Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an ein institutionelles Forschungsdatenrepositorium der Universität Stuttgart

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Benedikt Heidrich
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Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an ein institutionelles Forschungsdatenrepositorium der Universität Stuttgart Dorothea Iglezakis * und Björn Schembera + * Universitätsbibliothek Stuttgart,

1 Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an ein institutionelles Forschungsdatenrepositorium der Universität Stuttgart Dorothea Iglezakis * und Björn Schembera + * Universitätsbibliothek Stuttgart, + Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart 8. Workshops der DINI-/nestor-AG Forschungsdaten Forschungsdatenrepositorien Stuttgart, 27. November /14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

2 Outline = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = Einführung und Motivation Anforderungen aus der Bedarfsanalyse Große Datenmengen Fachspezifische Metadaten Code und Daten Förderung der Veröffentlichungsbereitschaft Lokales Datenmanagement als Voraussetzung Datenqualität Organisatorische Anforderungen Ein ideales Repositorium für die Ingenieurwissenschaften 2/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

3 Einführung und Motivation 3/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

Konzepte für FDM in den Ingenieurwissenschaften Stand: Bedarfsanalyse, Metadaten kein institutionelles

4 Einführung - Projekt DIPL-ING DIPL-ING: Datenmanagement in Infrastrukturen, Prozessen und Lebenszyklen in den Ingenieurwissenschaften BMBF-Projekt 4/2017-3/2019 Projektpartner HLRS, UB, IAG, ITT, TIK Ziel: Konzepte für FDM in den Ingenieurwissenschaften Stand: Bedarfsanalyse, Metadaten kein institutionelles Repositorium 4/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

5 Einführung - Daten in den Ingenieurwissenschaften Beispiel Datenproduktion auf CRAY XC40@HLRS: Jedes Simulationsprojekt erzeugt ca Dateien jeweils 10MB 100GB gross Σ mehrere 100TB/Projekt Daten werden auf 13PB Lustre Dateisystem geschrieben Dieses ist überbucht : Auslagerung auf auf 20PB Bandarchivsystem möglich Beispiel: Thermodynamik-Simulation Trajektorien molekularer Systeme Berechnung der Trajektorien auf Compute-Knoten Ausgabedateien werden auf paralleles Dateisystem geschrieben Wissen wird durch die Auswertung der Ausgabedateien gewonnen Figure: Visualisierung einer Simulation von Nanoröhren. Trajektorien der Moleküle können basierend auf Computermodellen berechnet werden. (Gernot Bauer/ITT) 5/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

6 Anforderungen aus der Bedarfsanalyse 6/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

7 Große Datenmengen - Problem Problem/Status Quo Datenmenge wächst stetig Einzelne Dateien können mehrere 100 GB groß sein 20.0 HLRS HPSS Belegung (PB) Time Figure: Belegung des HLRS Bandspeichersystems zur Datenauslagerung (HSM), /14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

Große Datenmengen - Anforderungen Anforderungen Trennung von Daten und Metadaten Orts- und Verteilungstransparenz Backendspeicher als Tape (viel Platz!

8 Große Datenmengen - Anforderungen Anforderungen Trennung von Daten und Metadaten Orts- und Verteilungstransparenz Backendspeicher als Tape (viel Platz!) Schnelle Transfermöglichkeiten (z.b. 50TB via 1GB/s (zu) langsam) 8/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

Metadaten Problem/Status Quo Institutionelles Repositorium braucht allgemeinen Metadatenkanon Fachspezifische Metadaten sind wichtige

9 Metadaten Problem/Status Quo Institutionelles Repositorium braucht allgemeinen Metadatenkanon Fachspezifische Metadaten sind wichtige Suchkriterien Anforderungen 9/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

Code und Daten Problem/Status Quo Code ist Grundlage der Datenerzeugung Abhängigkeit von der Rechenumgebung Ablage in Repositorien oder in institutsinternen Dateisystemen Viel

10 Code und Daten Problem/Status Quo Code ist Grundlage der Datenerzeugung Abhängigkeit von der Rechenumgebung Ablage in Repositorien oder in institutsinternen Dateisystemen Viel technisches Verständnis zum Reproduzieren von Ergebnissen notwendig Anforderungen 10/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

11 Lokales Datenmanagement als Voraussetzung Problem/Status Quo geringe Veröffentlichungsbereitschaft lokales Datenmanagement vordringlicheres Problem Anforderungen zuerst lokales Datenmanagement lösen 11/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

Datenqualität Problem/Status Quo Anerkennung für die wissenschaftliche Arbeit als Anreiz für Veröffentlichung Qualitätseinschätzung für Daten als

12 Datenqualität Problem/Status Quo Anerkennung für die wissenschaftliche Arbeit als Anreiz für Veröffentlichung Qualitätseinschätzung für Daten als Entscheidungsgrundlage für Haltedauer notwendig Anforderungen 12/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

13 Organisatorische Anforderungen Problem/Status Quo Handwerkliches Wissen zum Datenmanagement fehlt (Aufbereitung, Pflege) Richtlinien stehen Praxis entgegen Figure: 7. Empfehlung der DFG zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis. Anforderungen Integration in Ingenieurausbildung Scientific Data Officer /Datenkurator 13/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

14 Ein ideales Repositorium für die Ingenieurwissenschaften 14/14 :: Ing. Anforderungen an ein FDM-Repo :: 27. November 2017 :: Dorothea Iglezakis und Björn Schembera

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