Stockage et Traitement Efficace et sEcurisé des données sur des infrastructures à base de cLoud
Le fort développement du cloud computing depuis son émergence et son adoption massive pour le stockage de volumes de données sans précédent dans un nombre croissant de domaines a fait apparaître des défis technologiques de taille. Dans ce projet, nous aborderons plusieurs de ces défis, organisés en trois axes.
- Le premier axe concerne l’exploitation des technologies émergentes pour un stockage performant sur les infrastructures de type cloud, notamment à base de NVRAM, près des lieux de production et de consommation des données (principe de désagrégation).
- Le deuxième axe concerne le stockage et traitement efficace de données sur des infrastructures hybrides, hétérogènes au sein du continuum numérique edge-cloud- supercalculateurs. Ceci répond à l’émergence de workflows hybrides couplant simulations, analyse de flux de données issues de capteurs et apprentissage (machine learning) dans nombreux domaines (voitures autonomes, maintenance prédictive, bâtiments intelligents, etc.). Leur exécution nécessite une gestion adéquate des ressources de stockage allant de la périphérie (edge) aux infrastructures de type cloud pour permettre leur traitement dans un cadre unifié.
- Le troisième axe est dédié au stockage confidentiel, en lien avec le besoin de stockage et d’analyse de grands volumes de données à intérêt stratégique ou à caractère personnel.
Pour tous ces axes, le projet prendra en compte la nécessité de proposer et valider des approches interopérables et présentant un potentiel de transfert vers des acteurs industriels majeurs français ou européens du cloud computing.
Les partenaires
Personnel impliqué :
Permanents (non financés par le projet) : 16
Personnes financées par le projet :
8 doctorants
1 chercheur contractuel
2 postdoctorants
6 ingénieurs
STEEL est organisé autour de trois lots techniques. Un quatrième lot est dédié au management, à la communication et à la diffusion des résultats.
Lot 1
Stockage efficace et tolérant aux fautes
Lot 2
Stockage sur le continuum edge-cloud
Lot 3
Stockage confidentiel
Porteur du projet
Gabriel Antoniu
Directeur de recherche Inria
Centre Inria de l’Université de Rennes
Campus de Beaulieu
Rennes 35042
e-mail : gabriel.antoniu@inria.fr
web : https://team.inria.fr/kerdata/gabriel-antoniu/
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