HPC & Forschung

PROBLEM

Riesige Datensätze erfordern ein effektives Datenmanagement, um den geschäftlichen Nutzen zu erschließen, die Speicherkosten zu senken und das Tiering zwischen den Speichern zu beschleunigen. Die rechtzeitige Extraktion verwertbarer Informationen bedeutet schnellere und effektivere Vorgänge. Die heutigen Forschungs- und HPC-Umgebungen (High Performance Computing) sind jedoch mit einzigartigen Problemen konfrontiert: manuelle Prozesse, fehlende Datenklassifizierung und die Komplexität der Verwaltung von Forschungsdaten in verschiedenen Speicherumgebungen (HPC-Cluster und -Instrumente, Dateien, Objekte, Bänder und Cloud Speicher). Diese Probleme werden durch die hohen Anforderungen an die Aufbewahrung und Kuration bei finanzierten Projekten, der Veröffentlichung sowie externen Datenquellen und Metadatenstandards erschwert.

AUSWIRKUNGEN​

  • Daten von Instrumenten oder parallelen Dateisystemen sind schwer zugänglich, zu schützen und zu teilen
  • Eingeschränkte Sicht auf Dateien: Kritische Forschungsdaten können unentdeckt bleiben und nicht ausreichend genutzt werden
  • Eine falsche Metadatenklassifizierung führt zu verwaisten Daten und verhindert eine genaue Spezifizierung der Datenherkunft für die Studienergebnisse
  • Das Anwenden von benutzerdefinierten Taxonomien ist arbeitsintensiv und oft unvollständig
  • Die Korrelation und Zusammenarbeit von Daten ist schwierig oder nicht vorhanden

HPC / Forschung

LÖSUNG

StrongLink Autonomous Engines ™ mit Metadatendiensten, Data Insights und Analysen automatisiert das Metadatenmanagement. Metadaten werden in Echtzeit gesammelt, gepflegt, aggregiert und analysiert, um Workflows und Collaboration sowie die Klassifizierung von Daten zu erleichtern. Erkenntnisse über die Daten werden aus Metadaten abgeleitet, um Workflows und dynamische Datenbewegungen über alle Speicherebenen hinweg zu ermöglichen.
  • Der globale Namespace verbindet Dateisysteme und Plattformen für einfachen Zugriff, Colaboration und Tiering / Archivierung
  • Schützen und migrieren Sie Dateien von Instrumenten und parallelen Dateisystemen zu einem anderen Speichertyp
  • Metadaten können automatisch aus mehreren Quellen extrahiert, klassifiziert, normalisiert und aggregiert werden, um manuelle Prozesse zu reduzieren
  • Wenden Sie Metadaten automatisch an, indem Sie Dateien basierend auf einfachen anpassbaren Taxonomien automatisch mit Tags versehen
  • Stellen Sie sicher, dass Datenherkunft und Metadatenportabilität den externen Forschungsstandards entsprechen
  • Optimieren Sie die Zusammenarbeit zwischen Gruppen und Teams

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