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NEO-QE

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NEtwork aware Optimization for Query Executions in Large Systems

In data-intensive environments such as data warehouses, efficient execution of query operations is crucial for the overall performance of a system. One of the main performance challenges in such scenarios is the network communicat... ver más

30/06/2020

NUID UCD

188K€

Presupuesto del proyecto: 188K€

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN NATIONAL UNIVERSITY... 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 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2020-06-30

MSCA-IF-2017: Individual Fellowships

I+D

Cerrada hace 7 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.

2 Participantes

NUID UCD

187.87K€ | Lider

SAPA PROFILES NAVARRA, S.L.

203.74K€ | Participante

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Duración del proyecto: 27 meses Fecha Inicio: 2018-03-28
Fecha Fin: 2020-06-30

Líder del proyecto

UNIVERSITY COLLEGE DUBLIN NATIONAL UNIVERSITY... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 188K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto In data-intensive environments such as data warehouses, efficient execution of query operations is crucial for the overall performance of a system. One of the main performance challenges in such scenarios is the network communications. Significant performance improvements have been achieved by using state-of-the-art methods, designed in the data management and data communication domain. However, the proposed techniques in both fields just view each other as a black box, and the additional gains in performance from a co-optimization perspective have not yet been explored. In this project, I will focus on the design and development of a novel query execution system that can bridge the gap of co-optimization between high-level query executions and low-level data communications. Such a system will be highly efficient and robust in the presence of different workloads and network configurations in large systems, and consequently deliver significant performance improvements to the large scale data-analytics community. In the meantime, the success of the project will also aid my career development through an increased research profile and collaboration with industry, and enhance the knowledge and networks of UCD.

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