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Enhancing Resilience and Flexibility of Reconfigurable Data Centre Networks

Projektbeschreibung

Anpassungsfähige und resiliente Rechenzentrumsnetzwerke schaffen

Die rasante Expansion von Rechenzentren, die durch Cloud-Dienste und maschinelles Lernen beflügelt wird, deckt die Grenzen traditioneller fester Netzwerke auf. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm soll Projekt ReFlexRDCN optische, leitungsvermittelte, rekonfigurierbare Rechenzentrumsnetzwerke voranbringen, die sich dynamisch an wechselnde Datenströme anpassen können. Das Projekt entwickelt Werkzeuge zur schnellen Fehlererkennung, Lokalisierung und automatischen Umschaltung (Failover) in solchen Umgebungen und erstellt gleichzeitig vorhersagebasierte Steuerungsalgorithmen für resiliente Inferenzlasten des maschinellen Lernens. Durch die Kombination von Netzwerkoptimierung, optischer Kommunikation, Warteschlangentheorie und Arbeitslastprotokollierung anhand von Simulationen und realen Daten bringt ReFlexRDCN validierte Frameworks hervor, die eine effiziente, skalierbare und zuverlässige digitale Infrastruktur der nächsten Generation ermöglichen.

Ziel

The rapid growth of Data Centres is driven by the surge in demand for online storage and Machine Learning (ML) applications. Based on fixed electronic switches and packet-level protocols, traditional data centre networks effectively handle general-purpose, uniform traffic but struggle with bursty, skewed ML workloads. Reconfigurable Data Centre Networks (RDCNs), employing Optical Circuit Switches (OCSs) that can dynamically alter the network topology, have emerged to address this challenge. These flexible, high-speed networks can efficiently adapt to changing traffic patterns, with improved Quality of Service and energy efficiency for advanced digital services.
Despite their promise, critical knowledge gaps remain in the scientific literature. ReFlexRDCN (Enhancing Resilience and Flexibility of Reconfigurable Data Centre Networks) aims to address these by targeting two major goals. First, it will engineer advanced tools for rapid identification, localisation, and failover in RDCNs, tackling challenges specific to OCSs. Second, it will design forecasting-driven failure-resilient control algorithms for ML inference requests. By leveraging real-world ML workload traces and advanced forecasting, the project will optimise the allocation and adjustment of network resources, ensuring high efficiency and resilience under dynamic, real-time inference requests. These objectives will be addressed by integrating interdisciplinary methodologies, including network optimisation, optical communications, queuing theory, parallelisation of ML workloads, and validated with simulations and real data.
The project outcome is a set of rigorously tested frameworks and algorithms that fill crucial gaps in current research, directly enabling scalable, high-performance, and reliable digital services. These advances will support next-generation ML applications and promote European priorities for trustworthy and efficient digital infrastructures.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 202 125,12
Adresse
STRASSE DES 17 JUNI 135
10623 Berlin
Deutschland

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Region
Berlin Berlin Berlin
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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