Ziel
The need for levels of availability and scalability beyond those supported by relational databases has led to the emergence of a new generation of purpose-specific databases grouped under the term NoSQL. In general, NoSQL databases are designed with horizontal scalability as a primary concern and deliver increased availability and fault-tolerance at a cost of temporary inconsistency and reduced durability of data. To balance the requirements for data consistency and availability, organisations increasingly migrate towards hybrid data persistence architectures comprising both relational and NoSQL databases. The consensus is that this trend will only become stronger in the future; critical data will continue to be stored in ACID (predominately relational) databases while non-critical data will be progressively migrated to high-availability NoSQL databases. Moreover, as the volume and the value of natural language content constantly grows, built-in support for sophisticated text processing in data persistence architectures is increasingly becoming essential.
The aim of TYPHON is to provide a methodology and an integrated technical offering for designing, developing, querying and evolving scalable architectures for persistence, analytics and monitoring of large volumes of hybrid (relational, graph-based, document-based, natural language etc.) data. TYPHON brings together research partners with a long track record of conducting internationally-leading research on software modelling, domain-specific languages, text mining and data migration, and of delivering research results in the form of robust and widely-used open-source software, industrial partners active in the automotive, earth observation, banking, and motorway operation domains, an industrial advisory board of world-class experts in the fields of databases, business intelligence and analytics, and large-scale data management, and a global consortium including more than 400 organisations from all sectors of IT.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebusiness intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabasesnon-relational databases
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
- natural sciencescomputer and information sciencesdatabasesrelational databases
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-ICT-2017-1
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
RG1 1AX Reading
Vereinigtes Königreich
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
Beteiligte (14)
38440 Wolfsburg
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28760 Tres Cantos
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102 52 ATHINA
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Beteiligung beendet
10683 Athens
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
Beteiligung beendet
35100 Lamia
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YO10 5DD York North Yorkshire
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67100 L Aquila
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5000 Namur
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L39 4QP Ormskirk
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3526 KV Utrecht
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28359 Bremen
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14561 Athens
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1098 XG AMSTERDAM
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
151 24 MAROUSSI
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