deep Reinforcement Learning (DRL) agents to suggest the optimal deployment configurations for hyper distributed applications considering their specific needs. The AI (GNN and DRL) models are packaged as an intelligent decision-making engine that can replace the scheduling component of open-source solutions such as KubeEdge. This will enable real-time and predictive management of distributed infrastructure and applications. To take full advantage of the potential (compute, storage, energy efficiency etc) opportunities in the CCC, ENACT will develop an innovative Application Programming Model (APM). The APM will support the development of distributed platform agnostic applications, capable of self-determining their optimal deployment and optimal execution configurations while taking advantage of diverse resources in the CCC. An SDK to develop APM-based distributed applications will be developed. Moreover, services for automatic (zero-touch provisioning-based) resource configuration and (telemetry) data collections are developed to help design and update dynamic graph models. ENACT CCC solutions will be validated in 3 use-cases with challenging resource and application requirements. International collaboration is planned as Japan Productivity Center has committed to support with knowledge sharing.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation Actions

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-CL4-2023-DATA-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

ETHNIKO KENTRO EREVNAS KAI TECHNOLOGIKIS ANAPTYXIS
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 751 875,00
Adresse
CHARILAOU THERMI ROAD 6 KM
57 001 THERMI THESSALONIKI
Grèce

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Région
Βόρεια Ελλάδα Κεντρική Μακεδονία Θεσσαλονίκη
Type d’activité
Research Organisations
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (17)

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