Design von Dateninfrastrukturen

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1 Design von Dateninfrastrukturen das FENIX-Konzept Daniel Mallmann Forschungszentrum Jülich GmbH Jülich Supercomputing Centre

2 Das Human Brain Project Amunts et al., The Human Brain Project: Towards a European Infrastructure to Decode the Human Brain; Neuron,

3 Human Brain Project Herausforderung Komplexität des menschlichen Gehirns 100 Milliarden Neuronen 100 Billionen Synapsen Leistungsaufnahme: 30 Watt Über neuro-wissenschaftliche Veröffentlichung pro Jahr Herausforderung Verständnis des menschlichen Gehirns Molecular Cellular Brain regions Whole brain 3

4 Dateninfrastruktur des Human Brain Project Collaboratory Platform Apps Brain Simulation, Medical Informatics, Neuromorphic Computing, Neurorobotics Brain Atlas Viewer Collaboratory Storage UI Archival Service UI UNICORE Databrowser UI Platform Image Knowledge Graph Service HBP Storage and Virtual Machines Platform with High- Performance Data Access Image with High- Performance Data Access Collaboratory Storage Service Archival Service UNICORE HBP Storage & Compute Site HBP Storage & Compute Site HBP Storage & Compute Site 4

5 HBP Collaboratory Community-spezifisches Software Deployment (SaaS) Entwicklungsplattform (PaaS) Datenmanagement Data Curation Provenance Tracking Interaktive Datenanalyse (lokal und remote) Visualisierung von Batch-prozessierten Daten, interaktiv über Web Direkter und indirekter Zugriff auf HBP Storage Sites (IaaS) 5

6 FENIX Grundlegende Eigenschaften und Funktionen Enge Kopplung von Daten- und Computeressourcen für die Analyse Replikation von wesentlichen Daten für Langlebigkeit, Verfügbarkeit, und Zugriffsperformanz Communities mit hohem Grad an Selbstorganisation sollen FENIX als IaaS nutzen können Sicherheit, Flexibilität, Erweiterbarkeit und Skalierbarkeit Nutzung von offenen Standards für Infrastruktur Dienste Geprägt durch die Anwendungsfälle der verschiedenen Communities 6

7 FENIX Federated EuropeaN Information exchange Information/ File Catalogue Platform Data Transport/ Management Portals/ Tools AuthN AuthZ Workflow Engines Infrastructure Data Access and Transport APIs API Database Repository Archival Data Repository Active Data Repository Upload Cache Compute / Viz Resources 7

8 FENIX Storage Archival Data Repository Optimiert für Kapazität, Langlebigkeit, Verfügbarkeit Großen Datenmengen, die nicht neu erstellt werden können und die dauerhalt zugreifbar sein müssen Database Repository Optimiert für Suche und Abruf von kleinen Datenmengen Permanente Datenablage (z.b. für Metadaten), remote-zugriff ausreichend schnell Datenbankreplikation zur Erhöhung des Lesezugriffs Active Data Repository Platzierung nahe an Compute- und Visualisierungsressourcen Temporäre (Read-only) Kopien für höhere Performanz Datenverlust führt zu neuer Replikation Upload Cache Platzierung nahe an Datenquellen (nicht-hpc) Hält temporäre Kopien von Großen Datenmengen, die nicht neu erstellt werden können, bevor sie ins Archival Data Repository transferiert werden 8

9 FENIX Erfahrungen aus HBP Infrastruktur (IaaS) Ebene universeller, föderierter Forschungsdateninfrastrukturen Interoperabilität Vertrauen Langfristige Perspektive Vernetzung Plattform (PaaS), Software (SaaS) Ebene der projekt-spezifischen Infrastrukturelemente Akzeptanz der Benutzer Metadatengenerierung durch die Forscher Provenance Tracking 9

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