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Enhancing Resilience and Flexibility of Reconfigurable Data Centre Networks

Descrizione del progetto

Rendere le reti dei centri dati adattive e resilienti

La rapida espansione dei centri dati, trainata dai servizi cloud e dall’apprendimento automatico, sta mettendo in luce i limiti delle reti tradizionali con commutazione fissa. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il ReFlexRDCN mira a promuovere lo sviluppo di reti per centri dati ottiche a commutazione di circuito e riconfigurabili, in grado di adattarsi dinamicamente alle variazioni del traffico. Il progetto prevede lo sviluppo di strumenti per il rilevamento rapido dei guasti, la loro localizzazione e il failover in tali ambienti, oltre alla creazione di algoritmi di controllo basati sulle previsioni per carichi di lavoro di inferenza di apprendimento automatico resilienti. Combinando l’ottimizzazione delle reti, le comunicazioni ottiche, la teoria delle code e le tracce dei carichi di lavoro, sia in simulazione che su dati reali, ReFlexRDCN offre framework convalidati che consentono di realizzare infrastrutture digitali di nuova generazione efficienti, scalabili e affidabili.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 202 125,12
Indirizzo
STRASSE DES 17 JUNI 135
10623 Berlin
Germania

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Regione
Berlin Berlin Berlin
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato