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Scalable Autonomic Streaming Middleware for Real time Processing of Massive Data...

Scalable Autonomic Streaming Middleware for Real time Processing of Massive Data Flows A growing number of applications require the ability to analyze massive amounts of streaming data in real time. Examples of such applications are: market data processing, anti-spam and anti-virus filters for e-mail, network securi... ver más

30/04/2011

UPM

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3948

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 7 Participantes

Financiación concedida El organismo FP7 notifico la concesión del proyecto el día 2011-04-30 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

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

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7 Participantes

UPM

0.00€ | Lider

EXUS AE

N.D. | Participante

TUD

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3948

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto A growing number of applications require the ability to analyze massive amounts of streaming data in real time. Examples of such applications are: market data processing, anti-spam and anti-virus filters for e-mail, network security systems for incoming IP traffic in organisation-wide networks, automatic trading, fraud detection for cellular telephony to analyze and correlate phone calls, fraud detection for credit cards, and e-services for verifying SLAs. Typically, such applications require strong analysis and processing capabilities, i.e., data mining, to discover facts of interest. Data analysis happens today on clusters of workstations using specialized middleware and applications. Although solutions for real-time processing of information flows already exist, current platforms and infrastructures phase three main limitations: (a) scalability, (b) autonomy, and (c) performance. STREAM aims at scaling system size by an order of magnitude, to 100s of nodes, achieving real-time processing of information flows, and providing unsupervised and autonomous operation. This will allow for much broader deployment of such products and services to new areas that need to manipulate large information flows in a cost-effective manner, and in particular, the Telecom, Financial, and E-services sectors.

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