Studenten onderzoeken vanaf welk gebruiksniveau het draaien van de waterstofsimulator EnHyCo in Microsoft Azure aantrekkelijker is dan lokaal, en tonen de gekozen richting aan met een Proof of Concept.
EnHyCo (EntrancE Hydrogen Configurator) is een simulatieprogramma voor het doorrekenen van waterstofsystemen. De applicatie draait momenteel voornamelijk lokaal op de laptop van de gebruiker. Daarvoor zijn onder andere toegang tot de repository, een passende Python-versie, benodigde packages, certificaten en instellingen nodig. Voor ontwikkelaars is dat uitvoerbaar, maar voor inhoudelijke gebruikers met minder technische ervaring vormt het een drempel.
EntrancE wil daarom onderzoeken of en hoe EnHyCo via Microsoft Azure beter beschikbaar kan worden gemaakt. Er draait al een kleine database in Azure; de rekenkern en gebruikersinterface draaien lokaal.
Het is nog onduidelijk vanaf welk gebruiksniveau een Azure-omgeving voor EnHyCo technisch en financieel aantrekkelijker is dan de huidige lokale oplossing. Ook is niet duidelijk welke inrichting het beste aansluit bij de verschillende gebruikersgroepen, en hoe beheer, toegang, beveiliging en eventuele prestatieverbetering in een cloudomgeving kunnen worden ingericht.
“Vanaf welk gebruiksniveau is het draaien van EnHyCo in Microsoft Azure technisch en financieel aantrekkelijker dan de huidige lokale oplossing, en hoe kan deze omgeving het beste worden ingericht voor de verschillende gebruikersgroepen?”
Binnen het project worden Azure-oplossingsrichtingen vergeleken met de huidige lokale situatie, op kosten, prestaties, gebruiksgemak, schaalbaarheid, beheer en beveiliging. Kosten worden doorgerekend voor verschillende gebruiksscenario’s, zodat een omslagpunt of bandbreedte zichtbaar wordt. Een Proof of Concept in Azure toont de technische haalbaarheid aan. AI-toepassingen worden verkend als mogelijke aanvulling.
Het volledig opnieuw bouwen van EnHyCo als productieklare applicatie, structureel beheer van de Azure-omgeving na afloop, een volledige uitrol naar alle toekomstige gebruikers en uitgebreide ontwikkeling van AI-functionaliteit.
Kwalitatief onderzoek, met semigestructureerde interviews met ontwikkelaars, onderzoekers en gebruikers, richt zich op behoeften, knelpunten, beheer en beveiliging. Kwantitatief onderzoek richt zich op prestaties, resourcegebruik en kosten, met dezelfde referentiescenario’s lokaal en in de PoC. Het werk is verdeeld over zeven sprints:
Bekijk alle projecten van CollabSpace.