Nachhaltigkeit von Wissenschaftsinfrastrukturen: Erfolgsfaktoren am Beispiel des Deutschen Forschungsnetzes

Eine besondere Herausforderung für wissenschaftliche Vorhaben ist der Übergang vom geförderten Projekt zu einer nachhaltigen Dienstleistung bzw. Infrastruktur. Die wesentliche Herausforderung besteht dabei in der Gestaltung und Umsetzung eines tragfähigen Geschäftsmodells. Dabei sind unter anderem die folgenden Fragen zu klären: Welche Dienstleistungen haben das Potential für eine nachhaltige Finanzierung? Welche Steuerungsstrukturen erlauben eine wirksame Rückkopplung der Nutzer? Wie kann das Vorhaben wissenschaftspolitisch aufgestellt werden? Wie kann eine effiziente operative Umsetzung der Dienstleistungen organisiert werden? Der Vortrag soll anhand des Beispiels des Deutschen Forschungsnetzes beispielhafte Antworten auf diese und weitere Fragen geben

A Novel Framework for Simulating Computing Infrastructure and Network Data Flows Targeted on Cloud Computing

Understanding how computing infrastructure decisions influence overall performance and cost can be very difficult. Simulation techniques are an important tool to help analyse and evaluate different infrastructure configurations and deployment scenarios. As diversity of cloud computing resources is growing, the space of possible infrastructure configurations becomes larger and finding the best solution becomes harder. In our previous paper, we presented a framework to benchmark cloud resources to obtain objective and comparable results. Based on those results, our simulation framework allows to model applications and to estimate their performance. Compared to other infrastructure or cloud simulation tools our framework excels when it comes to the simulation of network data flows

The Repository Chemotion: Infrastructure for Sustainable Research in Chemistry

We describe the development of a repository for chemistry research data (called Chemotion) that provides solutions for current challenges to store research data in a feasible manner, allowing the conservation of domain‐specific information in a machine‐readable format. A main advantage of the repository Chemotion is the comprehensive functionality, offering options to collect, prepare and reuse data with discipline specific methods and data processing tools. For selected analytical data, automated procedures are implemented to facilitate the curation of the data. Chemotion provides functions for a feasible data publishing process including automated Digital Object Identifier (DOI) generation and workflows for peer reviewing of the submissions, including embargo settings. The described developments were used to establish a research‐data infrastructure to build a new community‐driven repository as a comprehensive alternative to commercial databases

Umsetzungskonzept der Universitäten des Landes Baden-Württemberg für das High Performance Computing (HPC), Data Intensive Computing (DIC) und Large Scale Scientific Data Management (LS² DM)

Computational Sciences1 und damit die HPC-Systeme als ihr technisches Fundament gewinnen unablässig an Bedeutung, wie auch der Wissenschaftsrat in seinen jüngsten Empfehlungen zur „Finanzierung des Nationalen Hoch- und Höchstleistungsrechnens in Deutschland“2 betont. Die fortschreitende Digitalisierung der Wissenschaft generiert auf Basis verschiedener Forschungs- infrastrukturen Forschungsdaten und damit Anforderungen, die von der schnellen Speicherung bei der Datenerhebung, über die Verarbeitung in HPC- und Cloudsystemen bis hin zur notwen- digen Aufarbeitung der Daten im Sinne „guter wissenschaftlicher Praxis“ reichen. Die Analyse dieser großen Datenmengen zur Gewinnung von neuen Erkenntnissen wird Data Intensive Computing (DIC) genannt – sie wird heute neben Theorie, Experiment und Simulation als vierte Säule der Wissenschaft3 bezeichnet. Hinzu kommen die notwendigen technischen und organi- satorischen Maßnahmen für eine nachhaltige Nutzung der Daten, die eine langfristige Speiche- rung und eine nach Möglichkeit öffentliche Zugänglichkeit garantieren. Der Erkenntnis folgend, dass diese neuen Anforderungen nicht mehr sinnvoll von einzelnen Universitäten oder Forschungsinstitutionen bedient werden können, koordinieren die wissen- schaftlichen Rechenzentren des Landes Baden-Württemberg ihre Aktivitäten diesbezüglich. Gleichzeitig wollen die Landesuniversitäten den Empfehlungen des Rats für Informationsinfra- strukturen (RfII) folgen und ihre Infrastrukturentwicklungen mit dem Aufbau einer Infrastruk- tur für Forschungsdatenmanagement auf Basis ihrer HPC- und DATA-Konzepte verschränken. Kooperative Lösungen helfen die beschriebenen Herausforderungen zu bewältigen und verspre- chen einen institutionen- und disziplinübergreifenden Mehrwert. Für die Periode von 2018 bis 2024 ist es das Ziel aller beteiligten Akteure, den beschrittenen Weg der Kooperation gemäß der HPC Landesstrategie4 weiter zu verfolgen. Damit baut das Land Ba- den-Württemberg ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal bei der Unterstützung der Wissen- schaften aus und bekundet ausdrücklich das Interesse und die Bereitschaft, in einer frühen Phase beim Aufbau und der Entwicklung der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)5 mitzuwirken. Im Sinne eines integrierten Ansatzes werden die bestehenden Konzepte für HPC, DIC und LS2DM weiterentwickelt und in einer gemeinsamen Strategie zusammengeführt. Gleichzeitig werden die Grundlagen für eine frühe Beteiligung am Aufbau einer NFDI geschaffen und erforderliche Infrastrukturen bereitgestellt

Rahmenkonzept der Hochschulen des Landes Baden-Württemberg für datenintensive Dienste – bwDATA Phase III (2020-2024)

Das zentrale Ziel von bwDATA in Phase III ist die optimale Unterstützung der Wissenschaft in den Belangen der Datenspeicherung und des nachhaltigen Forschungsdatenmanagements ebenso wie die Versorgung der Landeshochschulen mit auf ihre jeweiligen Belange und Bedürfnisse angepassten Speicherstrukturen und darauf basierenden Diensten. Dem Beispiel des bwHPC-Konzepts folgend werden hierbei enge Abstimmung, Kooperation und Arbeitsteilung zwischen den beteiligten Einrichtungen vertieft. Das vorliegende Rahmenkonzept soll dabei nicht als absoluter Leitfaden für die Periode 2020 bis 2024 dienen, es will vielmehr für die verschiedenen Bereiche der Wissenschaft, für Forschung, Lehre und Administration die Rahmenbedingungen für den koordinierten Aufbau und Betrieb speicherintensiver Dienste definieren. bwDATA basiert dabei auf einer gemeinsamen, strategischen Vorgehensweise aller Universitäten, Hochschulen der angewandten Wissenschaften, Pädagogischen Hochschulen, Kunst- und Musikhochschulen, der Dualen Hochschule Baden-Württembergs, der Landesbibliotheken und des Landesarchivs. Ein wesentliches Ziel von bwDATA Phase III ist der verbesserte Umgang mit großen wissenschaftlichen Datenmengen über den gesamten Data Life Cycle in der BaWü-Datenföderation und damit auch der verstärkte Aufbau des Forschungsdatenmanagements für die beteiligten wissenschaftlichen Einrichtungen bis hin zu Backup und Langzeitarchivierung. Das Rahmenkonzept bwDATA definiert die Möglichkeit, die Wissenschaft in den Teilgebieten Forschung, Lehre und Administration durch Verbessern vorhandener und Aufbau neuer Lösungen flexibel zu unterstützen

Rahmenkonzept der Universitäten des Landes Baden-Württemberg für das High-Performance Computing (HPC) und Data-Intensive Computing (DIC) für den Zeitraum 2025 bis 2032

Digitale Infrastrukturen und darauf aufsetzende Dienste bilden inzwischen in fast allen Fachgebieten das Rückgrat wissenschaftlicher Forschung. Deshalb muss die strategische Zielsetzung eines HPCKonzepts klare Antworten auf eine Vielzahl von Problemstellungen finden. Dazu zählen die stetige Zunahme digitaler Workflows, bedingt beispielsweise durch die Verbesserung des Instrumentariums in den Naturwissenschaften, neue Forschungsansätze in den Digital Humanities, die Verfeinerung der Auflösung in bildgebenden Verfahren, aber auch der zunehmende Einsatz Künstlicher Intelligenz in immer breiteren Anwendungsfeldern. Öffentlich geförderte und betriebene Forschungsinfrastrukturen sind hier von entscheidender Bedeutung. Föderierte Strukturen erzeugen Synergien und haben klare strategische Vorteile gegenüber vereinzelten Insellösungen, insbesondere im Bereich High-Performance-Computing/Data Intensive Computing (HPC-DIC). Daher müssen sie im Interesse der Nutzenden auf der lange etablierten Basis verlässlich, zukunftssicher und nachhaltig weiterentwickelt werden. Im Sinne des Wissenschafts- und Wirtschaftsstandorts Baden-Württemberg sollen sie eine für Menschen gemachte Digitalisierung voranbringen, moderne technische Entwicklungen mitgestalten, zusätzliche Kreativität freisetzen, und nicht zuletzt die breite Verteilung von Kompetenzen unterstützen. Basierend auf internationalen Standards sind digitale Dienste auf allen Ebenen (lokal, regional, national und international) geeignet zu vernetzen. Um den Standort Baden-Württemberg weiter attraktiv für Forscher, Entwickler und Dienstleister auszubauen, ist dies eine unverzichtbare Voraussetzung. Die Hochschulen im Land müssen sich im Hinblick auf die Anwerbung von IT-Fachkräften zu einem begehrten Arbeitgeber weiterentwickeln