The Modern Research Data Portal: a design pattern for networked, data-intensive science.
The Modern Research Data Portal: a design pattern for networked, data-intensive science.
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DOI：
10.7717/peerj-cs.144
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Williams J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chard K;Dart E;Foster I;Shifflett D;Tuecke S;Williams J
我们将介绍通过研究数据门户提供对大数据的便捷、高速、安全访问的最佳实践。我们在一种新的设计模式--现代研究数据门户中捕捉到了这些最佳实践，该设计模式分解了传统的基于Web的单一数据门户，以实现数据传输性能的数量级提升，支持将控制逻辑与数据存储分离的新部署架构，并降低了开发和运营成本。我们将介绍设计模式；解释它如何利用高性能数据飞地和基于云的数据管理服务；回顾研究实验室和大学的代表性示例，包括实验设施和超级计算机站点；描述如何利用PythonAPI进行身份验证、授权、数据传输和数据共享；并使用编码示例演示如何使用这些API实现一系列研究数据门户功能。在一个配套网站上的示例代码中，https://docs.globus.org/mrdp，提供了应用程序框架，读者可以对其进行调整以实现自己的研究数据门户。
We describe best practices for providing convenient, high-speed, secure access to large data via research data portals. We capture these best practices in a new design pattern, the Modern Research Data Portal, that disaggregates the traditional monolithic web-based data portal to achieve orders-of-magnitude increases in data transfer performance, support new deployment architectures that decouple control logic from data storage, and reduce development and operations costs. We introduce the design pattern; explain how it leverages high-performance data enclaves and cloud-based data management services; review representative examples at research laboratories and universities, including both experimental facilities and supercomputer sites; describe how to leverage Python APIs for authentication, authorization, data transfer, and data sharing; and use coding examples to demonstrate how these APIs can be used to implement a range of research data portal capabilities. Sample code at a companion web site, https://docs.globus.org/mrdp, provides application skeletons that readers can adapt to realize their own research data portals.
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影响因子：
5.6
作者：
Goff SA;Vaughn M;McKay S;Lyons E;Stapleton AE;Gessler D;Matasci N;Wang L;Hanlon M;Lenards A;Muir A;Merchant N;Lowry S;Mock S;Helmke M;Kubach A;Narro M;Hopkins N;Micklos D;Hilgert U;Gonzales M;Jordan C;Skidmore E;Dooley R;Cazes J;McLay R;Lu Z;Pasternak S;Koesterke L;Piel WH;Grene R;Noutsos C;Gendler K;Feng X;Tang C;Lent M;Kim SJ;Kvilekval K;Manjunath BS;Tannen V;Stamatakis A;Sanderson M;Welch SM;Cranston KA;Soltis P;Soltis D;O'Meara B;Ane C;Brutnell T;Kleibenstein DJ;White JW;Leebens-Mack J;Donoghue MJ;Spalding EP;Vision TJ;Myers CR;Lowenthal D;Enquist BJ;Boyle B;Akoglu A;Andrews G;Ram S;Ware D;Stein L;Stanzione D
通讯作者：
Stanzione D
影响因子：
--
作者：
Chard, Kyle;Tuecke, Steven;Foster, Ian
通讯作者：
Foster, Ian
DOI：
10.1016/j.future.2015.09.006
发表时间：
2016-03-01
影响因子：
7.5
作者：
Chard, Kyle;Lidman, Mattias;Foster, Ian
通讯作者：
Foster, Ian
影响因子：
9.3
作者：
Jin, C;Wei, D;Feng, WC
通讯作者：
Feng, WC
影响因子：
2.8
作者：
Kelly, T
通讯作者：
Kelly, T