Repositorio de datos por niveles para el análisis eficiente de datos masivos mul...
Repositorio de datos por niveles para el análisis eficiente de datos masivos multidisciplinares
Se adquirirá equipamiento para desplegar un sistema de almacenamiento masivo de datos científicos que permita la gestión de almacenamiento jerárquico combinando un espacio en disco de al menos 4 Petabytes y un espacio en cinta mag...
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IFMIF- DONES
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
TRL
4-5
| 42M€
Fecha límite participación
Sin fecha límite de participación.
Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Líder del proyecto
IFMIF- DONES
No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
TRL
4-5
| 42M€
Presupuesto del proyecto
923K€
Fecha límite de participación
Sin fecha límite de participación.
Descripción del proyecto
Se adquirirá equipamiento para desplegar un sistema de almacenamiento masivo de datos científicos que permita la gestión de almacenamiento jerárquico combinando un espacio en disco de al menos 4 Petabytes y un espacio en cinta magnética de al menos 30 Petabytes. El equipamiento incluirá módulos para una librería automatizada robótica de cinta magnética, equipada con lectoras/escritoras de última generación y servidores de disco de alta densidad así como los equipos auxiliares necesarios (servidores de control, switches, etc). Se integrará en el servicio común de almacenamiento masivo de datos científicos del PIC, ofreciendo funcionalidades de preservación, almacenamiento para análisis, acceso remoto y compartición de datos a grupos de investigación de múltiples disciplinas científicas como física, genómica, biomedicina y medioambiente. La combinación del disco y la cinta magnética permite cubrir las necesidades crecientes de datos de forma eficiente, ya que maximiza la capacidad a la vez que optimiza el rendimiento adaptando el medio físico a los requisitos de acceso y durabilidad de los datos en cada momento. Todas estas disciplinas tienen en común que su investigación genera una enorme cantidad de datos experimentales, que se han de almacenar, procesar y compartir con otros investigadores. Para implementar el ciclo de análisis de forma efectiva es fundamental disponer de infraestructuras digitales singulares y de altas prestaciones como la que opera el PIC.