Accesso

BIG DATA FACILITY

Obiettivo

L'obiettivo del progetto Big Data Facility (BDF) è quello di realizzare una piattaforma HW e SW di ricerca e sperimentazione nel settore Big Data Analytics per la gestione ed analisi di ingenti quantità di dati provenienti dai domini di ricerca a cui tradizionalmente si rivolge il CIRA nelle sue attività.

La complessità dei dati generati durante le normali attività sperimentali e/o simulazione numerica rende indispensabile predisporre strumenti informatici ad elevata capacità di calcolo nonché sviluppare innovative tecniche di analisi dati, proprio perché essi sono disponibili in enormi volumi (terabyte, petabyte, etc.), si presentano con formati e caratteristiche non omogenee (strutturati, non-strutturati, semi-strutturati) e, spesso, sono prodotti con estrema velocità. La loro elaborazione, pertanto, richiede tecnologie e risorse HW e SW che vanno ben al di là dei sistemi convenzionali di gestione ed immagazzinamento dei dati. Attraverso l'utilizzo della piattaforma BDF, dunque, il CIRA potrà fornire avanzati strumenti di analisi dati con cui soddisfare la richiesta di decisori aziendali, ricercatori, analisti, etc. di analizzare dati complessi ed estrarre informazioni significative per trasformarle in actionable knowledge per il conseguimento del vantaggio competitivo.

L'obiettivo del progetto BDF è, quindi, duplice: da un lato l'acquisizione e il consolidamento di competenze in ambiti prepotentemente emergenti ed innovativi dell'ICT (quali ad esempio Big Data, Cloud Computing, Internet of Things, Cyber-Physical Systems), e dall'altro l'implementazione di una piattaforma HW e SW di ricerca e sperimentazione di tali tecnologie.

Attività nel progetto CIRA

Il CIRA è owner e responsabile dell'intero progetto, e lo conduce in collaborazione con partners interni ed esterni. Di conseguenza, le attività del CIRA coprono l'intero ciclo di vita del prodotto Big Data Facility ovvero:

  • Definizione dei requisiti di sistema

  • Progettazione

  • Implementazione e Sviluppo

  • Integrazione e Testing

  • Rilascio

Le attività di ricerca e sperimentazione sono definite in due Obiettivi Realizzativi (OR):

L'obiettivo dell'OR1 è la progettazione e realizzazione dell'infrastruttura HW e SW necessari per un sistema di Big Data Analytics. In quest'attività si procederà alla definizione dei requisiti funzionali di un sistema di Big Data in termini delle dimensioni Volume, Velocità e Varietà, alla progettazione di un'architettura di riferimento per applicazioni Big Data con caratteristiche di alta scalabilità e declinata di volta in volta sui diversi casi applicativi previsti, quali ad es., monitoraggio ambientale, previsioni meteo, bioinformatica, health management, etc.

L'obiettivo dell'OR2 è l'analisi e l'implementazione di tecniche innovative di analisi dati da implementare nell'infrastruttura dell'OR1 per l'elaborazione e l'estrazione di informazioni significative da voluminosi dataset con differenti caratteristiche di formato elettronico, frequenza, etc. disponibili nei vari casi d'uso di sperimentazione. Saranno analizzate ed implementate specifiche tecniche di massive data analysis, valutate le performances e caratteristiche del sistema realizzato e, quindi, si procederà alla valutazione dei risultati di tale piattaforma mediante validazione con gli utenti predefiniti. Infine si procederà al rilascio del sistema.

Programma

Progetto CIRA finanziato dal PRO.R.A.

 

  • data inizio: mercoledì 1 luglio 2015
  • durata: 30.0000000000000

Riutilizzo elemento catalogo

martedì 20 settembre 2016
120
venerdì 17 febbraio 2017
BIG DATA FACILITY
Software Development and Virtual Reality, Territory, Environment and Cultural Heritage, Electronics and Communications
Big Data Facility è un progetto di Ricerca e Sperimentazione nel campo dell’ICT, volto ad affrontare il problema emergente dell’esplosione della quantità di dati generati da macchine ed esseri umani, tale da renderne difficoltosa l’analisi se non mediante l’adozione di opportune tecniche.
Systems Engineering, Application Design, Application Development, Information and Knowledge Management, Component Integration, Solution Deployment
Scientific computing systems

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