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Developing Data Intensive Cloud Applications with Iterative Quality Enhancements

The rapid increase in demand for data-intensive applications capable of exploiting Big Data technologies such as Hadoop/MapReduce, NoSQL, cloud-based storage, and stream processing is creating massive growth opportunities for Euro... ver más

31/01/2018

IMPERIAL COLLEGE O...

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND ME... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

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Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-31

ICT-09-2014: Tools and Methods for Software Deve...

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Duración del proyecto: 37 meses Fecha Inicio: 2014-12-15
Fecha Fin: 2018-01-31

Líder del proyecto

IMPERIAL COLLEGE OF SCIENCE TECHNOLOGY AND ME... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The rapid increase in demand for data-intensive applications capable of exploiting Big Data technologies such as Hadoop/MapReduce, NoSQL, cloud-based storage, and stream processing is creating massive growth opportunities for European independent software vendors (ISVs). However, developing software that meets the high-quality standards expected for business-critical cloud applications remains a barrier to this market for many small and medium ISVs, which often lack resources and expertise for advanced quality engineering. DICE will tackle this challenge by defining a quality-driven development methodology and related tools that will markedly accelerate the development of business-critical data-intensive applications running on public or private clouds. Building on the principles of model-driven development (MDD) and on popular standards such as UML, MARTE and TOSCA, the project will first define a novel MDD methodology that can describe data and data-intensive technologies in cloud applications. A quality engineering toolchain offering simulation, verification, and numerical optimisation will leverage these extensions to drive the early design stages of the application development and guide software quality evolution. DevOps-inspired methods for deployment, testing, continuous integration and monitoring feedback analysis will be used to accelerate the incorporation of quality in data-intensive cloud application both in public and private deployments, enhancing the capability of small and medium European ISVs to enter the Big Data market.

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