Cloud-Computing-Infrastruktur
Final Report Abstract
Innerhalb der ersten 15 Monate wurde die Cloud installiert und in den drei darauffolgenden Jahren in einer Vielzahl von Forschungsvorhaben genutzt. Im Folgenden werden die wichtigsten aufgeführt. Die Cloud wird im Projekt UCT (University Comptetence Center for Collaboration Technologies) genutzt. Zwecks Forschung im Bereich kollaborativer Technologien im Unternehmenskontext wird in diesem Rahmen die Plattform UniConnect betrieben. Diese basiert auf dem Enterprise Collaboration System (ECS) IBM Connections mit seinen Grundbestandteilen sowie den weiteren Bestandteilen Connections Content Manager, Metrics, Cognos, Kudos, Docs und Sametime. Zum Betrieb von UniConnect sind mehrere virtuelle Maschinen nötig, die auf der Cloud-Infrastruktur verteilt sind. Zurzeit handelt es sich um 12 Instanzen mit 112 GB RAM, 32 virtuellen CPUs und 1,4 TB Festplattenspeicher. Eine Erweiterung sowohl im Funktionsumfang wie auch in der Leistungsfähigkeit ist angesichts der weiteren Forschung und steigender Nutzerzahlen geplant. Forschungsschwerpunkte waren zunächst solche wie die Gamification in kollaborativen Plattformen. Mit Daten aus UniConnect konnte unter anderem festgestellt werden, dass Anreizsysteme bei geplantem und abgestimmtem Einsatz die Akzeptanz sowie die Nutzung von ECS steigern können. Die im Rahmen von OCOPOMO entwickelte Software wurde im Anschluss zum Projekt zur Modellierung der Anwerbeprozesse von terroristischen Organisationen basierend auf historischen Daten und Aktivitäten in sozialen Netzwerken eingesetzt. Dabei wurde die Cloud zur Entwicklung der Software eingesetzt. Im Projekt KONECT werden über 250 zum Teil soziale Netzwerke gesammelt und analysiert. In diesem Kontext wird die Cloud verwendet, um die Netzwerke zu speichern, die Analysen zu fahren und sie anderen Nutzern zur Verfügung zu stellen. Weitere Projekte der am Antrag beteiligten Arbeitsgruppen, in denen die Cloud genutzt wurde: Im Projekt e-SENS soll eine neue Version des ESPD (European Single Procurement Document) / VCD System basierend auf den neuen gesetzlichen Grundlagen (EU-Richtlinien über öffentliches Beschaffungswesen: 2014/24/EU und 2014/25/EU) erstellt werden. Hierfür wird das im Rahmen des PEPPOL (Pan-European Public Procurement Online) Projekts entwickelte VCD System in der Cloud ausgeführt und evaluiert, um zum einen Erfahrung und Anforderungen zu sammeln und zum anderen die Wiederverwendbarkeit von seinen Komponenten zu fördern. Im Rahmen vom Projekt Sense4us wurden Werkzeuge für Poliker bereitgestellt, um die Auswirkungen von Gesetzen zu beobachten und vorherzusagen. Dabei wurde die Cloud zur Entwicklung eines Werkzeugs genutzt, das semantische Zusammenhängen zwischen Entitäten, die aus Kurznachrichten extrahiert wurden, automatisch identifiziert. Das Projekt Koldfish soll Forschern und Anwendungsentwicklern einen Service zur Verfügung stellen, um aus vielen heterogene Graphdatensätze aus den verschiedensten Quellen die benötigten Informationen herauszufiltern. Durch die Cloud wird die Speicherung sowie Verarbeitung dieses Big Datas ermöglicht und anderen Forschern zur Verfügung gestellt. Um soziale Medien besser analysieren zu können, wurde im REVEAL Projekt versteckte „Modalitäten“ wie die Reputation, der Einfluss und die Glaubwürdigkeit von Informationen extrahiert. Dabei wurde die Cloud genutzt, um mithilfe von Machine-Learning-Methoden Rollenanalyse in sozialen Netzwerken zu betreiben. Des Weiteren wurden probabilistische Verfahren entwickelt und ausgeführt, um kurze Textnachrichten mit Geotags thematisch einzusortieren. Darüber hinaus wurde die Cloud durch zwei weitere Arbeitsgruppen des Fachbereichs genutzt: Ziel des Projekts InstaMesh war die Entwicklung eines drahtlosen Steuerungssystems zum Zwecke der Gebäudeautomation. Um die verschiedenen drahtlosen Kommunikationsprotokolle zu testen, wurden in der Cloud großangelegte Simulationsstudien durchgeführt. Im Rahmen des Projekts RatioLog wurde versucht die alltägliche Schlussweise des Menschen durch künstliche Intelligenz zu simulieren. Hierfür wurden verschiedene Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache, des Maschinenlernens und der Theorembeweiser kombiniert und auf große Datenmengen angewendet. Hierbei wurde die Cloud genutzt um verschiedene Technikkombinationen zu benchmarken.
Publications
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