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CLOUD 
COMPUTING: 
OPEN 
DATA 
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INFN 
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Sommario 
• INFN 
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(Infrastru6ura 
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è 
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INFN 
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• INFN 
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Bari 
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DiparLmento 
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(UNIBA) 
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Mobile 
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CLOUD COMPUTING: OPEN DATA AND BIG DATA - Giorgio Pietro MAGGI -- Giacinto DONVITO

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Presentazione nell'ambito del workshop: OPEN DATA E CLOUD COMPUTING: OPPORTUNITÀ DI BUSINESS. Una vista internazionale - 15 Settembre 2014 Pad. 152 della Regione Puglia - 78 Fiera del Levante Bari

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CLOUD COMPUTING: OPEN DATA AND BIG DATA - Giorgio Pietro MAGGI -- Giacinto DONVITO

  1. 1. CLOUD COMPUTING: OPEN DATA AND BIG DATA INFN -­‐ GRUPPO PON-­‐ReCaS-­‐PRISMA Giorgio Pietro MAGGI -­‐-­‐ Giacinto DONVITO
  2. 2. 2 Sommario • INFN – storia ed a+vità in corso • Dal Bc2S (Infrastru6ura Data Center Bari ) ad una PiaAaforma Cloud Aperta: – PON ReCaS – potenziamento infrastru6urale – PON PRISMA – pia6aforma cloud interoperabile per SMART CITIES – Panoramica di uFlizzo: UtenF-­‐Servizi-­‐Sperimentazioni • Infrastru3ura/Pia3aforma -­‐ Il primo livello di interazione con il Cloud CompuFng • Servizi: Esempi di servizi cloud – GesFone sicura dei daF – Pia6aforma cloud per la sanità • Elaborazione di neuroimmagini • Business Intelligence
  3. 3. è l’ente pubblico nazionale di ricerca, dedicato allo studio dei cosFtuenF fondamentali della materia e delle leggi che li governano. Tali a+vità richiedono l’uso di tecnologie e strumenF di ricerca d’avanguardia che l’INFN sviluppa in collaborazione con il mondo dell’industria. 3 INFN e Grid • L'INFN • INFN gesFsce una delle maggiori infrastru6ure di calcolo a livello nazionale basata su circa 50'000 cores e oltre 30Pbyte di spazio di archiviazione distribuiF in circa 20 siF. – La infrastruAura Grid viene uFlizzata con straordinario successo da esperimenF grandi e piccoli a cui INFN partecipa a livello nazionale e internazionale • Il gruppo INFN-­‐Bari ha un focus specifico nel supporto alle a+vità di Data Analysis in vari contesF scienFfici – esperimenF di LHC, BioinformaFca, Analisi immagini mediche, Chimica computazionale, Cristallografia, analisi immagini da satellite, etc
  4. 4. 4 INFN e Cloud • INFN partecipa ad infrastru6ure di calcolo di livello europeo e mondiale come EGI e WLCG, sia nel campo del grid compuFng che del Cloud CompuFng (EGI Federated Cloud Task Force) • I N FN u F l i z z a l ' e n o rme esperienza acquisita nel design, sviluppo ed implementazione di i n f ras t ru6ure di c a lcolo d i s t ribuite, come quel l a n e c e s s a r i a a l l ' a n a l i s i dell'enorme quanFtà di daF prodo+ da LHC, per la gesFone delle infrastru6ure Cloud ed enormi quanFtà di daF (Big Data) INFN involvement in the LHC project Exploration of a new energy frontier in p-p and Pb-Pb collisions LHC ring: 27 km circumference CMS ALICE LHCb ATLAS
  5. 5. 5 Bari Computer Centre for Science DiparLmento di Fisica (UNIBA) & INFN • Bc2S (Bari Computer Center for Science) è il Data Center di INFN-­‐Bari per il calcolo scienFfico, che a6ualmente si compone di circa 4000 core e 2 PB di storage • Rappresenta il punto di arrivo di una serie di proge+, sia europei sia nazionali – proge+ EGEE ed EGI-­‐INSPIRE a6raverso cui è stata realizzata l’Infrastru6ura di GRID europea – i proge+ di collaborazione con la comunità di bioinformaFca barese, il proge6o Bioinfogrid, LIBI (FIRB) e BioVel
  6. 6. 6 Il progeAo PON-­‐ ReCaS • ReCaS (Rete di Calcolo per SuperB e altre applicazioni) è un proge6o PON Ricerca e CompeFFvità 2007-­‐2013, finanziato complessivamente per 13.7 milioni di Euro – "potenziamento infrastru3urale” -­‐ realizzazione di un'infrastru6ura di calcolo distribuita nelle qua6ro regioni della convergenza: Calabria, Campania, Puglia e Sicilia. – Infrastru6ura realizzata in o+ca Grid e Cloud compuLng che si disFnguerà per la potenza di calcolo e la capacità di memorizzazione di daF (capacità circa raddoppiate) – Supporto alle comunità degli esperimenF al Large Hadron Collider (LHC) – Supporto a comunità diverse in se6ori strategici della scienza: la Fisica, la Medicina, le Biotecnologie e l'Ambiente – Infrastru6ura per favorire la creazione di DistreF e Laboratori Pubblico PrivaG e la collaborazione con PMI (sviluppo del territorio) e Pubblica Amministrazione (Smart CiFes & Urban App)
  7. 7. 7 9.55 4.17 0.17 sezione longitudinale 0.20 9.55 0.80 3.50 0.50 3.00 0.50 0.50 Tape library 2.5 PByte 3.50 0.50 3.50 0.50 9.55 3.50 4.50 1.53 9.55 Il “potenziamento infrastruAurale” a Bari • Le risorse di ReCaS – Bari • Realizzazione di un nuovo edificio per il calcolo Sistema HPC cosFtuito da : • 20 nodi di calcolo ( 800 core) • Interconnessi con infiniband • 20 acceleratori grafici NVIDIA Tesla K40 Più di 13000 CPU core Storage 5.6 PByte
  8. 8. 8 PON PRISMA come PiaAaforma Cloud Aperta • PRISMA (Pia6afoRme cloud Interoperabili per SMArt-­‐ government) è un proge6o PON Ricerca e CompeFFvità 2007-­‐2013 che coinvolge – Imprese private, EnF di ricerca. Università e Pubbliche Amministrazioni IaaS (Infrastructure as a Service) & PaaS (Pla_orm as a Service) • Pia6aforma Iaas/PaaS basata su soluzioni open-­‐source • GesLone CED PA e CED “federaF” • Supporto allo sviluppo, personalizzazione ed esecuzione di applicaFvi SW • Provisioning on-­‐demand di macchine virtuali e storage (affidabilità e sicurezza) • SaaS (Soaware as a Service) Rischio sismico -­‐ Pia6aforma per la valutazione assisFta del rischio sismico a scala territoriale • E-­‐Government -­‐ Modello di ecosistema digitale per le PAL • E-­‐Health -­‐ l’analisi di daF in ambito sanitario, sistemi per la cooperazione applicaFva tra i sistemi sanitari (ospedalieri e territoriali) e sistemi sociali
  9. 9. 9 I proged e le collaborazioni PON-­‐PRISMA PON-­‐ReCaS Bc2S UtenL Cloud Servizi InfrastruAura Applicazioni • BioinformaFca • Smart CiFes • Chimica computazionale • Fisica dell’atmosfera • Immagini satellitari • FilogeneFca • EGI (European Grid IniFaFve) • Comunità di ricerca • UtenF finali di Proge+ correlaF (IPPOCRATE, OCP, OPLON, SMART-­‐Health 2.0, ecc.) • Do6orandi /ricercatori UNIBA/ CNR Aree di Ricerca
  10. 10. 10 I vantaggi del Cloud compuLng • Isolamento – Una pia6aforma cloud può essere usata da molF utenG e il provider comprendere meccanismi tali da proteggere ed isolare ogni utente rispe6o agli altri (risparmio di cosF, privacy e la sicurezza dei daF) • Elas,cità – la fornitura di servizi avviene in maniera rapida ed elasGca, allocando le risorse necessarie in maniera automaFca e trasparente all’utente finale – infrastru6ure cloud si ada6ano automaFcamente alla variazione di dimensione del carico • Sicurezza (Da, e Servizi) – Disaster Recovery as a Service per il recupero di applicazioni e processi di business su un sito alternaFvo • Grazie all’Object Storage è possibile memorizzare daF in più copie, su diversi dischi e su diversi server garantendo così sicurezza e prestazioni – i daF e le connessioni di accesso ai daF sono criptaL – gli utenF sanno esa6amente dove sono memorizzaF i propri daF (Bc2S)
  11. 11. 11 IaaS examples Use-­‐case: Auto-­‐scaling
  12. 12. 12 IaaS examples Use-­‐case: Object Storage
  13. 13. 13 PaaS examples Use-­‐case 1: Web ApplicaLon
  14. 14. 14 PaaS examples Use-­‐case 2: Inter applicaLon communicaLon
  15. 15. 15 PaaS examples Use-­‐case 2: Inter applicaLon communicaLon
  16. 16. 16 PaaS examples Use-­‐case 3: Desktop as a Service
  17. 17. 17 La CLOUD per Big Data e Open Data
  18. 18. 18 Open-­‐Source ed Business Intelligence Archivio DATI Pentaho BI Server Pentaho Report Designer Data sources Visualizzazione Report Creazione/ pubblicazione Report
  19. 19. 19 Uno use case complesso con la PiaAaforma PRISMA BANCA DATI SOGGETTI A RISCHIO Web/ Mobile App Geo Map Suite di Business Intelligence & Data DATI CLIMATICI DATI TERRITORIALI DATI …. SENSORI Management Desktop as a service Data security & privacy Monitoring Bc2S Interfaccia sensori InfrastruAura ReCaS-­‐PRISMA PaaS IaaS
  20. 20. 20 Grazie per l’aAenzione

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