云计算和大数据重点专项2016项目申报指引-国家科技部.pdf
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1、 1 附件 7 “ 云计算和大数据 ” 重点专项 2016年度项目申报指南 依据 国家中长期科学和技术发展规划纲要 (2006-2020年) 、 关于促进云计算创新发展,培育信息产业新业态的意见、 国 务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知等文件,科技部 会同相关部门组织开展了云计算和大数据重点专项实施方案 编制工作,在此基础上启动“云计算和大数据重点专项”2016 年 度项目,并发布本指南。 云计算和大数据专项总体目标是:形成自主可控的云计算和 大数据系统解决方案、技术体系和标准规范;在云计算与大数据 的重大设备、核心软件、支撑平台等方面突破一批关键技术;基 本形成以自主云计算与大数据骨干
2、企业为主体的产业生态体系和 具有全球竞争优势的云计算与大数据产业集群;提升资源汇聚、 数据收集、存储管理、分析挖掘、安全保障、按需服务等能力, 实现核心关键技术自主可控,促进我国云计算和大数据技术的研 究与应用达到国际领先水平,加快建成信息强国。 专项围绕云计算和大数据基础设施、基于云模式和数据驱动 的新型软件、大数据分析应用与类人智能、云端融合的感知认知 2 与人机交互 4 个创新链(技术方向) 部署 31 项研究任务, 专项实 施周期为 2016 年-2020 年。 按照分步实施、 重点突出原则, 2016 年首批在 4 个技术方向 启动 12 个任务。 针对任务中的研究内容,以项目为单位
3、进行整体申报,研究 内容需覆盖相应指南方向的全部考核指标。项目设1 名项目负责 人,项目下设课题数原则上不超过5 个,每个课题设 1 名课题负 责人,每个课题牵头单位及参与单位原则上不超过5 个。 1.云计算和大数据基础设施 1.1 软件定义的云计算基础理论和方法(前沿基础类) 研究内容:软件定义的云计算基础理论;能效优化的分布存 储和处理的硬件及软件系统架构;大数据的复杂性、可计算性与 云平台处理效率的关系;混合云中面向软件定义的虚拟专用云的 动态构建理论与方法以及应用运行机理;资源聚合与解耦的模型 与构建方法;软件定义云平台的可用性、可审计性等度量与测评 方法;软件定义的云计算原型系统。
4、考核指标:建立软件定义的云计算基础理论,设计一组有效 的模型与方法并在云计算原型系统中予以验证;形成软件定义云 计算的可用性、可审计性与性能的度量模型与评测方法;形成一 批高水平、有国际高影响力的成果;形成一组软件定义的云计算 相关规范和标准(送审稿) 。 3 支持年限:不超过5 年。 拟支持项目数: 1-2 项。 1.2 新型大数据存储技术与平台(共性关键技术类) 研究内容:大数据环境下基于新型存储器件的存储体系架构 及控制方法,以及与之对应的持久内存管理和数据组织方法。在 此基础上形成基于非易失存储器件的新设备、驱动软件、专用高 效持久内存管理和文件系统;异构存储介质高效融合的高并发低 延
5、迟的万亿文件级大数据存储系统;新型数据冗余技术,数据冗 余的高效转化与高效重构技术;数据保存50 年以上的方法和技 术,以保障信息不丢失、能再现;大数据存储系统的评估理论、 方法及其工具软件。 考核指标:(1)研制有自主知识产权的高速低耗存储控制器 及设备、驱动软件、专用高效持久内存管理和文件系统;容量型 设备容量 10TB ,性能型设备 IOPS 100万、带宽 10GB/s ,能耗 最低可达 10 瓦/TB;节点内可扩展;(2)系统支持多存储介质设 备异构融合, 支持高密低耗、 系列化的存储节点, 节点容量达 PB 级; (3)系统支持万亿文件;在万级并发访问下,巨量小文件平 均访问延迟低
6、于10ms; (4)在 EB 级大数据场景下应用于1-3 个 典型领域;(5)申请一批本领域的知识产权。 支持年限:不超过4 年。 拟支持项目数: 1-2 项。 4 1.3 基于数据流的大数据分析系统(共性关键技术类) 研究内容:研究用于大数据分析的数据流加速器系统,包括 数据流加速器硬件、数据流编程模型及优化编译器以及运行时系 统等。 (1)数据流加速器硬件; (2)面向数据流加速器的编程模 型及优化编译器,提出能充分发挥数据流在并行性和同步方面的 优势的编程模型;研究数据流的无编程动态模型定制与生成方法; (3)面向数据流加速器的运行时系统,包括加速器资源的分配与 回收、动态重构、通信管理
7、、内存管理等,支持基于数据流编程 模型的在线计算和实时计算;支持对基于不同硬件架构的异构计 算资源的统一抽象和一致高效管理; (4)数据流处理分析的可视 化展示和监控管理工具。 考核指标:(1)在加速器上完成不少于三个典型大数据应用 的加速;在不少于5 个领域进行成功应用示范; (2)在典型大数 据应用上的性能功耗比是通用CPU 平台的 10 倍以上; (3)单块 加速器卡上内存不少于256GB,单台服务器可支持4 块加速卡, 加速器之间可以高速互连,互连理论带宽100Gbps ,实测带宽 80Gbps ; (4)系统可通过多机互连扩展, 可处理 PB 量级的大数 据; (5)针对高并发的数据
8、流实时分析,单物理节点(普通PC 服务器)流式数据处理吞吐量不小于3 万笔/秒,集群数据处理吞 吐量不小于 100 万笔/秒,单笔请求处理平均延时小于10毫秒。 支持年限:不超过3 年。 5 拟支持项目数 :1-2 项。 1.4 面向云计算的网络化操作系统(共性关键技术类) 研究内容:软件定义的新一代ICT 系统体系结构,重新界定 软硬件的功能划分以及面向应用的配置方法与机制;超大规模资 源管理和调度核心技术和基础平台;研制新一代云操作系统、云 组件、数据中心操作系统等基础核心软件;研究硬件元素管理的 合理粒度并提供应用编程接口, 通过软件方式实现高效资源整合、 调度、自适应与自动化协同;突破
9、支撑大规模数据处理、内存计 算、科学计算等具有海量资源需求的巨型虚拟机支撑方法,支持 新型异构设备的巨型虚拟机;研究基于容器的虚拟化方法,在提 升效率的同时显著提升容器的隔离性;研究面向领域需求的快速 领域虚拟机定制方法,建立领域虚拟化组件库,集成面向领域的 虚拟机仓库;研究管理灵活性、 能耗和性能损耗之间的合理平衡, 降低软件定义系统的复杂性和故障率,通过软件管理降低系统能 耗,研究评估理论、方法及其工具软件。 考核指标:研发具有自主知识产权的网络化操作系统;显著 提升现有虚拟化方法的资源整合能力与管理效率,云系统整体资 源利用率比现有世界先进水平提高1 倍;支持包括 FPGA、GPU、 R
10、DMA 与非易失内存等设备虚拟化, 单个巨型虚拟机支持各类内 存超过 2TB,虚拟处理核数目超过500 个,性能相对当前主流虚 拟化平台提升 30%以上;建立面向专业领域的虚拟机示范仓库, 6 支撑不少于 5 个领域的应用,可定制的虚拟机类型超过100 种; 研发新一代云计算核心软件,形成软件定义的技术体系、方法、 工具、环境和最佳实践,初步形成支持软件定义的一体化硬件架 构、基础软件,并在2 个或者 2 个以上的重点领域进行应用验证 与推广。 支持年限:不超过4 年。 拟支持项目数: 1-2 项。 1.5 面向特定领域的大数据管理系统(共性关键技术类) 研究内容:支持典型应用场景的开放架构大
11、数据管理系统的 设计,以及大数据管理系统标准和规范、系统评测基准的研制; 面向关系数据、 图数据、 键-值对数据、 非结构化数据等不同数据 模型的大数据管理关键技术研究与相应大数据管理系统研制;数 据驱动的大数据管理系统的监控、运维与调优工具研制。 考核指标:设计开放式架构大数据管理系统架构,形成大数 据管理系统的系列国家标准和规范,提出针对至少3 种数据模型 的大数据管理系统评测基准和测试工具。研制针对不同数据模型 的具备高扩展性、高可用性、高性能的数据管理系统及其关键技 术,在基准测试上的指标与国际主流产品可比。研制大数据应用 所急需的、可独立部署的系统管理工具不少于5 个。开展 2-3
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