新闻动态

News

深信服存储研究成果亮相USENIX年度技术大会

/ 2016-06-30
2016年6月22日到25日,深信服受邀参加了在美国丹佛召开的USENIX ATC 2016 (USENIX Annual Technical Conference)会议。会上,深信服分享了近期在存储领域的最新研究成果,并回答了领域专家对当前技术状况的关注与疑惑。此次分享的解决方案可以广泛应用于存储系统去重和网络传输优化等场景,其方案的新颖性获得了参会人员的关注与认可。在此次会议参与以及和行业专家的交流中,深信服展示的科技创新成果得到了领域内人士的肯定,这也将推进深信服在存储技术领域继续钻研、创新,以取得更大进步。

USENIX ATC 2016 会议概要
USENIX ATC 2016于6月22 日在美国科罗多拉州丹佛召开,大会为期三天。USENIX ATC是计算机系统领域最古老的会议之一,也是中国计算机学会推荐的A类系统会议,计算机系统领域中Oak语言(Java的前身)、TCL、QEMU、ZooKeeper等一系列有影响力的研究成果都是在USENIX ATC发表或公布的。

今年的USENIX ATC吸引了来自学术界和工业界近300人参加,收到248篇完整投稿,经过大会组委会两轮评审,共收到820个评审意见,最终仅录用47篇,录用率为19%,竞争十分激烈。大会根据论文内容划分了12个议题(Session):数据中心网络、存储系统和KV系统、移动互联网及应用、系统和网络安全、云计算、体系结构、缓存与索引、能耗与性能、网络设计及案例学习、大数据、虚拟化、操作系统等。

此次大会录用论文有近一半的内容源于工业界的系统研究,微软、VMware、英特尔、三星、IBM、EMC等多家有全球影响力的公司在会议论文中表现活跃。同时学术界参与单位也涵盖了普林斯顿、斯坦福、加州大学伯克利分校、康奈尔等顶级名校。除了录用论文宣读,大会还增设了工业界的报告环节(Industry Talk),分享了来自IBM、EMC、Cloudera等公司的一些最新研究工作。

深信服现场分享存储领域研究成果
由于国内系统研究工作和科研实力的兴起,今年的USENIX ATC也出现了大批量来自中国大陆的研究人员的身影。今年大会录用论文有七篇来自中国大陆,包括清华大学、北京大学、华中科技大学、上海交通大学。深信服发表的论文系深信服公司与华中科技大学合作完成,这也是七篇大陆论文中唯一有中国大陆公司参与的研究工作。

深信服在USENIX ATC会议下午的存储系统议题发表了论文分享并回答现场提问。报告题目是:FastCDC: a Fast and Efficient Content-Defined Chunking Approach for Data Deduplication. 团队研究了数据去重系统中的基于内容分块算法问题。针对数据分块算法逐个字节处理速度慢的问题,研究团队提出了一种创新性的基于收敛分块的算法,以消除一些不必要的分块过程的哈希计算处理,从而数倍地提升数据分块的速度。此外,FastCDC还结合一些其他的优化策略,与经典Rabin分块算法比较,实现了分块速度十倍的提升,同时保障了数据去重的高压缩效率和低元数据开销等性能。这个基于技术创新的解决方案可以广泛应用于存储系统去重和网络传输优化等场景。

在提问和海报环节,纽约大学石溪分校的Rob Johnson教授问到了理论证明的问题,经典Rabin分块算法是得到充分理论证明的,而FastCDC采用的Gear哈希如何保证其效果的稳定性?研究团队的回答是目前是通过大规模的数据集验证了该方法的可行性,关于理论证明Gear哈希的稳定性还有待在后续论文版本中补充和完善。EMC的Philip Shilane博士还交流了FastCDC在分块速度和元数据开销的性能折衷的问题以及后续的分块算法的研究方向等,他也坦承他曾经研究过很长一段时间的分块算法,但是没有找到新的思路。此外,还跟其他参会人员交流了一下分块算法的细节问题。
创新,深信服的源源动力
本次USENIX ATC大会凸显了工业界和学术界的紧密结合,大部分工作都是以系统开发实践为导向的,并且涵盖了当前系统研究的热门话题:大数据、云计算、虚拟化、安全、移动互联网等。大会论文的探讨议题也是大多基于系统工作中真实的问题来展开讨论,并探讨解决方案的系统实用性。

深信服本次受邀在USENIX ATC大会分享深信服在存储领域的前沿技术研发成果,也是对深信服云计算业务发展的高度认可。从安全到云计算,为了给用户的IT业务带来更高的价值,深信服一直在通过多种途径支持持续创新。未来,也将继续致力于让用户的IT更简单,更安全,更有价值!

关注我们:

©2000-2016    深圳市深信服电子科技有限公司版权所有   |  粤ICP备08126214号   |  法律声明   |  隐私保护   |  廉洁&反舞弊举报