Unabhängig von Cloud-Anbietern und Förderbedingungen

Forschungsdaten langfristig sichern und lokal nutzbar machen

DFG Leitlinie 17 fordert zehn Jahre Forschungsdaten-Aufbewahrung. DSGVO, Exportkontrolle und Vertraulichkeitsvereinbarungen schließen Cloud-Speicherung für einen wachsenden Teil dieser Daten aus. On-Premise-Infrastruktur ist keine Rückfalloption — sie ist die einzige konforme Lösung.

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Warum Cloud-Speicherung für Forschungsdaten zunehmend ausscheidet #

Universitäten, Fraunhofer-Institute, Helmholtz-Zentren, Max-Planck- und Leibniz-Institute stehen vor einer strukturellen Herausforderung: Der Datenbestand wächst exponentiell — Sequenzierungsdaten, Klimamodelle, bildgebende Messreihen, qualitative Interviewdaten — während gleichzeitig die regulatorischen Anforderungen an den Speicherort restriktiver werden.

Vier Faktoren machen Cloud-Speicherung für einen wachsenden Anteil von Forschungsdaten nicht nur suboptimal, sondern unzulässig:

1. Exportkontrolle und Dual-Use-Regulierung. Forschungsergebnisse aus sicherheitsrelevanten Bereichen — Materialwissenschaft, Biosicherheit, Rüstungsforschung, Nukleartechnik — unterliegen nationalen und europäischen Exportkontrollvorschriften. Die Übertragung dieser Daten an einen Cloud-Anbieter, dessen Rechenzentren außerhalb der EU liegen oder der unter US-CLOUD-Act-Jurisdiktion operiert, kann einen Exportkontrollverstoß darstellen.

2. bei personenbezogenen Forschungsdaten. Klinische Studien, Bevölkerungsumfragen, genomische Daten — personenbezogene Forschungsdaten dürfen nur unter strengen Auflagen an Drittanbieter übertragen werden. Art. 28 verlangt Auftragsverarbeitungsverträge, die viele Cloud-Anbieter nicht in der Form bieten, die Datenschutzbeauftragte akzeptieren.

3. Vertraulichkeitsvereinbarungen mit Industriepartnern. Drittmittelprojekte in Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen enthalten regelmäßig NDA-Klauseln, die die Verarbeitung der Projektdaten auf Systemen unter vollständiger Kontrolle der Forschungseinrichtung verlangen.

4. Förderrechtliche Anforderungen. Horizon-Europe-Projekte verlangen Data Management Plans (DMPs), die den Speicherort, die Zugriffskontrolle und die Langzeitverfügbarkeit von Forschungsdaten nachweisen. Die Antwort “wir nutzen einen kommerziellen Cloud-Dienst” ist in Kombination mit den oben genannten Datenkategorien selten ausreichend.


DFG Leitlinie 17: Was “zehn Jahre” für Ihre Infrastruktur bedeutet #

Die DFG-Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis (Leitlinie 17, 2019) fordern, dass Forschungsdaten und alle für die Reproduzierbarkeit eines Ergebnisses notwendigen Materialien für mindestens zehn Jahre aufbewahrt werden — zugänglich, integer und nachvollziehbar.

“Zugänglich” bedeutet: Die Daten müssen über den gesamten Zeitraum lesbar sein, unabhängig davon, welche Software oder welche Systeme sich in dieser Zeit verändern. “Integer” bedeutet: Es muss nachweisbar sein, dass die Daten seit ihrer Erstellung nicht verändert wurden. “Nachvollziehbar” bedeutet: Zugriffe und Veränderungen müssen protokolliert sein.

Diese drei Anforderungen sind mit softwarebasierter Archivierung nur bedingt erfüllbar. Softwaresperren lassen sich deaktivieren. Systeme werden abgelöst, Formate werden nicht mehr gelesen, Lizenzen laufen aus. — Unveränderlichkeit, die auf Geräteebene erzwungen wird — ist die einzige Methode, die alle drei Anforderungen über einen Zehn-Jahres-Zeitraum lückenlos erfüllt.

Silent Cubes für Forschungsdaten-Archivierung

Silent Cubes sind als Langzeitarchivierungssystem für genau diesen Anforderungsrahmen konzipiert:

Bit-level Integrity: Jeder gespeicherte Datensatz wird mit einem kryptografischen Prüfsummenverfahren gesichert. Stille Bit-Rotationen oder Speicherfehler werden erkannt und korrigiert, bevor sie zu Datenverlust führen. Für Forschungsdaten, die in zehn Jahren als Reproduzierbarkeitsbasis herangezogen werden, ist das keine optionale Funktion — es ist eine Grundvoraussetzung.

: Die Unveränderlichkeit eines Datensatzes ist eine Eigenschaft des Hardware-Controllers, keine Softwarekonfiguration. Kein Administrator, kein -Angriff und kein kompromittiertes Systemkonto kann einen einmal archivierten Forschungsdatensatz verändern oder vorzeitig löschen. Für DFG-Audits, Fördergebernachweise und wissenschaftliche Reproduzierbarkeitsprüfungen ist das ein belastbares Argument.

Institutionelle Kontrolle: Alle Daten bleiben vollständig unter der Kontrolle der Einrichtung. Keine Abhängigkeit von Drittanbieter-Verfügbarkeit, keine Kündigung eines Cloud-Vertrags, die einen Datenverlust auslöst, kein Rechenzentrum in einer anderen Jurisdiktion.

Konfigurierbare Retentionsfristen: 10 Jahre für DFG-konforme Aufbewahrung — oder länger, für klinische Daten, Umweltmessdaten oder andere Datenkategorien mit spezifischen Aufbewahrungspflichten.

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Silent Brick System: Backup für große Forschungsdatenbestände

Genomsequenzierungsdaten wachsen pro Projekt in den Petabyte-Bereich. Klimamodellsimulationen erzeugen Datenmengen, die in keinem kommerziellen Cloud-Archiv wirtschaftlich skalieren. Bildgebende Messreihen aus Teleskopen, Rasterelektronenmikroskopen oder Partikeldetektoren füllen wöchentlich ganze Storage-Racks.

Das Silent Brick System ist als skalierbares Backup-System für genau diese Datenmengen ausgelegt. Die modulare Architektur wächst mit dem Forschungsdatenbestand, ohne dass Grundarchitektur oder Lizenzbasis geändert werden müssen.

Physischer : Das Modell Silent Brick Max Air trennt die Netzwerkverbindung nach Abschluss des Backup-Jobs auf Hardware-Ebene. , die in einem Rechenzentrum einer Forschungseinrichtung aktiv wird, kann diese Backup-Kopien physisch nicht erreichen. Das ist besonders relevant für Einrichtungen, deren Primärsysteme mit dem Internet verbunden sind und die gezielte Angriffe auf Forschungsdaten in den letzten Jahren erlebt haben.

Multi-Standort-Betrieb: Universitäten mit mehreren Campusstandorten oder außeruniversitäre Einrichtungen mit verteilten Instituten können dezentrale Silent Brick Systeme über eine zentrale Konsole verwalten. Jeder Standort sichert lokal — die Administration erfolgt zentral.


Mit Silent AI Forschungsliteratur und Projektdaten intern erschließen

Forschungseinrichtungen akkumulieren Wissen in einer Geschwindigkeit, die individuelle Recherche überfordert: Publikationen, interne Berichte, Rohdatenkommentierungen, Projektdokumentation, Normenkataloge, Förderantragstexte. Das Wissen ist vorhanden — es ist nur nicht abrufbar.

Silent AI bringt KI-gestützte Dokumentenanalyse auf die eigene Infrastruktur. Forschende können Fragen zu Projektdaten, Publikationen und internen Dokumenten in natürlicher Sprache stellen und erhalten sofort relevante Passagen — aus dem gesamten institutionellen Wissensbestand, nicht nur aus dem, was in den letzten Wochen geöffnet wurde.

Entscheidend für Forschungseinrichtungen: Kein Datentransfer in die Cloud. Kein US-CLOUD-Act-Risiko. Kein -Problem bei personenbezogenen Forschungsdaten. Keine Verletzung von Vertraulichkeitsvereinbarungen mit Industriepartnern. Die KI-Analyse findet vollständig On-Premise statt — auf Servern, die die Einrichtung kontrolliert, in einem Rechenzentrum, das den eigenen Datenschutzrichtlinien unterliegt.

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Com­pli­ance auf einen Blick #

Regu­lie­rung / Anfor­de­rungKon­kre­te PflichtFAST LTA Lösung
DFG Leit­li­nie 1710 Jah­re Auf­be­wah­rung; Inte­gri­tät, Zugäng­lich­keit, NachvollziehbarkeitSilent Cubes Hard­ware-WORM; Bit-level Inte­gri­ty; voll­stän­di­ger Audit Trail; offe­ne Dateiformate
DSGVO Art. 5, 2832Inte­gri­tät per­so­nen­be­zo­ge­ner For­schungs­da­ten; kein unkon­trol­lier­ter Trans­fer an DrittanbieterVoll­stän­di­ger On-Pre­mi­se-Betrieb; kei­ne Auf­trags­ver­ar­bei­tung durch exter­ne Cloud-Anbieter
Hori­zon Euro­pe DMPNach­weis­ba­rer Spei­cher­ort, Zugriffs­kon­trol­le, LangzeitverfügbarkeitHard­ware-Archi­vie­rung mit kon­fi­gu­rier­ba­ren Reten­ti­ons­fris­ten; insti­tu­tio­nel­le Kon­trol­le dokumentierbar
Export­kon­trol­le (AWG/­Du­al-Use-VO)Kei­ne Über­tra­gung export­kon­troll­re­le­van­ter Daten in Juris­dik­tio­nen außer­halb zuläs­si­ger GrenzenVoll­stän­dig On-Pre­mi­se in Deutsch­land; kein Trans­fer an aus­län­di­sche Cloud-Anbieter
EU Data Act (in Kraft seit 12. Sep­tem­ber 2025)Trans­pa­renz bei Daten­ver­ar­bei­tung; Recht auf Daten­por­ta­bi­li­tät in struk­tu­rier­ter FormSilent Cubes im offe­nen Open­Do­cu­ment-For­mat ermög­licht Daten­por­ta­bi­li­tät; On-Pre­mi­se-Betrieb gewähr­leis­tet vol­le Kontrolle
Gute wis­sen­schaft­li­che Pra­xis (DFG)Repro­du­zier­bar­keit von For­schungs­er­geb­nis­sen durch lang­fris­tig ver­füg­ba­re, unver­än­der­te DatenHard­ware-WORM als phy­si­ka­li­scher Nach­weis der Nicht­ver­än­de­rung; Bit-level Integrity-Prüfung

Fragen und Antworten

auf Geräteebene erfüllt alle drei Kernforderungen der DFG Leitlinie 17: Integrität (Hardware-Controller verhindert Veränderung physikalisch), Zugänglichkeit (Daten im offenen Format, keine Softwareabhängigkeit) und Nachvollziehbarkeit (vollständiger Zugriffs-Audit-Trail). FAST LTA stellt technische Dokumentation zur Verfügung, die in Forschungsdatenmanagementplänen und DFG-Anträgen eingesetzt werden kann. Für spezifische Anträge oder Fördergebernachweise sprechen unsere Spezialisten gerne direkt mit dem Forschungsdatenmanagement-Beauftragten Ihrer Einrichtung.

Ein DMP für Horizon-Europe-Projekte muss dokumentieren: Wo werden Daten gespeichert, wer hat Zugriff, wie wird Integrität sichergestellt, wie wird Langzeitverfügbarkeit garantiert? Silent Cubes liefert für alle vier Punkte konkrete, prüfbare Antworten. FAST LTA stellt DMP-Textvorlagen und technische Beschreibungsbausteine zur Verfügung, die direkt in Horizon-Europe-DMP-Templates eingefügt werden können. Auf Anfrage begleiten wir den DMP-Erstellungsprozess.

Ja. Silent Cubes und Silent Brick System unterstützen verteilte Multi-Standort-Konfigurationen. Jeder Standort kann eine eigene Archivierungs- und Backup-Einheit betreiben, die über eine zentrale Verwaltungsoberfläche administriert wird. Zugriffsrechte, Retentionsfristen und Dokumentenklassen können einrichtungs- oder fachbereichsspezifisch konfiguriert werden. Replikation zwischen Standorten für erhöhte Ausfallsicherheit ist möglich. Für Verbundeinrichtungen (z. B. gemeinsame Nutzung durch mehrere Leibniz-Institute) sind mandantengetrennte Betriebsmodelle realisierbar.

Die Speichermedien in Silent Cubes sind für eine Mindestlebensdauer von 30 Jahren ausgelegt — weit über die DFG-Mindestfrist von 10 Jahren hinaus. Die -Sperre gilt für die konfigurierte Retentionsfrist. Nach Ablauf dieser Frist werden Daten nicht automatisch gelöscht: Die Freigabe zur Löschung muss aktiv angestoßen werden, um versehentliche Datenverluste zu verhindern. Für Daten mit längeren Aufbewahrungspflichten — klinische Studien (30 Jahre nach EG-Richtlinie 2001/20), Strahlenschutzdaten (§18c RöV: 30 Jahre) — können längere Retentionsfristen konfiguriert werden.

Ja. Silent Cubes und Silent Brick System sind in Petabyte-Größenordnungen skalierbar. Die modulare Architektur erlaubt den schrittweisen Ausbau ohne Grundarchitekturänderungen. Für sehr hohe Schreibraten — wie sie bei Sequenzierungsdaten oder Live-Messkampagnen entstehen — bietet das Silent Brick System besonders hohe sequenzielle Schreibleistung. Eine Kapazitäts- und Durchsatzplanung führen wir im Beratungsgespräch gemeinsam durch — auf Basis Ihrer konkreten Datenmengen und Wachstumsraten.

Made in Germany DFG Leitlinie 17-konform DSGVO Art. 32 ISO 27001 On-Premise, keine Cloud-Abhängigkeit 2.500+ Kunden seit 2008

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