Платформа за данни (Data Platform)

Хардуерна и софтуерна инфраструктура, достъпна за изследователи и бизнеси за тестване, оценка, проверка и валидиране на нови технологии и идеи.

Какво е платформата за данни?

Съвременна платформа за данни, създадена за експериментиране и разработване на нови решения в области като умни градове, изкуствен интелект и други приложения, базирани на данни. Тя подпомага изследователи и компании при събирането, обработката и анализа на данни чрез мощен набор от инструменти и мащабируема инфраструктура.

Архитектура и основни компоненти на платформата

Контейнерна оркестрация (Kubernetes)

Управлява натоварванията и контейнерите, поддържа изолирани тестови среди, мащабира симулации и гарантира непрекъсната работа на системите.

Бази данни и модели на данни

Поддържа релационни, графови, документни и пространствени бази данни чрез PostgreSQL, GraphDB, MongoDB и 3D City DB.

Осигурява заявки и данни за TEVV кампании.

Data pipelines (ETL)

Автоматизира извличането, трансформацията и зареждането на данни чрез Apache Hop, Airflow и MLflow.

Проследява всяка стъпка, почиства и форматира входните данни и свързва множество източници.

Разработка на приложения

Използва Spring Boot и Angular за изграждане на персонализирани табла и интерфейси, които свързват backend логиката с потребителския интерфейс.

Позволява бързо прототипиране и интерактивна обратна връзка.

Визуализация на данни

JupyterLab & JupyterHub осигуряват интерактивни графики, задълбочен анализ на данни и Python-базирани модели.

Подходящо и за нетехнически потребители.

Анонимизация на данни

Amnesia премахва чувствителна информация, като същевременно запазва полезността на данните – ключово за защита на личните данни и етична AI валидaция.

Мониторинг и финално отчитане

Elasticsearch, Logstash, Kibana и Grafana визуализират резултати, следят метрики и генерират отчети в реално време.

Инструменти и интерфейси

pgAdmin, DB Compass, DbSchema, Gitolite, Gitea и Metadata Studio подпомагат управлението на бази данни, метаданни, version control и дебъгинг.

Big Data & AI frameworks

Kafka, Solr, NiFi, Sqoop и Hadoop HDFS позволяват работа с големи обеми от данни, стрийминг, съхранение и валидиране на решения в реално време, комбинирайки AI, съхранение и търсене.

Use cases

Тествано в действие

Разгледайте реални сценарии, в които GATE прави иновациите възможни.

Умни градове и мобилност

Мултисензорни симулации, валидиране на зониране, модели за прогнозиране на наводнения и трафик, визуализация на сензорни данни в реално време.

Здравеопазване и етика

Тестване на интелигентен здравен асистент с анонимизирани пациентски данни.

Отбрана и операции

Интерфейси за обратна връзка от дрон полети, системи за разпознаване на превозни средства и управление на TEVV процеси с множество източници на данни.

Интеграция и достъп

Създадена за отвореност, мащабируемост и европейско сътрудничество.

Модулна архитектура

Комбинира корпоративни (SAP, Bosch, Oracle) и open-source решения (Hadoop, Kubernetes).

Отворени стандарти и API

Позволява лесен достъп и избягва vendor lock-in.

Готовност за европейската екосистема

Свързва се с FIWARE, EGI, Swedish AI Data Factory и BDVA i-Spaces.

HPC интеграция

Свързана с национални суперкомпютърни и cloud среди.

Нека си сътрудничим

Независимо дали сте от академичните среди, индустрията или публичния сектор, GATE предлага уникални възможности за партньорство в областта на научните изследвания, инфраструктурата и иновациите.

Search...