Descripción del proyecto
Ahorro de datos mediante la detección de dispositivos de almacenamiento que van a fallar pronto
Las infraestructuras físicas amplían para satisfacer el aumento de demanda de una mayor conectividad móvil. En la actualidad, hay más de 2 000 millones de ordenadores conectados y 30 000 millones de teléfonos inteligentes, elementos ponibles y dispositivos conectados. La cantidad de datos se vuelve enorme, lo que requiere el apoyo de una infraestructura de «hardware» cada vez mayor. En un entorno así, los fallos de «hardware» se convierten en la norma, lo que puede provocar pérdidas de datos y unos costes de mantenimiento más elevados. El proyecto PREFAIL, financiado con fondos europeos, ayudará a contratar a un asociado de innovación que diseñe soluciones para identificar de forma proactiva los dispositivos de almacenamiento que van a fallar pronto, proteger a los usuarios de las pérdidas de datos y mejorar el mantenimiento de estos en los proveedores de almacenamiento.
Objetivo
As the Digital Transformation of Europe, and the rest of the world, is rapidly picking up pace, the underlying physical infrastructure is similarly expanding to keep up with demand generated by over 2 billion connected computers and more than 30 billion smartphones, wearables and IoT devices. Nevertheless, Internet applications and services remain prone to inevitable hardware failures, that lead to data losses and increased maintenance costs. The primary problem lies with the cost of implementing data redundancy by constantly adding expensive hardware to cater to the needs of traditional data replication approaches (e.g. by always keeping copies of a file on multiple servers).
With the assistance of an Innovation Associate specializing in Machine Learning, Algolysis Ltd aspires to extend its cloud-based storage device monitoring service (DriveNest - www.drivenest.com) with a robust state-of-the-art failure prediction engine. Reliably identifying soon-to-fail storage devices can be a transformative capability across the ICT sector, as a range of proactive data management and mitigation services can be built on top.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningreinforcement learning
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsmobile phones
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
Consulte otros proyectos de esta convocatoriaConvocatoria de subcontratación
H2020-INNOSUP-2020-02
Régimen de financiación
CSA - Coordination and support actionCoordinador
4630 LEMESOS
Chipre
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.