面向新型硬件环境的数据管理与分析关键技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61732014
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    260.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Hardware technique and environment underwent significant transformations in the field of information domain, represented by high-performance processors and hardware accelerators characterized by abundant heterogeneous parallelism, non-volatile memory with hybrid storage hierarchies, and RDMA-enabled high-speed network. Recent hardware trends in these areas deeply affect data management and analysis applications. In this project, we focuses on both the challenges and opportunities that will potentially lead by new hardware environment. This project mainly focuses on four key aspects, including i)hardware-conscious data management architecture and design pattern to abstract the heterogeneous, diversified, hybrid hardware environments and support lightweight optimizations; ii) NVM-oriented data storage and indexing technologies to accelerate data processing; iii) hardware-aware analytical processing and performance optimization to exploit the abundant parallelism and access advantages offered by modern hardware; iv)RDMA-enabled scalable transaction processing including concurrency control and recovery techniques. The planned research conforms to the current applications and the development of the related technologies. It is of broad interests to the participants from academic and industries.
信息领域的硬件技术和环境正在经历巨大的变化,特别是高性能处理器和硬件加速器、新型非易失存储器、高速互联设备以及由它们催生的具有丰富硬件上下文的异构计算架构、以高速持久化为显著特征的混合存储环境和支持远程数据直接存取的高速互联网络正在显著改变传统的数据管理与分析系统的底层支撑载体。本项目重点关注新型硬件环境给数据管理与分析领域带来的机遇与挑战,探索以下四个方面的关键技术:1)研究新型硬件环境下的数据管理架构和设计策略,实现对异构、多样、混合硬件环境的有效抽象和轻量化处理;2)研究支持混合异构硬件环境的存储与索引技术,加速上层数据处理;3)研究硬件感知的分析处理与性能优化,充分利用异构计算架构以及非易失存储环境的并行、定制以及新I/O特征;4)研究新型硬件使能的事务处理技术,实现恢复与并发控制以及高可扩展分布式事务处理。本项目的研究符合应用需求和硬件技术发展趋势,具有广阔的应用前景和学术价值。

结项摘要

近年来信息领域的硬件技术和环境正在经历巨大的变化,特别是高性能处理器和硬件加速器、新型非易失存储器、高速互联设备以及由它们催生的具有丰富硬件上下文的异构计算架构、以高速持久化为显著特征的混合存储环境和支持远程数据直接存取的高速互联网络正在显著改变传统的数据管理与分析系统的底层支撑载体。本项目重点关注新型硬件环境给数据管理与分析领域带来的机遇与挑战,项目主要研究内容包括:研究新型硬件环境下的数据管理架构和设计策略;研究支持混合异构硬件环境的存储与索引技术;研究硬件感知的分析处理与性能优化;研究新型硬件使能的事务处理技术;研究与机器学习结合的上层应用实现与优化技术。本项目在5年的研究周期内,取得了一系列重要的研究成果,项目核心技术已经分别应用在具有自主知识产权的国产分布式金融事务型数据库系统CBASE,以及我国核心信息基础设施领军企业曙光信息产业股份有限公司的新硬件平台C86及其加速卡DCU(型号Z100、Z100L)中。CBASE系统目前已经在交通银行的核心业务中得到应用,而C86及其加速卡DCU已经量产且通过联合测试。项目开展期间,共发表高水平研究论文90篇。其中,在国际顶级会议(SIGMOD、VLDB、ICDE)上发表论文22篇;国际顶级期刊(TKDE等)上发表论文21篇;国际著名期刊和会议(Information Sciences、Information Systems、IEEE Intelligent Systems、KBS、ICPP、CIKM、WWW、JPDC等)上发表论文27篇;在SCI检索期刊上发表论文36篇,国内顶级期刊(《软件学报》、《计算机学报》等)上发表论文13篇。此外,项目本年共申请专利16项,软件著作权5项,共培养博士研究生20名,硕士研究生57名。项目的相关研究成果将为新硬件环境下的数据管理技术的进一步研究与应用提供新的解决思路和技术支撑,具有重要的理论和实践意义。

项目成果

期刊论文数量(51)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(39)
专利数量(16)
Efficient Document Analytics on Compressed Data: Method, Challenges, Algorithms, Insights
压缩数据的高效文档分析:方法、挑战、算法、见解
  • DOI:
    10.14778/3236187.3236203
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    PROCEEDINGS OF THE VLDB ENDOWMENT
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Zhang Feng;Zhai Jidong;Shen Xipeng;Mutlu Onur;Chen Wenguang
  • 通讯作者:
    Chen Wenguang
Outlier: Enabling Effective Measurement of Hypervisor Code Integrity with Group Detection
异常值:通过组检测实现管理程序代码完整性的有效测量
  • DOI:
    10.1109/tdsc.2021.3104900
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing
  • 影响因子:
    7.3
  • 作者:
    Jianan Gu;Yukun Ma;Beilei Zheng;Chuliang Weng
  • 通讯作者:
    Chuliang Weng
WATuning: A Workload-Aware Tuning System with Attention-Based Deep Reinforcement Learning
WATuning:具有基于注意力的深度强化学习的工作负载感知调优系统
  • DOI:
    10.1007/s11390-021-1350-8
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    Ge Jia-Ke;Chai Yan-Feng;Chai Yun-Peng
  • 通讯作者:
    Chai Yun-Peng
The New Hardware Development Trend and the Challenges in Data Management and Analysis
新硬件发展趋势及数据管理与分析的挑战
  • DOI:
    10.1007/s41019-018-0072-6
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    Data Science and Engineering
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Wei Pan;Zhanhuai Li;Yansong Zhang;Chuliang Weng
  • 通讯作者:
    Chuliang Weng
面向云平台非可信Hypervisor的保护机制综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机科学与探索
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    顾佳男;郑蓓蕾;翁楚良
  • 通讯作者:
    翁楚良

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其他文献

基于可能世界模型的关系数据不一致性的修复
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005041
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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    --
  • 作者:
    徐耀丽;李战怀;陈群;钟评
  • 通讯作者:
    钟评
基于增强关联规则的医学图像分类
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西北工业大学学报·24(3)·401-404,2006年6月
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋芸;李战怀;王勇
  • 通讯作者:
    王勇
云存储中支持失效文件快速查询的批量审计方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王惠峰;李战怀;张晓;孙鉴;赵晓南
  • 通讯作者:
    赵晓南
面向MapReduce的非对称分片复制连接算法优化技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘巍;李战怀
  • 通讯作者:
    李战怀
一种层次化的多媒体文档描述方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    西北工业大学学报·22(1)·6-10,2004年4月
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    闫剑锋;李战怀
  • 通讯作者:
    李战怀

其他文献

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李战怀的其他基金

新型非易失存储环境下的事务处理技术
  • 批准号:
    61672432
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
数据密集型计算环境下的数据管理方法与技术
  • 批准号:
    61033007
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    230.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
面向黑盒测试检出的缺陷分类与预测研究
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    32.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
    60573096
  • 批准年份:
    2005
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
支持Web中多媒体数据管理的数据模型及实现方法的研究
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    60373108
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
    60073055
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目
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  • 批准号:
    69473042
  • 批准年份:
    1994
  • 资助金额:
    6.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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  • 财政年份:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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