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. Har­d­­wa­re- — 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, 28, 32Inte­gri­tät 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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