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European Extreme Performing Big Data Stacks

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 stri... ver más

31/12/2020

EXUS

5M€

Presupuesto del proyecto: 5M€

Líder del proyecto

EXUS SOFTWARE LTD No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 9 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2020-12-31

ICT-16-2017: Big data PPP: research addressing m... Specific Challenge:Significant opportunities for value generation from (Big) Data assets are lost be...

I+D

Cerrada hace 8 años

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

9 Participantes

EXUS

503.13K€ | Lider

KALEAO LIMITED

610.75K€ | Participante

IPROOV

483.63K€ | Participante

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Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2017-10-31
Fecha Fin: 2020-12-31

Líder del proyecto

EXUS SOFTWARE LTD No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 5M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto 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.

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