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关于清华大学相关论文范文,与计算机发表期刊北京相关毕业论文致谢
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sareraisedforbetterutilizingthemtoimprovetheperformance/power/reliabilityoffutureputingsystems.Forexample,howtomodelsuchemergingmemorytechnologiesWhatwillbetheimpactsonthefuturememoryhierarchyWhataretheresearchchallengestoovereforsuchanewmemoryhierarchyWhatwillbethenovelapplications/architectureswithemergingmemorytechnologiesThistalkwillpresentongoingworkthattriestoanswerthosequestions.First,thespeakerwillprovideanoverviewofarchitecturalmodelingtechniquesforemergingmemorytechnologies.Next,thespeakerwilldescribenovelarchitecturaltechniquesthatexploitthesenewmemorytechnologiesinputermemoryhierarchies.Finally,novelapplicationsthatleveragestheuniquebenefitsoftheseemergingmemorytechnologieswillbepresented. 报告2题目:大数据存储,管理与分析常雷,博士.毕业于北京大学信息科学技术学院,获得数据仓库与数据挖掘方向博士学位.2016年7月加入EMC,主要研究领域包括数据库,数据分析,存储和云计算等.2016年4月,加入EMCGreenplum,领导并负责Greenplum中国高级研究与开发团队的工作.在国际顶级数据管理期刊和会议曾发表数篇论文,并拥有多项专利.
摘 要:大数据存储与管理随着云计算,Hadoop,Greenplum,Amazon的兴起,业界争论不断,例如着名数据库专家MichaelStonebraker等人就MapReduce发表的一些评论而导致了一次MapReduce和数据库系统的大辩论,另外NoSQLvsSQLvsNewSQL的争论也是层出不穷.到底云计算时代的存储和大数据管理会走向何方在这个报告里面,我们将会从数据管理的基础及历史谈起,介绍最新的数据管理技术,并且探讨大数据管理与分析的未来发展方向.
报告人:武永卫,博士.清华大学计算机系教授,博士生导师,担任深圳清华大学研究院容灾与云计算实验室副主任,中国国家网格运行管理中心副主任,中国计算机学会通讯专栏编委,国际期刊JOWUA,IJNDC编委,曾多次担任ICPP,PDP等国际会议的程序委员会主席或委员,作为项目负责人先后主持过国家863,973,国家自然科学基金,基金国际合作,欧盟第6框架,CNGI,HP,Intel等项目,在国内外学术期刊IEEETransactionofParallelandDistributedSystems,学术会议ACMSymposiumonHigh-PerformanceParallelandDistributedComputing等发表学术论文近80篇,其中被SCI检索25篇,EI检索57篇,其中两篇论文获得IEEEIMIS2016和IEEEScalCom2016的最佳论文奖,申请发明专利8项,其中获授权5项.曾获2007年教育部科技进步一等奖(排名第十三),2016年国家科技进步二等奖(排名第六),2016年日本大川基金,2016年中创软件人才奖等奖项,2016年深圳杰出青年基金获得者.
报告摘 要:随着信息时代数据的指数级增长,数据的存储和使用模式也随之发生了变革,用户正在期望永不丢失,安全可靠的数据存储和随心所欲,无拘无束的数据使用.本讲座首先对国内外云存储的现状进行分析,随后以HDFS为例就云存储的核心----分布式文件系统进行讲解,主要介绍其中的数据如何存放,元数据如何管理,数据访问性能,副本机制,缓存和一致性,垃圾回收和容错等关键问题,第三部分将讨论云存储的核心问题:用户的隐私保护,重点讲解如何使得云存储服务商不能查验用户数据的问题,之后将介绍两类主要的云存储产品Dropbox和MeePo,分析他们各自的特点,应用场景和使用模式.最近,云存储提供商如雨后春笋般涌现,如何基于多个云存储服务构建自己所期望的合理云存储应用成为了研究的热点,讲座的最后我们将分享这方面的相关内容.
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报告4题目:大规模数据处理的系统结构,方法以及发展趋势
1999年在清华大学计算机科学与技术系获得工学学士学位,其后在清华大学计算机科学与技术系高性能计算研究所攻读博士学位.2004年7月获得
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报告摘 要:近几年来,随着互联网规模的扩展以及用户的极速增长,大数据处理的技术和方法越来越受到工业界以及研究界的关注,理解这些处理技术的背后实现原理也越来越重要.工业界的大公司如谷歌,微软等公司也通过论文的形式部分公开了其内部所使用的方法.本讲座将关注于这方面的内容,包括大规模数据处理的系统结构,所使用的方法以及最近的发展趋势.讲座首先关注与数据存储的方式,即各种形式的数据是如何存储在系统中的,存储形式包括分布式文件系统,分布式的键值对存储以及分布式数据库存储用以半结构化数据存储.之后将讨论构建在数据存储之上的数据处理技术,包括各种不同的离线处理技术,在线数据查询技术.在最近几年,开源社区也依据这些大公司的公开的文献构造了大规模的数据处理开源软件,在讲座的最后将讨论这方面的相关内容.
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