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BigStorage

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BigStorage Storage based Convergence between HPC and Cloud to handle Big Data

"The consortium of this European Training Network (ETN) ""BigStorage: Storage-based Convergence between HPC and Cloud to handle Big Data will train future data scientists in order to enable them and us to apply holistic and interd... ver más

31/12/2018

UPM

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3947

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 13 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-12-31

MSCA-ITN-2014-ETN: Marie Skłodowska-Curie Innovative T... Scope:European Training Networks (ETN)

I+D

Cerrada hace 10 años

0% 100%

Información adicional privada

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13 Participantes

UPM

495.75K€ | Lider

IBM IRELAND LIMITED

N.D. | Participante

DEUTSCHES KLIMARECHENZENTRUM...

249.22K€ | Participante

BULL

N.D. | Participante

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Duración del proyecto: 48 meses Fecha Inicio: 2014-12-16
Fecha Fin: 2018-12-31

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3947

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto "The consortium of this European Training Network (ETN) ""BigStorage: Storage-based Convergence between HPC and Cloud to handle Big Data will train future data scientists in order to enable them and us to apply holistic and interdisciplinary approaches for taking advantage of a data-overwhelmed world, which requires HPC and Cloud infrastructures with a redefinition of storage architectures underpinning them - focusing on meeting highly ambitious performance and energy usage objectives. There has been an explosion of digital data, which is changing our knowledge about the world. This huge data collection, which cannot be managed by current data management systems, is known as Big Data. Techniques to address it are gradually combining with what has been traditionally known as High Performance Computing. Therefore, this ETN will focus on the convergence of Big Data, HPC, and Cloud data storage, ist management and analysis. To gain value from Big Data it must be addressed from many different angles: (i) applications, which can exploit this data, (ii) middleware, operating in the cloud and HPC environments, and (iii) infrastructure, which provides the Storage, and Computing capable of handling it. Big Data can only be effectively exploited if techniques and algorithms are available, which help to understand its content, so that it can be processed by decision-making models. This is the main goal of Data Science. We claim that this ETN project will be the ideal means to educate new researchers on the different facets of Data Science (across storage hardware and software architectures, large-scale distributed systems, data management services, data analysis, machine learning, decision making). Such a multifaceted expertise is mandatory to enable researchers to propose appropriate answers to applications requirements, while leveraging advanced data storage solutions unifying cloud and HPC storage facilities."

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