Forschungsinfrastruktur

Universität Salzburg

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Kurzbeschreibung

Die Serverinfrastruktur umfasst ein Netzwerk von 15 leistungsfähigen Serversystemen der Firma Supermicro mit Mehrkernprozessoren auf Basis der x86-64 Architektur für Berechnungen und Versuchsaufbauten im Bereich der Datenbank- und Algorithmenforschung. Die Knoten sind untereinander mit 10Gbit/s Ethernet und 2x 56Gbit/s Infiniband FDR (pro Node) verbunden und können dezidiert für hardwarenahe Programmierung und Entwicklung mit RDMA verwendet werden.

Zusätzlich können Applikationen und Betriebssysteme mittels Virtualisierung isoliert und abstrahiert und in Containern betrieben werden. Die Ausstattung erlaubt es, verschiedenen Anforderungsprofilen gerecht zu werden. Es können sowohl speicher- und rechenintensive Anwendungen, als auch verteilte Berechnungen auf mehreren Nodes durchgeführt werden. Es stehen Systeme mit 96GB bis zu 1TB Arbeitsspeicher zur Verfügung und mit 12 bis 64 CPU-Kernen. Für die Speicherung der Forschungsdaten sind schnelle Speichersysteme im RAID-Verbund mit mehrfacher Redundanz und Backups an verschiedenen Standorten vorhanden. Zur schnellen Entwicklung von Forschungssoftware steht ein CI-System zur Verfügung.

Für den Zugriff auf die Serverinfrastruktur, sind Forschungsrechner auf Basis der x86-64 Architektur, ausgestattet mit verschiedenen Betriebssystemen (Windows, Linux, MacOS), verfügbar.

Ansprechperson

Prof. DI Dr. Nikolaus Augsten

Research Services

Systeme und Algorithmen für die Datenverarbeitung
Speicherung und Verarbeitung von großen Datensätzen
GIS-Datenbanken
Vernetzte Clusternodes mit 10 Gbit/s Ethernet und 2x 56Gbit/s Infiniband (pro Node)
Direkter Zugriff auf die Infiniband-Hardware für Software und Dienste mit RDMA-Unterstützung
Abstrahierung und Isolation von laufenden Systemen mittels Virtualisierung und Containertechnologien

Methoden & Expertise zur Forschungsinfrastruktur

Die Forschungsgruppe Datenbanksysteme entwickelt Algorithmen für datengetriebene Anwendungen in Datenbanken und Informationssystemen mit einem speziellen Fokus auf Ähnlichkeitsanfragen über große Datenbestände, zum Beispiel, Ähnlichkeitsvergleiche auf Mengen, Sequenzen und Baumstrukturen, effiziente Indexstrukturen für Distanzberechnungen, sowie Top-k Anfragen.

Weitere Forschungsgebiete umfassen die verteilte Berechnung von großen Datenbankanfragen unter Verwendung von schnellen Netzwerken und Remote Direct Memory Access, Lastverteilungsalgorithmen für verteilte Architekturen wie MapReduce, sowie Anfragen in geographischen Informationssystemen.
Die Forschungsergebnisse sind neue Algorithmen mit Leistungsgarantien, die implementiert und empirisch auf Benchmark Datensätzen und der motivierenden Applikation getestet werden. Leistungsindikatoren sind Laufzeit, Speichereffizienz und Netzwerkverkehr; die Leistungsmessung erfordert direkten und exklusiven Zugriff auf die Hardware der Maschinen.