D4 사이언스

D4Science
D4 사이언스
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닉네임D4 사이언스
본사Istituto di Scienza e Tecnologie dell'이탈리아 피사주 인포마지오네
상품들가상 연구 환경, Science Gateway, 클라우드 컴퓨팅, e-인프라스트럭처
웹 사이트www.d4science.org

D4Science는 커뮤니티 주도의 가상 연구 [1]환경에서 다양한 서비스를 제공하는 데이터 인프라스트럭처를 운영하는 조직입니다.특히, 열린 과학 실천을 [2]기꺼이 구현하려는 실천 커뮤니티를 지원합니다.인프라는 시스템 접근 방식을 따릅니다.여기서 구성 시스템(서비스 프로바이더)은 D4Science 서비스 전체를 구현하기 위해 조합된 "자원"(서비스 및 데이터, 컴퓨팅, 스토리지)을 제공합니다.특히, D4Science는, 「도메인에 의존하지 않는」서비스 프로바이더와 커뮤니티 고유의 프로바이더를 집약해, 집약된 자원을 가상 연구 환경과 그 서비스를 통해서 이용할 수 있는 통합 공간을 구축합니다.

이 조직은 Istituto di Scienza e Tecnologie 델이 주최합니다.국립연구회의 인포마지온(이탈리아).

이 인프라에는 gCube [3]시스템이라는 이름의 오픈 소스 소프트웨어가 있습니다.

서비스

D4Science는 다양한 서비스를 제공합니다.

  • Virtual Research Environment as a Service는 모든 실무 커뮤니티에 지식 생산 프로세스를 지원하는 전용 작업 환경을 협업 방식으로 제공합니다.실제로 모든 VRE는 설계상 컴퓨터 지원 협업 작업을 가능하게 합니다.D4Science 기반 VRE는 일련의 (연구) 작업을 수행하기 위해 협력할 의사가 있는 과학자와 실무자를 위한 웹 기반, 커뮤니티 지향, 협업, 사용자 친화, 개방적인 과학 지원 작업 환경입니다.최종 사용자의 관점에서 각 VRE는 통합 웹 애플리케이션(및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 세트): (a) 특정 메뉴 항목으로 구성된 여러 애플리케이션으로 구성되며 (b) 플레인 웹 브라우저에서 실행됩니다.모든 애플리케이션은 VRE 사용자에게 다양한 프로바이더에 의해 프로비저닝된1개 이상의 서비스에 의존하여 구현된 기능을 제공합니다.모든 VRE에 탑재되어 있는 기본 서비스에는 다음과 같은 것이 있습니다.
    • 소셜 네트워킹 영역(Social Networking Area)은 모든 주제에 대해 협업적이고 개방적인 토론을 가능하게 하며 연구 결과의 가용성 등 지역사회에 관심 있는 정보를 전파한다.
    • 데이터 세트 및 모델 구현을 포함한 연구 아티팩트의 모든 버전을 저장, 구성 및 공유하기 위한 작업 공간
    • 멤버십과 역할을 관리하기 위한 사용자 관리 대시보드
    • 이와 같이 발행할 가치가 있는 자산을 기록하는 카탈로그 서비스. 다른 사람에게 이러한 자산을 알리고 사용할 수 있도록 합니다.
  • Science Gateway as a Service는 선택된 가상 연구 환경을 호스트하는 전용 과학 게이트웨이를 통해 실무 커뮤니티를 제공합니다.
  • 규모에 맞는 데이터 분석: VRE 구성원에 다음과 같은 다양한 데이터 분석 솔루션을 제공합니다.
    • 사용자 또는 다른 사용자가 제공하는 방법에 의존하여 분석 작업을 실행할 수 있는 독점 데이터 분석 플랫폼(DataMiner)입니다.이 플랫폼은 R, Java, Python 및 KNIME을 비롯한 이기종 형태로 구현된 분석 방법을 가져오고 공유하는 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 분산형 및 하이브리드 컴퓨팅 인프라에 의해 작업을 수행합니다.게다가 이 플랫폼의 중요한 특징 중 하나는 개방적인 과학 친화성이다.여기에 통합된 모든 분석 방법은 표준 프로토콜(OGC WPS 프로토콜)에 의해 노출됩니다. 고객은 프로세스를 시작하고 실행 및 결과에 액세스하기 위해 사용할 수 있는 방법에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.플랫폼이 수행하는 모든 분석 작업은 작업의 재현성을 충족시키는 성과 레코드를 자동으로 생성합니다.
    • 클라우드에서 통계 컴퓨팅 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 R용 RStudio 기반 개발 환경입니다.이 RStudio 환경은 (i) 일반적인 데이터 분석 태스크의 실행을 용이하게 하기 위해 라이브러리와 패키지로 미리 구성되어 있으며 (ii) 동일한 작업 환경의 다른 구성원과 리소스를 공유할 수 있도록 VRE Workspace에 심리스하게 액세스할 수 있습니다.
    • JupyterLab 인스턴스에서 대화형 컴퓨팅을 개발하고 실행하기 위한 Jupyter 기반 노트북 환경입니다.각 JupyterLab은 (i) 공통 데이터 분석 태스크의 실행을 용이하게 하기 위해 라이브러리와 패키지로 미리 구성되어 있으며 (ii) VRE Workspace에 액세스하여 동일한 작업 환경의 다른 구성원과 리소스를 공유할 수 있습니다.

D4Science Infrastructure는 19개의 Science 게이트웨이를 통해 제공되는 165개의 활성 VRE를 통해 수천 명의 사용자(2021년 4월 등록 사용자 수 15,000명 이상)에게 서비스를 제공하고 있습니다.

역사

D4Science 이니셔티브는 여러 유럽 프로젝트에 의해 개발 및 지원되고 있습니다.

연구 및 기술 개발을 위한 6번째 프레임워크 프로그램의 부지런함(2004-2007)은 디지털 라이브러리와 그리드 컴퓨팅 기술과 자원을 통합하여 구축한 테스트베드 인프라스트럭처가 지식 개발에 관련된 [6]실무 커뮤니티의 요구를 충족시키기 위해 구상 및 개발된 선구자였습니다.

제7회 연구, 기술 개발 및 시연 프레임워크 프로그램의 맥락에서 D4Science 이니셔티브의 개발은 D4Science(2008-2009), D4Science-II(2009-2011), ENVRI(2011-2014), EUBrazilOpenBio(2011-2013), IMarine(2011-2014)의 지원으로 시작되었다.이 기간 동안 인프라는 지구과학에서 해양과학에 이르기까지 전 세계적으로 다양한[7] 분야의 실무 커뮤니티에 서비스를 제공하기 위해 구축 및 개발되었습니다.

H2020 연구 및 혁신 프로그램의 맥락에서 D4Science 인프라의 성숙도는 D4Science 인프라와 그 서비스로부터 이익을 얻고 더욱 개발에 기여할 수 있을 정도로 높았다.또한 인프라에서 제공하는 서비스는 개방형 과학 [2]관행을 지원하기 위해 개발되었습니다.D4Science 개발에 기여한 프로젝트는 다음과 같습니다.BlueBRIDGE(2015-2018), EGEngage(2015-2017), ENVRIplus(2015-2019), 파르테노스(2015-2019), SoBigData(2015-2019), AGINFRAplus(2017-2019), PerformFish(2017-2022), ARIADNEplus(2019-2022), EOSC-Pillar(2019)지원되는 커뮤니티와 사례는 농업 식품에서[8] 사회 데이터[9] 과학, 지구 과학 및 해양 [11]과학에 이르기까지 다양합니다.

「 」를 참조해 주세요.

  • European Open Science Cloud 연구 데이터를 호스팅 및 처리하고 개방형 과학을 촉진하기 위한 유럽 이니셔티브입니다.
  • European Grid Infrastructure 연구 및 혁신을 위한 고급 컴퓨팅 및 데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 설립된 e-인프라스트럭처.
  • 개방성과 투명성으로 학술적 커뮤니케이션을 전환하고 연구를 전달하고 감시하는 혁신적인 방법을 촉진하기 위한 유럽 이니셔티브인 OpenAIRE.

외부 링크

레퍼런스

  1. ^ "D4Science-ll drives forward the science e-resource revolution". EU Cordis. Archived from the original on 2021-11-07.
  2. ^ a b Assante, M.; Candela, L.; Castelli, D.; Cirillo, R.; Coro, G.; Frosini, L.; Lelii, L.; Mangiacrapa, F.; Pagano, P.; Panichi, G.; Sinibaldi, F. (2019). "Enacting open science by D4Science". Future Generation Computer Systems. 101: 555–563. doi:10.1016/j.future.2019.05.063.
  3. ^ Assante, M.; Candela, L.; Castelli, D.; Cirillo, R.; Coro, G.; Frosini, L.; Lelii, L.; Mangiacrapa, F.; Marioli, V.; Pagano, P.; Panichi, G.; Perciante, C.; Sinibaldi, F. (2019). "The gCube system: Delivering Virtual Research Environments as-a-Service". Future Generation Computer Systems. 95: 445–453. doi:10.1016/j.future.2018.10.035.
  4. ^ Coro, G.; Panichi, G.; Scarponi, P.; Pagano, P. (2017). "Cloud computing in a distributed e‐infrastructure using the web processing service standard". Concurrency and Computation: Practice and Experience. 29 (18): e4219. doi:10.1002/cpe.4219. S2CID 24360342.
  5. ^ Candela, L.; Coro, G.; Lelii, L.; Pagano, P.; Panichi, G. (2020). "Data Processing and Analytics for Data-Centric Sciences". In Zhao, Z.; Hellström, M. (eds.). Towards Interoperable Research Infrastructures for Environmental and Earth Sciences. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12003. pp. 176–191. doi:10.1007/978-3-030-52829-4_10. ISBN 978-3-030-52828-7.
  6. ^ Candela, L.; Akal, F.; Avancini, H.; Castelli, D.; Fusco, L.; Guidetti, V.; Langguth, C.; Manzi, A.; Pagano, P.; Schuldt, H.; Simi, M.; Springmann, M.; Voicu, L. (2007). "DILIGENT: integrating digital library and Grid technologies for a new Earth observation research infrastructure". International Journal on Digital Libraries. 7 (1–2): 59–80. doi:10.1007/s00799-007-0023-8. S2CID 29730933.
  7. ^ Amaral, R.; Badia, R. M.; Blanquer, I.; Braga‐Neto, R.; Candela, L.; Castelli, D.; Flann, C.; De Giovanni, R.; Gray, W. A.; Jones, A.; Lezzi, D.; Pagano, P.; Perez‐Canhos, V.; Quevedo, F.; Rafanell, R.; Rebello, V.; Sousa‐Baena, M. S.; Torres, E. (2015). "Supporting biodiversity studies with the EUBrazilOpenBio Hybrid Data Infrastructure". Concurrency and Computation: Practice and Experience. 27 (2): 376–394. doi:10.1002/cpe.3238. hdl:10251/62543. S2CID 34424801.
  8. ^ Assante, M.; Boizet, A.; Candela, L.; Castelli, D.; Cirillo, R.; Coro, G.; Fernández, E.; Filter, M.; Frosini, L.; Georgiev, T.; Kakaletris, G.; Katsivelis, P.; Knapen, R.; Lelii, L.; Lokers, R. M.; Mangiacrapa, F.; Manouselis, N.; Pagano, P.; Panichi, G.; Penev, L.; Sinibaldi, F. (2020). "Realizing virtual research environments for the agri‐food community: The AGINFRA PLUS experience". Concurrency and Computation: Practice and Experience. n.a.: n.a. doi:10.1002/cpe.6087.
  9. ^ Grossi, V.; Giannotti, F.; Pedreschi, D.; Manghi, P.; Pagano, P.; Assante, M. (2021). "Data science: a game changer for science and innovation". International Journal of Data Science and Analytics. 11 (4): 263–278. doi:10.1007/s41060-020-00240-2.
  10. ^ Jeffery, K.; Candela, L.; Glaves, E. (2020). "Virtual Research Environments for Environmental and Earth Sciences: Approaches and Experiences". In Zhao, Z.; Hellström, M. (eds.). Towards Interoperable Research Infrastructures for Environmental and Earth Sciences. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 12003. pp. 272–289. doi:10.1007/978-3-030-52829-4_15. ISBN 978-3-030-52828-7.
  11. ^ Coro, G.; Gonzalez Vilas, L.; Magliozzi, C.; Ellenbroek, A.; Scarponi, P.; Pagano, P. (2018). "Forecasting the ongoing invasion of Lagocephalus sceleratus in the Mediterranean Sea". Ecological Modelling. 371: 37–49. doi:10.1016/j.ecolmodel.2018.01.007.