Diese Story ist aus der Kategorie Innovation und dem Dossier Infrastrukturservices

Damit Forschende forschen können

Forschende brauchen einfach bedienbare akademische Cloud-Dienste. Im SCALE-UP Projekt werden solche gebaut.

Text: Patrik Schnellmann, publiziert am 23.02.2016

Seit 2015 steht die Dienstleistung SWITCHengines der SWITCH-
Community zur Verfügung. Damit können Benutzer flexibel und schnell virtuelle Maschinen erstellen und Speicherplatz nutzen. Die Anwendungsfälle sind sehr vielfältig. Sie reichen von einfachen Webseiten für Projektinformationen bis hin zu komplexen Analysen der Schattenwurfes in Städten anhand von 3D Modellen.

Auf SCALE folgt SCALE-UP

SWITCHengines mit seiner skalierbaren Infrastruktur wurde im Rahmen des P-2 Projektes SCALE von swissuniversities zwischen 2014 und 2015 umgesetzt.
SCALE-UP geht nun einen Schritt weiter als SCALE. Es hat zum Ziel, spezifische Dienste für die akademische Nutzung anzubieten. Im Zeitraum von 2015 bis 2017 baut SWITCH nun diese Dienste zusammen mit Projektpartnern aus der Hochschulgemeinschaft auf. Damit ist sichergestellt, dass die Bedürfnisse der Hochschulen bei der Entwicklung der Dienste einfliessen. Die einzelnen Arbeitspakete des Projektes SCALE-UP werden gestaffelt in Angriff genommen. Seit Anfang 2016 befinden sich alle Arbeitspakete in der Konzeption. Dabei stehen die Erhebung der Bedürfnisse und der Einbezug von Know-how aus der Community im Vordergrund.

Folgende Arbeitspakete werden im SCALE-UP Projekt behandelt:

 

Big Data Analyse

Ziel: Eine einfach nutzbare und skalierbare Umgebung zur Analyse von komplexen Daten. Gängige Werkzeugen wie zum Beispiel Hadoop oder Apache Spark sind integriert, sodass sich Forschende nicht um die Installation oder Konfiguration dieser Werkzeuge kümmern müssen. Darüber hinaus können Studierende den Umgang mit diesen Big-Data-Analysewerkzeugen in dieser Umgebung lernen (siehe auch Box).

 

Scientific Data Pools

Ziel: Ein Dienst für die Speicherung von großen Datenmengen. Ergänzend zur Big- Data-Analyse ist dies der Ort, wo Forscher ihre Datensätze speichern und anderen für Analysen zur Verfügung stellen.

 

Collaborative Applications

Ziel: Eine Selfservice-Umgebung als digitales Zuhause für Projekte von Forschenden, Professoren und Studierenden schaffen. Zum Beispiel ein einfacher Webauftritt, eine Ablage für Projektdokumente oder gemeinsam bearbeiteter Programmcode. Beliebte Programmiersprachen wie Python oder R werden unterstützt.

 

Virtual Private Cloud (VPC)

Ziel: Ergänzend zur bestehenden Infrastruktur wird die Redundanz mit Ressourcen von SWITCHengines erhöht. Virtuelle Maschinen können in das Campusnetzwerk integriert werden, und auf einfache Weise kann man auf interne Dienste hinter der Firewall zugreifen (siehe auch Artikel "Virtuelle Maschinen für die zentrale IT").

 

Container Technology

Ziel: Machbarkeitsstudie und Dokumentation von Best Practices dieser nächsten Technologiegeneration nach der verbreiteten Virtualisierung auf der Cloud. Mit ihr lassen sich Infrastrukturen effizienter nutzen und Services agil bereitstellen und betreiben.

Marketplace

Ziel: Machbarkeitsstudie für einen Marktplatz von akademischen Cloud-Dienstleistungen der akademischen Community. Er hilft Forschenden und Lehrenden, einfach Angebote zu finden oder anzubieten.

 

Rating Charging Billing / VM Migration Strategy

Ziel: Ein generisches Framework für das Zugriffsreporting und Verrechnung von Angeboten im Marketplace. In einem nächsten Schritt werden Tools für das einfache Verschieben und Sichern von Virtuellen Maschinen (VMs) erstellt. Lokal erstellte VMs können so einfach in die Cloud gebracht werden.

 

Research in the Cloud/ Classroom in the Cloud

 

Ziel: Best-Practices-Dokumentation für die Nutzung von Cloudinfrastrukturen im praktischen Einsatz für Forschung und Lehre. Die Erkenntnisse fliessen in bestehende und entstehende Dienstleistungen des gesamten SCALE-UP-Projektes ein.

 

Statistical Workbench

Ziel: Bereitstellen einer häufig genutzten akademischen Software für statistische Auswertungen auf SWITCHengines. Die Beschaffung kommerzieller Software für Cloud-Angebote ist eine Herausforderung. Deshalb resultieren aus diesem Arbeitspaket auch ein entsprechender Prozess und ein Betriebsmodell.

 

 

 

https://projects.switch.ch/scale-up/
Dieser Text ist im SWITCH Journal März 2016 erschienen.
Über den Autor
Patrik   Schnellmann

Patrik Schnellmann

Patrik Schnellmann ist als Cloud Project Manager bei SWITCH tätig. Er hat einen Master of Sciences in Computer Sciences sowie einen Master of Advanced Studies in Management, Technology, and Economics der ETH Zürich. Bevor er 2004 zu SWITCH stiess, sammelte er Erfahrungen in der Finanzwirtschaft und in der Bundesverwaltung.

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"Ohne Werkzeuge ist man im Datenhaufen verloren"

Markus Handke vom Institut für Wirtschaftsinformatik an der Universität St. Gallen leitet das Big-Data-Analysis-Arbeitspaket:
"Am Institut für Wirtschaftsinformatik ist Big Data ein wichtiges Thema. In Kursen lernen Studentinnen und Studenten, wie sie die Werkzeuge für die Analyse anwenden und wie sich aus der Analyse wertvolle Erkenntnisse gewinnen lassen. Auch in der Forschung ist Big Data wichtig. Wissenschaftliche Fragestellungen sind zum Beispiel, wie aus sozialen Medien unternehmensrelevante Informationen gewonnen werden können. Dazu werden beispielsweise Tausende von Twittermeldungen analysiert, um das Verhalten von Konsumenten besser verstehen oder gar voraussagen zu können. Ohne Infrastruktur und die entsprechenden Werkzeuge ist man im Datenhaufen verloren. Abhilfe schafft ein Big-Data-Analyseservice. Mit diesem können Forschende über eine einfache Schnittstelle ihre wissenschaftlichen Datenanalysen durchführen, ohne vorher ein ganzes System installieren zu müssen."

Die SCALE-UP-Projektpartner

  • École polytechnique fédérale de
    Lausanne
  • Fachhochschule Nordwestschweiz
  • Fachhochschule St. Gallen
  • SWITCH
  • Universität Basel
  • Universität Bern, Digital Humanities
  • Universität St.  Gallen, Institut für Wirtschaftsinformatik
  • Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften, ICClab
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