Cloud research とは

多くの大学、ベンダー、研究所、政府機関がクラウドコンピューティングのテーマに関する研究に投資しています。
 2007年10月、ACCIは、クラウドコンピューティングの課題に対処するための学生の技術知識を強化するために設計されたマルチ大学プロジェクトとして発表されました。 2009年4月、UC Santa Barbaraは、多数のインフラストラクチャでGoogle App Engineアプリケーションを大規模に実行できるAppScaleという最初のオープンソースプラットフォームを公開しました。 2009年4月、クラウドコンピューティングの重要な新しい分野の研究に焦点を当て、セントアンドリュースのクラウドコンピューティングの共同研究室が開始されました。英国に特有のStACCは、クラウドコンピューティングの研究と教育のための国際的な優秀なセンターになることを目指し、クラウドベースのサービスに興味のある企業にアドバイスや情報を提供します。 2010年10月、欧州委員会の第7回フレームワークプログラムによって資金提供されたTClouds(信頼できる雲)プロジェクトが開始されました。このプロジェクトの目標は、法的基盤とアーキテクチャ設計を研究し、調査し、その上に弾力性と信頼性の高いクラウドクラウドインフラストラクチャを構築することです。このプロジェクトでは、その結果を示すプロトタイプも開発しています。 2011年1月、IRMOS EU資金提供プロジェクトはリアルタイムのクラウドプラットフォームを開発し、対話型アプリケーションをクラウドインフラストラクチャーで実行できるようにしました。 2011年2月、エンタープライズ・アイルランドとアイリッシュ・インダストリアル・デベロップメント・オーソリティは、クラウド・アーキテクチャー、サービス品質、セキュリティーおよびビジネス、法的問題に関する業界主導の調査を行うため、アイルランド・クラウド・コンピューティング・センターを立ち上げました。 2011年7月には、ハイパフォーマンスコンピューティングクラウド(HPCCLoud)プロジェクトが開始され、科学的アプリケーションの実行中にクラウド環境でのパフォーマンスを向上させる可能性を見つけ出すことを目指しています.CIM-Returning Experts Program – Shajulin Benedict教授の調整の下で。 2011年6月、電気通信産業協会は、クラウドサービスと従来の米国電気通信標準との統合上の課題と機会を分析するために、クラウドコンピューティングホワイトペーパーを作成しました。 2011年12月、VISION Cloud EUが資金を提供したプロジェクトでは、仮想化されたクラウドストレージインフラストラクチャを提供することを目的としたデータ集約型サービスのためのクラウド環境の実装とともにアーキテクチャが提案されました。 2012年10月、Advanced Computing Development Centerは、オープンソースの完全クラウドサービス「Meghdoot」と呼ばれるソフトウェアスイートをリリースしました。 2012年10月に、ECO2Clouds EU資金提供プロジェクトが開始され、アプリケーションの環境への影響をクラウドに分析し、BonFIREのecometrics証明に基づく監視インフラストラクチャに基づいて導入とスケジューリングを最適化しました。2013年2月、BonFIREプロジェクトは、サイトクラウドの実験とテストの施設です。この施設は、クラウドリソースへの透過的なアクセスを提供し、将来のクラウドテクノロジをエンジニアリングするために必要な制御と可観測性を、現在のビジネスモデルなどに制限されない方法で提供します。 2013年10月、CACTOSプロジェクト(Content-Aware Cloud Simulation and Optimizationの略)は、基盤となるハードウェアの爆発的な異質性のためにデータセンター運営者が直面する特定の問題に対処するために開始されました。 2015年2月、ヨーロッパ委員会によるHorizo​​n 2020のプロジェクトであるCloudLightningが、自己組織化、自己最適化の異機種クラウドコンピューティングサービス配信モデルを開発することで、エネルギー効率と高性能に対応するために開始されました。その初期適用領域:ゲノム処理、石油・ガス探査、光線追跡。 2017年1月、EUが資金を提供しているHorizo​​n 2020プロジェクトであるRECAPが、クラウドおよびエッジコンピューティング技術を進化させるために立ち上げられました。信頼性の高いキャパシティプロビジョニングのためのメカニズムを開発し、アプリケーションの配置、インフラストラクチャ管理、キャパシティプロビジョニングを自律的、予測可能、最適化します。