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New approach to global data access in computational infrastructures

机译：计算基础架构中全球数据访问的新方法

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Data access and management on a large, global scale is currently at the center of scientific interest. This follows from the need for data access from multi- and hybrid-cloud applications. In most cases existing solutions provide sufficient functionality to scale computing resources but scaling resources in terms of efficient data access e.g. for data-intensive applications is still not comprehensively resolved. In this paper, we present a new approach to global data access that supports the execution of data-intensive applications on globally distributed heterogeneous resources provided and managed by independent providers. We identify the functionality, representation, and processing of contextual information in the form of metadata, and the organization of data, resulting in four models describing the details of the approach. An experimental evaluation of this approach is discussed. We show overheads for single- and multi-site environments, system scalability, and usage of context awareness to achieve desired behavior proving insignificant overhead introduced by the system. The results confirm usability of the approach to supporting computations in heterogeneous environments with unified access to data distributed worldwide achieved by using broad contextual information.
机译：数据访问和管理在大型全球范围内目前处于科学兴趣的中心。这是从多云和混合云应用程序的数据访问的需要。在大多数情况下，现有解决方案提供足够的功能来规模计算资源，但在有效的数据访问方面缩放资源。对于数据密集型应用程序仍然无法全面解决。在本文中，我们提出了一种新的全局数据访问方法，支持在由独立提供商提供和管理的全局分布式异构资源上执行数据密集型应用程序。我们以元数据形式和数据组织来识别功能，表示和处理的上下文信息，导致描述了四种模型描述了方法的细节。讨论了这种方法的实验评价。我们为单个和多站点环境，系统可扩展性和背景的使用表现出开销，以实现所需的行为，以实现系统引入的微不足道的开销。结果证实了方法来支持异构环境中的计算，以通过使用广泛的上下文信息实现全球分布的数据的统一访问。

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