Trasferimento Tecnologico Cristina Vistoli 1. Trasferimento tecnologico  Uno dei compiti istituzionali dell’INFN  Disciplinato da un regolamento conto.

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Transcript della presentazione:

Trasferimento Tecnologico Cristina Vistoli 1

Trasferimento tecnologico  Uno dei compiti istituzionali dell’INFN  Disciplinato da un regolamento conto terzi che definisce  Regole per determinare il corrispettivo economico  Regole per determinare come suddividere parte dell’utile al personale  Il Cnaf e’ accreditato per trasferimento tecnologico alla regione Emilia Romagna, dobbiamo ampliare i nostri contatti con le PMI  Il Cnaf e un Laboratorio per il trasferimento tecnologico della Rete Alta Tecnologia dell’Emilia Romagna 2

Trasferimento Tecnologico  I servizi attualmente previsti sono  Accesso alle risorse di calcolo e storage HTC per applicazioni scientifiche via GRID o Cloud  Uso dei servizi grid  Test di apparecchiature su infrastruttura dedicata  Servizi di consulenza nelle nostre aree di competenza 3

Servizi di Consulenza  Migrazione di applicazioni su Grid e Cloud e architetture per calcolo distribuito  Supporto per utilizzo di metodologie avanzate di programmazione  Sistemi di stoccaggio dati di grandi dimensioni ed elevate prestazioni  Problematiche di sicurezza  4

DUCK  Collaborazione per lo svolgimento di attività di ricerca e sviluppo nel campo dei servizi e delle infrastrutture di Grid/Cloud tra diversi centri di ricerca regionali  INFN  INGV  Centro Interd. Ricerca sul Cancro,  Dip. di Biologia Evol.  CEIRG  CNR  Dip. Di Fisica Bo. e Fe. 5

Progetti europei  Acceler8 -  ICT b Call. FP7-ICT  IP con 17 partner  Open Source Software Solution including interfaces based on standards  SMa4DCS  ICT Call. FP7-ICT  Strep  EGI-Inspire – Gestione infrastruttura di Grid Nazionale all’interno delle European Grid Infrastructure 6

Progetti nazionali su bando Miur  Prisma  PON Ricerca e Competitività per le regioni di convergenza,  Partecipano direttamente le sedi INFN di Bari, Napoli e Catania  Totale 27.4 Meuro  Obiettivi : messa a punto di un sistema “open “ IaaS e realizzazione di una piattaforma per il provisioning on demand di ambienti virtuali di calcolo e di archiviazione  Cagliari2020 – PON Ricerca e Competitività partecipa direttamente la sede INFN di Cagliari  Obiettivi sviluppo soluzioni innovative per la mobilita’ urbana  Progetto PRIN  Progetto per uso di cloud per calcolo esperimenti LHC 7

Progetti in cantiere  Bandi SmartCities 391/Ric del 5/7/2012  Open City Platform  Cloud for eGov  Ci stiamo organizzando per preparare il progetto esecutivo come richiesto nel decreto di approvazione  Progetti esfri  DHTCS  Progetti premiali bando DM 949/ric del 19/12/2012  PIDES  SmartDC  !CHAOS 8

Progetti ‘ regionali’ 9  Mcloud  Nel 2012 il Cnaf ha attivamente partecipato allo sviluppo di un sistema di calcolo ad uso della Regione Marche  Sistema basato su Openstack  Convenzione stipulata tra INFN e Regione Marche  Partecipazione attivita’ della rete HTN Emilia Romagna con CIRI ICT, SofTech Lab, etc  Collaborazione per partecipazione ai gruppi di lavoro di ASTER per evoluzione del sistema regionale dell’Innovazione e piano di attività del 2013 per definizione piano FESR ?

Argomenti per tesi di laurea 10  servizio/portale per simulazioni basate su Geant  servizi di software engineering, vedi il progetto ISSS (Infrastruttura di Supporto allo Sviluppo Software) presentato in CCR  sviluppo di framework di calcolo parallelo, per multi/many-core e co-processori vari, quali il MIC dell'Intel e le GPU  Agile methodology

Area Software Engineering 11  Abstract Software development is facing the problem of how to improve the quality of software products. The lack of quality can easily lead to major costs and delays in the development and maintenance of the software. Software improvement can be guaranteed by both the definition of a software quality model and the presence of metrics that are designed and measured to plan and monitor productivity, effectiveness, quality and timing of software itself. Integrating the metrics into the model contributes to collecting the right data for the handling of the analysis process and to establishing a general view to the control of the overall health of the process. The definition of a software quality model that links software best practices to a set of metrics to predict the quality of software at any stage of development can be a solution in order to achieve a better software quality. Furthermore, the defined model combined with a suitable predictive methodology can provide a valid mean to improve the level of the software development process by supporting project managers and developers to make right decisions. Given the software quality model it is extremely significant to identify the right predictive methodology for this model. A starting point can be given by the so-called discriminant analysis to estimate the goodness of a software product.

Area “Cloud” 12  Virtual networking, in particolare per la creazione di host- based dynamic virtual networks  Integrazione soluzione di cloud computing LRMS-based (WNoDeS) in OpenStack (o simili)  Estensione di WNoDeS per supporto a transparent cloud bursting e a definizione di Cluster as a Service  Brokering intra-sito: generalizzazione di metriche per resource allocation / scheduling  Definizione e implementazione architettura di brokering Cloud inter-sito  Analytics / metering per infrastrutture IaaS e SaaS

Area ‘storage’ 13  studio comparativo di tecnologie per filesystem distribuiti (gfs, glusterFS, altri....)  studio comparativo di tecnologie per sistemi di gestione cloud (openstack, opennebula, cloudstack)  studio comparativo di tecnologie per sistemi di cloud storage (swift, owncloud, glusterFS, HDFS, CEPH)

Area “rete” 14  1) Software Defined Networks: OpenFlow come strumento per la creazione di reti virtuali in ambito cloud per la separazione dei contesti applicativi o per la interconnessione di cloud distribuite su reti fisiche differenti.  2) Software Defined Networks: Utilizzo di OpenFlow per l'instradamento "Intelligente" del traffico allo scopo di utilizzare al meglio i link multipli (per esempio su circuiti geografici) utilizzando sistemi di scelta del percorso differenti dai classici algoritmi di load sharing (basati su hash di MAC address, indirizzo IP e porta) o dai meccanismi di bilanciamento standard di protocolli come il BGP.