CNCC2023将于10月26日至28日在沈阳举行，会议期间将举办129场技术论坛，涵盖人工智能、安全、计算+、软件工程、教育、网络、芯片、云计算等30余个方向。本文特别介绍将于10月28日举办的【云边端协同环境下的数据存储与管理】技术论坛。
本论坛围绕低CPU开销的边缘存储系统构建、“端边云原生”的工业时序大数据软件架构、遥测数据云端存储与管理系统、边缘智能数据存储与管理、云边端协同数据管理等方面的最新研究成果、技术应用与发展前景进行深入探讨。
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云边端协同旨在基于传统的云计算基础设施，融入具有向边缘侧分布式拓展能力的中间节点，借助更靠近用户的智能终端，共同协力构建具有更广连接能力、更低时延开销、更优业务控制的下一代信息基础设施。由于云边端三侧的计算-存储-传输能力、服务目标、任务分配等存在较大的差异，给云边端协同的数据存储与管理提出了新的技术挑战。本论坛聚焦于云边端协同环境下数据存储与管理遇到的技术难题，探讨多位重量级专家在云边端协同环境下数据存储与管理方面的最新研究成果，并展开富有建设性的对话。
论坛安排
顺序
主题
主讲嘉宾
单位
1
低CPU开销的边缘存储系统构建与关键技术
舒继武
清华大学
2
“端边云原生”的工业时序大数据软件架构
王建民
3
遥测数据云端存储与管理系统
杨晓春
东北大学
4
边缘智能数据存储与管理
王桦
华中科技大学
5
云边端协同数据管理：思考与探索
王宏志
哈尔滨工业大学
Panel嘉宾
论坛主席
周可
华中科技大学二级教授/博导
共同主席
哈尔滨工业大学教授/博导
论坛讲者
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
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（computationalstoragedevice,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。
清华大学教授/博导、软件学院院长
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。
东北大学计算机科学与工程学院二级教授/博导
CCF杰出会员，“科技部中青年科技创新领军人才”计划，国家优秀青年基金资助，“教育部新世纪优秀人才支持计划”。辽宁省优秀科技工作者、辽宁省特聘教授、沈阳市人大常委会咨询专家，国家重点研发专项项目首席科学家。长期从事数据管理与分析领域的教学科研工作，主要研究方向包括大数据管理与知识工程、数据库理论与技术、数据质量管理、数据隐私保护、智能推荐等。IEEE/ACM高级会员。
遥测数据是通过传感器被遥测终端接收到的实时数据。来自遥测对象，反映遥测对象的数字特征或状态。云原生计算基金会（CNCF）提供了OpenTelemetry作为管理遥测数据的一组标准和工具的集合。报告将介绍支持OpenTelemetry的云端数据存储与管理系统，可以同时支持metrics和logs不同数据模型的存储与管理，实现混合数据模型的无缝集成，支持遥测数据的低存储成本、低内存开销、高速读写、和高效全文精确与近似检索能力。
华中科技大学武汉光电国家研究中心教授/博导
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。
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。
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