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Design eines FDM-fähigen Speichersystems

Autor(en):
Wehle, Dennis [DBLP] ;
Wiebelt, Bernd [DBLP] ;
von Suchodoletz, Dirk [DBLP]
Zusammenfassung
Es liegt in der Natur wissenschaftlicher Prozesse, dass viele Zwischenergebnisse, aber auch schlicht irrelevante Forschungsdaten gespeichert werden, die bei regelmäßigen Überprüfungen eigentlich gelöscht werden könnten. Weiterhin passiert es häufig, dass potentiell wertvolle Daten aufgrund von Platzmangel unwiederbringlich gelöscht werden. Ein nachhaltiges Forschungsdaten­management schafft den Spagat zwischen der Finanzierbarkeit einer wachsenden Datenmenge bei gleichzeitiger Optimierung der Qualität der Daten. Dieser Beitrag diskutiert, wie klassische techni­sche Lösungen durch geeignete mit den einzelnen Wissenschafts-Communities abgestimmte Steue­rungsrahmen ergänzt werden können. So ließe sich das hier beschriebene Speicherkonzept als FDM­Baustein im Nutzen verbessern, indem die Forschenden zu jedem Zeitpunkt qualifizierende Be­schreibungen ihrer Daten hinzufügen, wobei die Angabe derselben eine Grundvoraussetzung für eine langfristige Speicherung darstellen. Für einen echten, den Rahmen der einzelnen Forschungsinstitu­tion übergreifenden, Mehrwert können diese Metadaten über standardisierte Schnittstellen abgefragt und in bestehende und zu entwickelnde fachspezifische Workflows integriert werden. Ein FDM­fähiges Speichersystem muss berücksichtigen, dass Daten vieler Forschungsgruppen an verteilten Standorten liegen und von unterschiedlichen Wissenschafts-Communities verwendet werden.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Wehle, D., Wiebelt, B. & von Suchodoletz, D., (2017). Design eines FDM-fähigen Speichersystems. In: Müller, P., Neumair, B., Raiser, H. & Dreo Rodosek, G. (Hrsg.), 10. DFN-Forum Kommunikationstechnologien. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 115-124).
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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-665-7
ISSN: 1617-5468
Datum: 2017
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Forschungsdatenmanagement
  • Speichersystem
  • Storage
  • Govemance
  • Data Life Cycle
Sammlungen
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