Risorse Computazionali

I laboratori “datalab” rendono disponibili risorse di calcolo per attività di ricerca, supporto alla didattica, workshop e presentazioni.

Per le attività di ricerca è prevista l’assegnazione individuale di sistemi calcolo, configurabili in modo personalizzato.
In alternativa, è possibile l’accesso condiviso a servizi di calcolo parallelo.

Il supporto alla didattica prevede sia l’offerta di risorse computazionali per gli studenti nella realizzazione della tesi, come anche il supporto ai docenti nell’integrazione di “Laboratori-as-a-Service (LIBaaS)“, utilizzabili durante i corsi.

Il supporto a eventi di gruppo (workshop, hackathon) comprende la definizione temporanea di laboratori dedicati, dimensionati in base  alle necessità.

Per poter accedere alle risorse è richiesta un’iscrizione formale al servizio.

Per maggiori dettagli contattare: datalab@unimib.it

Hardware

Le risorse computazionali di datalab sono organizzate in laboratori di diverse tipologie:

  • “IaaS (cloud)”, con macchine virtuali per utilizzo individuale
  • “PaaS (cloud)”, con cluster di calcolo  (condivisi)
  • “Workstation (on-premises)”: postazione fisica di lavoro
  • “Job Scheduler (on-premises)”: cluster locale di calcolo in modalità batch

Software

Sulle macchine virtuali, viene pre-installato un insieme standard di applicativi,  tra cui:

  • Programmi “Closed”: Matlab, Stata (con licenza  ateneo)
  • Programmi “Open”: R/RStudio, Julia, Python (pyenv)
  • Documentazione: LibreOffice, Gimp, TeXStudio, Zotero
  • Strumenti: VsCode, Emacs, n/Vim
  • Containers: Podman

Repositories

Per le attività di sviluppo dei progetti è previsto l’utilizzo di repository GitLab, definite all’interno del gruppo associato a datalab.

Le repository private, condivisibili su base individuale, prevedono anche il supporto di funzionalità avanzate (wiki, pipelines, registries).

In datalab, è in corso di attivazione anche l’integrazione con sorgenti dati della biblioteca di ateneo (WRDS, BvD)

Laboratori

Norme Generali

Registrazione e Regolamenti

Tipologia

Laboratori "on-public-cloud" (Azure)

Laboratori "on-premise"