Sunt anunțuri privind o colaborare între două organizații cu experiență în rețele și infrastructură tehnologică: San Diego Supercomputer Center, prin platforma sa Sherlock, și MCNC, operatorul rețelei de cercetare și educație din Carolina de Nord. Parteneriatul urmărește introducerea unor „enclave” cloud securizate și a unor servicii avansate de gestionare a datelor pentru instituțiile comunitare din întreg statul, utilizând zeci de kilometri de fibră optică și expertiză în securitate și operare.
De la telegraf la internet de mare viteză, conceptul de rețea regională primește acum o nouă dimensiune. MCNC, cu peste patru decenii de activitate și o rețea de peste 4.500 de mile de fibră care străbate toate cele 100 de comitate, a fost mult timp coloana vertebrală a conectivității pentru universități, licee, biblioteci, spitale și administrații locale. În partea opusă a Atlanticului, Sherlock, serviciul cloud securizat al SDSC de la UC San Diego, a construit în ani soluții conforme cu reglementări stricte precum HIPAA sau norme federale de securitate, gândite pentru susținerea cercetării și protecția datelor sensibile. Acum cele două echipe se reunesc pentru a uni infrastructura regională cu expertiza în servicii cloud securizate.
Parteneriatul depășește o simplă conectare la un serviciu extern. Planul prevede replicarea capabilităților Sherlock direct în infrastructura MCNC, astfel încât, pe termen mediu, MCNC să poată administra independent aceleași platforme și servicii. Pe scurt, nu doar vor primi servicii, ci vor dobândi și competențele necesare pentru a le opera, o abordare asemănătoare predării pescuitului în loc de darea peștelui. Inițial, serviciile vor fi disponibile pentru cele peste 1.000 de instituții pe care MCNC le deservește, iar în paralel se vor dezvolta competențele interne pentru administrare autonomă.
Colaborarea include și DataMorph, un partener de durată, a cărui suită de instrumente pentru inginerie vizuală a datelor poate sprijini crearea și operarea produselor de date moderne. Aceasta înseamnă că instituțiile locale vor dispune de medii adaptate pentru analiză, AI și sarcini de machine learning, cu un prag tehnic redus pentru implementare. Ideea este clară: instrumentele vizuale scurtează timpul necesar pentru extragerea informației și reduc bariera tehnică pentru multe organizații care dețin date valoroase, dar nu dispun întotdeauna de echipe numeroase de ingineri.
Impactul practic este evident. MCNC deservește în prezent peste 850 de instituții K-20 și numeroase alte organizații din sănătate, biblioteci, administrații locale și cercetare. Dacă platformele replicate în rețeaua MCNC funcționează conform așteptărilor, acest model ar putea fi preluat de alte rețele regionale de cercetare și educație din țară, extinzând accesul la cloud securizat și la capabilități avansate de procesare a datelor la nivel național. Pentru Sherlock, colaborarea oferă posibilitatea de a-și extinde prezența pe coasta de est și de a-și amplifica impactul dincolo de proiectele gestionate direct.
Este notabilă și abordarea neconvențională a implementării: în loc să furnizeze pur și simplu un serviciu administrat la distanță, echipele dezvoltă la nivel local platforme care pot fi preluate în administrare de MCNC. Aceasta implică un angajament pe termen lung și o integrare mai strânsă între furnizorii de tehnologie și operatorul regional. Pentru actorii locali, beneficiul este autonomia în utilizarea resurselor, iar pentru comunitatea academică și de cercetare, accesul la medii conforme cu cerințele de securitate și reglementare necesare pentru proiecte sensibile.
Sesiunile MCNC Community Day din 5 și 6 noiembrie la Durham vor oferi oportunitatea unor discuții detaliate despre proiect și vor permite părților interesate să obțină informații concrete despre implementare. În același timp, inițiativa evidențiază modul în care rețelele regionale pot constitui baza pentru inovații distribuite: fibră optică, administrare locală și expertiză externă combinate pentru a genera servicii relevante pentru educație, sănătate și cercetare.
MCNC este o organizație non-profit înființată în 1980, proprietara NCREN, rețeaua regională de cercetare și educație; aceasta furnizează servicii de conectivitate, securitate cibernetică și suport tehnic pentru instituții din întreaga Carolina de Nord. Sherlock aparține San Diego Supercomputer Center la UC San Diego și oferă servicii IT securizate pentru entități academice și guvernamentale, concentrându-se pe conformitatea cu standarde riguroase. DataMorph aduce o platformă de inginerie vizuală a datelor destinată să simplifice crearea de produse de date și implementarea soluțiilor de analiză și AI/ML.
Modelul propus ridică întrebări importante despre construirea infrastructurii digitale la nivel regional: replicarea capabilităților în interiorul rețelelor locale poate spori reziliența și autonomia, dar necesită investiții în competențe și guvernanță. Numele implicate, Sherlock, MCNC, DataMorph, și cifrele menționate, peste 4.500 mile de fibră, 1.000 de instituții vizate, 850 de clienți K-20, reflectă amploarea inițiativei și potențialul ei de a deveni un model pentru alte rețele regionale. Acesta este un exemplu concret de colaborare practică între expertiză tehnică și infrastructură locală, care ar putea facilita proiecte de cercetare, soluții pentru sănătate sau instrumente educaționale mai sigure și mai accesibile. Ce crezi că ar trebui să urmărească prioritar instituțiile locale când își dezvoltă astfel de capacități?
interesant proiect dar sa nu uitam de chestii practice stiu ca suna plictisitor dar securitatea e doar o parte importanta trebuie si politici de acces clar definite si training real pentru oamenii din institutiile locale nu doar tutoriale fancy daca nu sunt oameni care stiu sa configureze si sa mentina totul ajungi iar la outsourcing la fel backup testat periodic si plan de recuperare la dezastre ca sa nu pierzi datele critice si daaa governance inclusiv cine e responsabil pe termen lung si cum se plătește totul pe viitor costat la capat si nu doar gratuit la început vezi să nu rămână totul doar pe hârtie și un pont tehnic util latency contează mult pt aplicații de ML distribuite deci măsurători end to end și pe aplicație nu doar pe linkuri de fibră ar fi fain să integreze și soluții de monitoring ușor de folosit tip dashboards preconfigurate plus playbook de răspuns la incidente si automatizări simple ca să nu ceri pingine engineer la fiecare eroare mică în rest pare ok și susțin ideea să fie capabilități locale dar cu suport extern la nevoie ca sa nu bagi banii aiurea vezi să fie și contracte clare cu clause de transfer de knowhow nu doar promisiuni la conferință
hm, bătrânețea mea nu prea pricepe cloudul ăsta, dar bun pt arhive locale, sper să fie secur, ms.