How to Cite

Schridde, Dennis and Baumann, Martin: Skalierbare und flexible Arbeitsumgebungen für Data-Driven Sciences, in Kratzke, Jonas and Heuveline, Vincent (Eds.): E-Science-Tage 2017: Forschungsdaten managen, Heidelberg: heiBOOKS, 2017, p. 153–166. https://doi.org/10.11588/heibooks.285.c3887

License (Chapter)

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Identifiers (Book)

ISBN 978-3-946531-75-3 (PDF)

Published

12/21/2017

Authors

Dennis Schridde, Martin Baumann, Vincent Heuveline

Skalierbare und flexible Arbeitsumgebungen für Data-Driven Sciences

In vielen wissenschaftlichen Fachdisziplinen stellt die IT-gestützte Analyse und Exploration erzeugter Daten einen wesentlichen Schritt zum Erkenntnisgewinn dar. Aufgrund des technischen Fortschritts, z.B. in Bezug auf Messungen wie auch auf computergestützte Simulationen, nimmt die auszuwertende Datenkapazität rasant zu. Gleichzeitig steigt die Komplexität der eingesetzten Analysemethoden. Beides zusammen führt zu einer enormen Herausforderung, die durch die IT-Systeme erfüllt werden muss. In der Praxis werden häufig Daten auf zentralen IT-Systemen erzeugt und gespeichert, jedoch auf lokalen Workstations analysiert und visualisiert. Die Übertragung der umfangreichen Daten führt zu langen Wartezeiten. Außerdem steht lokal meist nicht die gleiche Rechenleistung wie in zentralen IT-Systemen an Rechenzentren zur Verfügung. Andererseits haben zentrale Rechensysteme oft eine hohe Einstiegshürde. Der im Projekt bwVisu verfolgte Ansatz setzt auf Virtualisierungstechniken, die es Nutzern ermöglicht, die individuell benötigten Werkzeuge zur interaktiven Visualisierung auf einer leistungsfähigen und skalierbaren Infrastruktur zu betreiben. Nutzer können Community-spezifische Arbeitsumgebungen einsetzen, weiterentwickeln und diese wiederum mit anderen teilen. Die Bedienung der Infrastruktur erfolgt ebenfalls über eine graphische Nutzeroberfläche. Die vorgestellte Lösung ist an einen lokalen Speicherdienst für wissenschaftliche Daten angebunden, sodass Forscher in ihrer individuellen Arbeitsumgebung sehr schnell auf die Daten ihrer Projekte zugreifen können und diese sehr performant analysieren und visualisieren können.
Schlagwörter Visualisierung, Remote-Visualisierung, Landesdienst