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Extreme Near Data Processing Platform

The main goal is to design an Extreme near-data platform to enable consumption, mining and processing of dis- tributed and federated data without needing to master the logistics of data access across heterogeneous data locations a... ver más

31/12/2025

URV

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 8

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 11 Participantes

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2022-11-16

HORIZON-CL4-2022-DATA-01-05: Extreme data mining, aggregation an... ExpectedOutcome:Proposal results are expected to contribute to the following expected outcomes:

I+D

Cerrada

0% 100% 100%

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.

11 Participantes

URV

743.13K€ | Lider

EMBL

410.99K€ | Participante

SANO

320.63K€ | Participante

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Duración del proyecto: 37 meses Fecha Inicio: 2022-11-16
Fecha Fin: 2025-12-31

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD ROVIRA I VIRGILI No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 8

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The main goal is to design an Extreme near-data platform to enable consumption, mining and processing of dis- tributed and federated data without needing to master the logistics of data access across heterogeneous data locations and pools. We go beyond traditional passive or bulk data ingested from storage systems towards next generation near-data processing platforms both in the Cloud and in the Edge. In our platform, Extreme Data in- cludes both metadata and trustworthy data connectors enabling advanced data management operations like data discovery, mining, and filtering from heterogeneous data sources. The three core objectives are: O-1 Provide high-performance near-data processing for Extreme Data Types: The first objective is to create a novel intermediary data service (XtremeDataHub) providing serverless data connectors that optimize data management operations (partitioning, filtering, transformation, aggregation) and interactive queries (search, discovery, matching, multi-object queries) to efficiently present data to analytics platforms. Our data connectors facilitate a elas- tic data-driven process-then-compute paradigm which significantly reduces data communication on the data interconnect, ultimately resulting in higher overall data throughput. O-2 Support real-time video streams but also event streams that must be ingested and processed very fast to Object Storage: The second objective is to seamlessly combine streaming and batch data processing for analytics. To this end, we will develop stream data connectors deployed as stream operators offering very fast stateful computations over low-latency event and video streams. O-3 The third objective is to create a Data Broker service enabling trustworthy data sharing and confidential orchestration of data pipelines across the Compute Continuum. We will provide secure data orchestration, transfer, processing and access thanks to Trusted Execution Environments (TEEs) and federated learning architectures.

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