Soluzioni Cloud Computing Quality-aware a estrema scalabilità per Smart Management di Beni Culturali
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- Gabriella Marra
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1 Progetto e Piano di Formazione Soluzioni Cloud Computing quality-aware a estrema scalabilità per Smart Management di Beni Culturali Nell ambito del progetto POR-FESR Asse 1, Azione Bando per raggruppamenti di laboratori di ricerca SACHER -J32I , questo progetto prevede di dedicarsi al tema di soluzioni innovative di cloud computing per Smart Management per Beni Culturali e di tecniche innovative per l analisi e la gestione di dati massivi prodotti durante le operazioni di restauro e manutenzione di beni culturali. Le soluzioni di gestione dati relativi ai beni culturali (BBCC) attualmente disponibili sono molto variegate e includono infrastrutture hw/sw e servizi di dati BBCC, tutti di difficile integrazione fra loro. Nel settore della gestione dei dati relativi a beni culturali emerge come requisito cruciale l'esigenza di integrazione realizzabile oggi con soluzioni di cloud computing. Recenti progetti di ricerca internazionali hanno affrontato il problema di supportare ambienti federati a livello di IaaS e PaaS ma allo stato dell'arte poche implementazioni sono attualmente disponibili e le soluzioni proposte sono solitamente troppo chiuse e poco flessibili. In particolare, alla luce dello stato dell arte nel settore, la tematica specifica oggetto della ricerca riguarda alcuni aspetti principali. Da una parte si svolgeranno attività volte all investigazione di modelli cloud e delle tecnologie cloud-based per la gestione avanzata del ciclo di vita dei dati BBCC. Nell ambito dei beni culturali le infrastrutture cloud non sono ancora utilizzate ampiamente e il loro utilizzo richiede approcci e soluzioni innovative. Le ingenti moli di dati BBCC e l eterogeneità delle diverse sorgenti di dati richiedono capacità rilevanti di processing, di storage e di gestione della persistenza, capaci di modificarsi nel tempo, rispondendo in modo scalabile a modifiche di carico anche repentine (elasticità). Dall altra parte, in questo progetto sarà posta attenzione particolare sulla prototipazione di una piattaforma cloud computing che realizzare un livello di virtualizzazione inter-cloud altamente integrato sia a livello di sistema e rete IaaS, ma soprattutto a livello applicativo PaaS, offrendo API specifiche per facilitare l'integrazione dei dati BBCC e degli strumenti di acquisizione, archiviazione e conservazione di dati BBCC e lo sviluppo di servizi culturali. Infine, la gestione dei dati massivi prodotti durante le operazioni di restauro e manutenzione dei beni culturali impone nuove soluzioni di data stream processing e nuovi supporti efficienti a qualità in scenari federated cloud e multi-cloud. Il progetto prevede una fase di analisi dettagliata dei meccanismi e delle soluzioni esistenti allo stato dell arte. A valle di questo lavoro di analisi comparativa e valutazione sperimentale, sarà svolto anche un importante lavoro di prototipazione di moduli middleware anche per la gestione dei big data, pronti per essere utilizzati, riconfigurati e riutilizzati nei differenti scenari di interesse per il progetto Soluzioni Cloud Computing Quality-aware a estrema scalabilità per Smart Management di Beni Culturali Il progetto prevede di progettare soluzioni Cloud quality-aware per supportare la gestione di vita dei dati digitali relativi ai beni culturali (BBCC). Si investigherà lo stato di maturità di tecnologie cloud per la gestione dei BBCC provenienti da sorgenti di dati eterogenee e si individueranno le linee guida appropriate di design (interoperabilità, apertura, riusabilità). Le ingenti moli di dati BBCC richiedono capacità rilevanti di processing, di storage e di gestione della persistenza, capaci di modificarsi in risposta a modifiche di carico (elasticità e scalabilità). Inoltre, si progetteranno moduli middleware pronti per essere utilizzati, riconfigurati e riutilizzati nei differenti scenari di interesse per il progetto Inoltre, si implementeranno soluzioni per il trattamento
2 dell intero ciclo di vita dei Big Data, dalla loro estrazione dagli scenari di interesse per il progetto a data fusion e all integrazione con infrastrutture cloud ai livelli IaaS e PaaS. The project will focus on solutions for cloud-based supports for the lifecycle management of cultural heritage digital data (BBCC). The project will analyse the maturity status of cloud technologies for the lifecycle management of BBCC data originated by large-scale cultural heritage sources and will identify crucial design guidelines (interoperability, openness, re-usability). The amounts of BBCC data call for relevant processing, storage, and persistence management capabilities, capable of adapting and tuning themselves in response to load variations (elasticity and scalability). The project will also design middleware components, ready to be used, reconfigured and re-used in various application scenarios of interest for the project. In particular, novel technologies will be investigated and solutions proposed for the management of the whole BigData life-cycle, ranging from acquisition from real-cases to data fusion and integration with cloud infrastructures at IaaS and PaaS levels. Piano di Formazione Assegno 1
3 Piano di Formazione Assegno 2 Piano di Formazione Assegno 3
4 Piano di Formazione Assegno 4 Realizzazione di primi prototipi di moduli middleware di gestione Big Data. In particolare, progettazione e realizzazione di moduli di estrazione dati massivi relativi ai beni culturali negli scenari di interesse e di data fusion. Prima validazione sperimentale, anche tramite test di portabilità in scenari differenti; stress test per valutazioni quantitative di scalabilità; Integrazione con soluzioni di cloud computing (soprattutto online stream processing con qualità di servizio, storage, long term archiving, ) con infrastrutture cloud ai livelli IaaS (Openstack, Eucaliptus, OpenNebula e Apache CloudStack) e PaaS (OpenShift e Cloudfoundry, tecnologie per processing ad alte prestazioni e con qualità come Apache Storm, Apache Spark, S4 e IBM Infosphere Streams, e storage come HDFS e Amazon S3).
5 Piano di Formazione Assegno 5 Realizzazione di primi prototipi di moduli middleware di gestione Big Data. In particolare, progettazione e realizzazione di moduli di estrazione dati massivi relativi ai beni culturali negli scenari di interesse e di data fusion. Prima validazione sperimentale, anche tramite test di portabilità in scenari differenti; stress test per valutazioni quantitative di scalabilità; Integrazione con soluzioni di cloud computing (soprattutto online stream processing con qualità di servizio, storage, long term archiving, ) con infrastrutture cloud ai livelli IaaS (Openstack, Eucaliptus, OpenNebula e Apache CloudStack) e PaaS (OpenShift e Cloudfoundry, tecnologie per processing ad alte prestazioni e con qualità come Apache Storm, Apache Spark, S4 e IBM Infosphere Streams, e storage come HDFS e Amazon S3).
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