El proyecto europeo Glaciation propone una solución para abordar las limitaciones y mejorar la energía, los costes y la eficiencia de la optimización del almacenamiento de datos en el borde. Para ello, se están desarrollando herramientas para la interoperabilidad con la nube, el ahorro de energía y la privacidad de los datos.
Glaciation surge de una evaluación exhaustiva del estado actual de las optimizaciones del almacenamiento en el borde. El ecosistema de datos madura hacia el borde, donde el análisis de big data crea, recopila y comparte un volumen cada vez mayor de datos entre un número creciente de usuarios a través de dispositivos y aplicaciones heterogéneos. Para extraer información, los datos deben fluir fluidamente entre los edge y las nubes en una amplia gama de ubicaciones y entornos de trabajo.
Financiado por el programa Horizonte Europa de la Comisión Europea, el proyecto Glaciation desarrolla un novedoso grafo (estructura de datos) de conocimiento distribuido que se extiende por la arquitectura edge-core-cloud. Los grafos de conocimiento son un medio flexible para representar información interconectada sobre prácticamente cualquier tema.
Glaciation optimiza la ubicación donde se realizan los análisis para reducir significativamente el consumo de energía y ofrece herramientas que garantizan la privacidad y la confianza en las operaciones de datos.
Impulso de la eficiencia energética en el almacenamiento de datos
Entre los avances más significativos del proyecto destacan el impulso a la eficiencia energética mediante la gestión del almacenamiento de datos de múltiples niveles, la optimización de colonias de hormigas para la búsqueda de gráficos de conocimiento distribuido, el impulso de la eficiencia energética mediante la integración de servicios de compensación en el centro de datos en ENG; y la computación colaborativa segura para el análisis que preserva la privacidad de datos distribuidos.
Estas cuatro innovaciones de vanguardia buscan impulsar la eficiencia energética y la gestión segura de datos, al tiempo que se enfatiza en el enfoque del proyecto en el progreso tecnológico impactante y sostenible.
Asimismo, se espera que el proyecto tenga impactos potenciales a través de un mecanismo para implementar y operar un gráfico de conocimiento en un entorno distribuido de nube/borde/núcleo que facilita la interoperabilidad y respalda los objetivos clave de la plataforma.
Además de un motor mejorado con inteligencia artificial/aprendizaje automático (IA/ML) para minimizar el consumo de energía y la latencia de transferencia de datos para maximizar el rendimiento del procesamiento; así como un intercambio controlado de datos dentro de la plataforma Glaciation entre una variedad de servicios y proveedores, manteniendo y haciendo cumplir los requisitos de privacidad de datos.