CNCC | 云边端协同环境下的数据存储与管理

舒继武

CCF会士、理事、信息存储技术专委主任

清华大学长聘教授，闽江学院院长

IEEE Fellow。主要研究领域为信息存储系统、智能存储、并行分布式系统等，相关论文发表在包括FAST、SOSP、OSDI、USENIX ATC、EuroSys、MICRO、ISCA、ASPLOS、SC、SIGMOD等国际学术会议和ACM TOS、IEEE TC/TPDS等权威期刊上百余篇，获NVMSA’2014、FAST’2023最佳论文奖、SIGMOD’2023研究亮点奖、MSST’2015和SRDS’2015的最佳论文提名奖等；承担过国家重点研发、国家重大专项、863、973、自然科学基金等项目或课题；获国家科技进步二等奖和国家发明技术二等奖各1次、获华为首届“奥林帕斯”奖、2022年世界超算存储500强（IO500）10节点元数据性能排行榜第一、2023年IO500总榜单全球第一等。

低CPU开销的边缘存储系统构建与关键技术

随着5G、人工智能等技术的迅速发展，越来越多的数据从边缘产生，边缘存储正在发挥重要作用。然而，受场地、供电、算力、位置等方面的限制，边缘数据存储与管理正面临严峻挑战。报告将介绍一种低CPU开销的边缘存储系统架构，将存储软件卸载至可计算存储设备（computational storage device, CSD）或可编程网络设备，从而将有限的CPU资源释放给计算业务使用。报告将详细介绍1）边缘网存算一体化硬件架构及其配套IO栈与编程框架，2）软硬件协同的存储任务调度及存储协议卸载。

王建民

清华大学教授/博导、软件学院院长

清华大学学术委员会委员。大数据系统软件国家工程实验室执行主任、工业大数据系统与应用北京市重点实验室主任。国家杰出青年科学基金获得者、国家政府特殊津贴获得者、国家“万人计划”入选者。长期从事工业软件研发，在CAD支撑软件开放架构、产品跨生命周期管理技术与系统、物联网时序数据库管理技术与系统、物理机理与数据双驱动的深度学习融合分析基础理论等方面取得创新性成果，获授权国际国内发明专利130余项，发表《自然》正刊等论文200余篇，先后获得国家科技进步奖2次，省部级技术发明/科技进步一等奖共4次。

“端边云原生”的工业时序大数据软件架构

智能联网产品构成的工业物联网产生了海量时序数据，形成了端上采集、边缘汇聚、云中处理的物联网数据上行处理链路，以及云中训练、边缘推理、端上执行的物联网数据下行应用链路。针对工业物联网时序数据的这一“大场景”，通过总结十余年来工业物联网数据实践并结合工业物联网数据库管理系统IoTDB研制，提出了覆盖采集、管理、处理、分析、推理与执行等数据全生命周期的、“端边云原生”的工业物联网时序大数据系统软件架构，创新了面向物联网场景的最终一致性协议、数据文件高压缩比算法以及支持实时机器学习的数据副本同步等关键技术，并在工业场景中进行了实践验证。

王桦

华中科技大学武汉光电国家研究中心教授/博导

CCF信息存储专委会委员，主要从事云存储、智能存储、智能资源调度等方向的研究。主持国家自然科学基金面上项目及青年项目、多项华为合作课题等，在包括DAC、USENIX ATC、TOS、TPDS、PACT、ICPP、ICCD、DATE、ICS、IPDPS、MSST等高水平国际会议/期刊上发表论文30余篇，获授权发明专利20余项，参与制订3项国家标准。获湖北省科技进步一等奖2项，中国电子学会科技进步一等奖1项。指导学生获得第八届“互联网+”大赛金奖、第九届“创青春”大赛金奖和第一届信息存储技术竞赛总冠军。

边缘智能数据存储与管理

云边端协同环境下，边缘侧数据存储与管理方法已成为影响系统性能的关键因素。面对边缘节点的异构算力以及差异化数据分布，云边端协同的边缘侧智能数据存储与管理提供了很好的解决思路。本报告通过对边缘侧缓存数据管理、元数据索引管理来分析如何应对边缘计算中由计算资源和存储资源限制引起的性能瓶颈。针对缓存数据管理，我们通过协同设计缓存管理和调度策略，以提高边缘计算场景中缓存的利用率；针对元数据索引管理，我们通过感知数据的分布情况设计学习型索引来过滤无效数据，以缓解数据传输瓶颈并提高计算效率。此外，报告还将探讨边缘智能数据存储与管理领域未来的发展趋势。

王宏志

哈尔滨工业大学教授/博导

云边端协同数据管理：思考与探索

云边端协同是智能制造、智慧城市等应用的基础，协同计算是其重要支撑技术，云边端协同的新计算模式对数据管理提出了有效融合云边端计算能力，实现数据处理、通信、存储等能力全面协同的要求，带来了异构性、高维性、实时性和可用性等挑战。报告人团队针对这些挑战性问题，围绕云边端协同数据管理中多态协同、高效均衡、动态可用三个关键科学问题，深入研究云边端协同的新型数据管理理论和关键技术，充分发挥面向云边端协同数据管理强时效、高安全、低代价等优势。本报告将对云边端协同数据管理的基本概念、挑战和报告人团队的探索进行介绍。