ALT + + Schriftgröße anpassen
ALT + / Kontrast anpassen
ALT + M Hauptnavigation
ALT + Y Socials
ALT + W Studiengang wählen
ALT + K Homenavigation
ALT + G Bildwechsel
ALT + S Übersicht
ALT + P Funktionsleiste
ALT + O Suche
ALT + N Linke Navigation
ALT + C Inhalt
ALT + Q Quicklinks
ESC Alles zurücksetzen
X
A - keyboard accessible X
A
T

PANDAS

Schon heute erweist sich f ür viele Big-Data/Cloud-Anwendungen der Transport von Daten zwischen Massenspeichern und Servern als problematischer Flaschenhals. Im hier vorgeschlagenen Projekt PANDAS (Programmable Appliance for Near-Data processing Accelerated Storage) soll f ür diese anspruchsvollen Anwendungen sowohl die Rechenleistung als auch die Energieeffizienz durch die Realisierung eines neuartigen intelligenten Massenspeichers und die Entwicklung darauf optimierter Software gesteigert werden. Als Basis der Technologie wird im Projekt eine kaskadierbare PCI Express Erweiterungskarte entworfen und gefertigt, die eine Vielzahl von parallelen Flash-Speicherbänken als Massenspeicher bereitstellt, die wiederum sehr schnell an ein modernes rekonfigurierbares Multi-Processor-System-on-Chip (MPSoC) angeschlossen sind. Durch die Verwendung der programmierbaren Logik (FPGA) auf dem MPSoC können Datenverarbeitungsoperationen mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz unmittelbar an den Massenspeichern stattfinden (sog. Near-Data Processing, NDP ). Die PANDAS-Karte, deren Architektur ein Alleinstellungsmerkmal auf dem Markt darstellt, kann dann flexibel zur Erweiterung handels üblicher Server in Datenzentren genutzt werden. Da die PANDAS-Plattform f ür verschiedenste Anwendungen nutzbar sein soll, werden flankierend umfangreiche Software-Komponenten entwickelt. Es handelt sich dabei insbesondere um Middleware und Programmierwerkzeugfl üsse, mit denen sich neue NDP-Anwendungen auch durch Entwickler ohne vertiefte Kenntnisse des Hardware-Entwurfs auf dem MPSoC realisieren lassen. Als eine Referenzanwendung f ür Big-Data/Cloud-Szenarien wird der weitverbreitete Key-Value-Store RocksDB in einer PANDAS-beschleunigten Version erstellt und mittels Docker/VM als Appliance in die Datenzentrumsinfrastruktur eingebunden. Die im PANDAS-Konsortium organisierten Partner bringen f ür die Erreichung der Projektziele die optimalen Kompetenzen ein: Die zugrundeliegenden Technologien entstammen aktueller akademischer Forschung am Fachgebiet Eingebettete Systeme und ihre Anwendungen der TU Darmstadt (FPGA-basierte Hardware-Beschleuniger f ür Near-Data Processing) und am Data Management Lab an der Hochschule Reutlingen (neue Datenbankarchitekturen zur Ausnutzung von persistenten Halbleiterspeichern). PRO DESIGN Electronic GmbH f ührt den eigentlichen Entwurf und die Fertigung der PCI Express-Karte durch, während Xelera Technologies GmbH die Integration in die Datenzentren-Infrastruktur (VMs, Container, etc.) und die Vor-Ort-Evaluation im Datenzentrum vornimmt. Diese beiden Industriepartner sind auch federf ührend bei der späteren wirtschaftlichen Verwertung der Technologie, die in neue Produkte bei PRO DESIGN eingehen soll, welche wiederum von Xelera als Teil von Komplettlösungen und Dienstleistungen am Datenzentrumsmarkt angeboten werden können.

Grunddaten
Projektname:  Programmierbare Intelligente Massenspeicher für Big-Data/Cloud-Anwendungen (PANDAS)
Laufzeit:  Mai 2019 - Mai 2021
Fördergeber:  Bundesministerium für Bildung und Forschung                                   
Projektkoordinator:  Prof. Petrov
Projektpartner:   
  • PRO DESIGN Electronic GmbH
  • Xelera Technologies GmbH
  • Technische Universität Darmstadt
Ansprechpartner/innen
Ilia Petrov

Ilia Petrov , Prof. Dr.-Ing.

Ilia.Petrov@dont-want-spam.Reutlingen-University.DE | +49 7121 - 271 4050

Weiterführende Links
Matomo -->