| 科研信息化基础设施的大数据挑战 |
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| 作者姓名： | Demchenko Yuri Zhao Zhiming Grosso Paola Wibisono Adianto de Laat Cees |
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| 作者单位： | 阿姆斯特丹大学系统与网络工程组，荷兰阿姆斯特丹 1098XH |
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| 基金项目： | 国家软科学研究计划资助项目“以老年人为中心的电子健康需求及其使能技术评价体系研究”（2011GXQ4K029）；国
家自然科学基金重点项目“信息系统的采纳、扩散与商业价值机理研究”（70831003）；欧盟GEYSERS—基础设施服务的通用体系架
构项目（FTP-ICT-248657）；欧盟GEANT—高带宽的泛欧网络项目（238875） |
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| 摘 要： | 首先探讨大数据科学（Big Data Science）给现代和未来科研数据基础设施（SDI）带来的挑战，并参考不
同科研团体的工作对数据管理、访问控制和安全要求进行定义，然后介绍科研数据生命周期管理（SDLM）模型，分析
所有的主要阶段，反映现代e-Science的数据管理特性，提出SDI 通用架构模型，为利用现代技术和最佳实践构建以互
用性数据或项目为中心的SDI 奠定了基础，最后对如何利用基于云的现代基础设施服务配置模型顺利实现文中提出的
SDLM和SDI 模型进行阐述，解决SDI 资源的联合访问控制问题，为科研团体提供了一种灵活的访问控制和身份管理模
型。
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| 关 键 词： | 大数据科学 科研数据基础设施 科研数据生命周期管理 云基础设施服务 科研信息化 |
Big Data Challenges for e-Science Infrastructure |
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| Demchenko Yuri Zhao Zhiming Grosso Paola Wibisono Adianto de Laat Cees.Big Data Challenges for e-Science Infrastructure[J].China Information Review,2013(1):30-35. |
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| Authors: | Demchenko Yuri Zhao Zhiming Grosso Paol Wibisono Adianto de Laat Cees |
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| Institution: | System and Network Engineering Group, University of Amsterdam, Amsterdam 1098XH, Netherlands |
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| Abstract: | This paper discusses the challenges that are imposed by the Big Data Science on the modern and future
Scientific Data Infrastructure (SDI). The paper refers to different scientific communities to define requirements
on data management, access control and security. The paper introduces the Scientific Data Lifecycle Management
(SDLM) model that includes all the major stages and reflects specifics in data management in modern e-Science. The
paper proposes the SDI generic architecture model that provides a basis for building interoperable data or project
centric SDI using modern technologies and best practices. The paper explains how the proposed models SDLM and
SDI can be naturally implemented using modern cloud based infrastructure services provisioning model. The paper
also addresses issues with the federated access control to the SDI resources that provides a flexible access control and
identity management model for scientific and research communities. |
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| Keywords: | big data science Scientific Data Infrastructure (SDI) Scientific Data Lifecycle Management (SDLM) cloud infrastructure services e-Science |
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