Cel
Imagine a Big Data application with the following characteristics: (i) it has to process large amounts of complex streaming data,
(ii) the application logic that processes the incoming data must execute and complete within a strict time limit,
and (iii) there is a limited budget for infrastructure resources.
In today’s world, the data would be streamed from the local network or edge devices to a cloud provider which is rented by a customer to perform the data execution. The Big Data software stack, in an application and hardware agnostic manner, will split the execution stream into multiple tasks and send them for processing on the nodes the customer has paid for. If the outcome does not match the strict three second business requirement, then the customer has two options:
1) scale-up (by upgrading processors at node level),
2) scale-out (by adding nodes to their clusters), or 3) manually implement code optimizations specific to the underlying hardware.
E2Data proposes an end-to-end solution for Big Data deployments that will fully exploit and advance the state-of-the-art in infrastructure services by delivering a performance increase of up to 10x while utilizing up to 50% less cloud resources.
E2Data will provide a new Big Data paradigm, by combining state-of-the-art software components, in order to achieve maximum resource utilization for heterogeneous cloud deployments without affecting current programming norms (i.e. no code changes in the original source).
The E2Data innovations will be driven by the requirements of four resource demanding applications from the finance, health, green buildings, and security domains.
Finally, the evaluation will be conducted on both high-performing x86 and low-power ARM cluster architectures representing realistic execution scenarios of real-world deployments.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanie
- nauki przyrodniczeinformatykanauka o danychduże zbiory danych
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Słowa kluczowe
Program(-y)
Temat(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-ICT-2016-2017
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSzczegółowe działanie
H2020-ICT-2017-1
System finansowania
RIA -Koordynator
E14 3BS London
Zjednoczone Królestwo
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.