Scientific communities naturally tend to organize around data ecosystems created by the combination of their observational devices, their data repositories, and the workflows essential to carry their research from observation to discovery. However, these legacy data ecosystems are now breaking down under the pressure of the exponential growth in the volume and velocity of these workflows, which are further complicated by the need to integrate the highly data intensive methods of the Artificial Intelligence revolution. Enabling ground breaking science that makes full use of this new, data saturated research environment will require distributed systems that support dramatically improved resource sharing, workflow portability and composability, and data ecosystem convergence. The Cybercosm vision presented in this white paper describes a radically different approach to the architecture of distributed systems for data-intensive science and its application workflows. As opposed to traditional models that restrict interoperability by hiving off storage, networking, and computing resources in separate technology silos, Cybercosm defines a minimally sufficient hypervisor as a spanning layer for its data plane that virtualizes and converges the local resources of the system's nodes in a fully interoperable manner. By building on a common, universal interface into which the problems that infect today's data-intensive workflows can be decomposed and attacked, Cybercosm aims to support scalable, portable and composable workflows that span and merge the distributed data ecosystems that characterize leading edge research communities today.


翻译:科学界自然倾向于围绕由观测装置、数据储存库和将研究从观测到发现所必需的工作流程相结合而创造的数据生态系统组织起来。然而,这些遗留数据生态系统现在正在随着这些工作流程数量和速度的指数增长的压力而崩溃,这些工作流程的数量和速度的指数增长使这些趋势更加复杂,因为需要整合人工智能革命中高度数据密集的方法而使这些模式进一步复杂化。使充分利用这种新的、数据饱和的研究环境的地面破碎科学需要分布式系统,支持大大改进资源共享、工作流程可移动性和可比较性以及数据生态系统汇合。本白皮书提出的网络科愿景描述了对数据密集科学及其应用工作流程分布式系统结构的一种完全不同的方法。与传统的模型相反,这些模型通过将存储、联网和计算资源放在单独的技术库中来限制互操作性,网络科将一个最起码的超强的超光度定义为其数据平流层的覆盖层,该层将系统节点的本地资源虚拟化和融合成一个完全可互操作性的方式。通过构建一个共同的、通用的、通用的、可移动的、可移动的网络化的工作流程,支持当今的、可移动的、可移动的、可移动的工作流程,从而支持一个共同的、可攻击的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的、可移动的系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
55+阅读 · 2021年5月10日
自然语言处理顶会COLING2020最佳论文出炉!
专知会员服务
23+阅读 · 2020年12月12日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
【实用书】数据科学基础,484页pdf,Foundations of Data Science
专知会员服务
117+阅读 · 2020年5月28日
经济学中的数据科学,Data Science in Economics,附22页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月1日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
Dynamic Event Camera Calibration
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月20日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【今日新增】计算机领域国际会议截稿信息
Call4Papers
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员