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University Of Washington 计算机专业调研 & 产业分析报告

University Of Washington 计算机专业调研 & 产业分析报告 . 刘 鹏 互联网信息工程研发中心 2012 年 5 月 30 日. 目 录. 综合介绍 研究方向 TOP 3 感兴趣的教师 论文分析 学术研究与产业结合 相关产业 带来的好处 创业计划. University Of Washington. UW CSE 一直稳居美国计算机前十位。. UW CSE 的研究方向（共 13 个）. 人工智能，机器人技术和机器学习 操作系统，网络和分布式系统 计算机图形学，计算机视觉，动画 人机交互和普适计算 计算机安全和保密

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  1. University Of Washington计算机专业调研&产业分析报告 刘 鹏 互联网信息工程研发中心 2012年5月30日

  2. 目 录 • 综合介绍 • 研究方向 TOP 3 • 感兴趣的教师 • 论文分析 • 学术研究与产业结合 • 相关产业 • 带来的好处 • 创业计划

  3. University Of Washington UW CSE 一直稳居美国计算机前十位。

  4. UW CSE 的研究方向（共13个） • 人工智能，机器人技术和机器学习 • 操作系统，网络和分布式系统 • 计算机图形学，计算机视觉，动画 • 人机交互和普适计算 • 计算机安全和保密 • 理论计算 • 系统编程和编程语言 • 计算机体系结构 • 嵌入式系统，超大规模集成电路 • 数据库，信息检索，智能互联系统 • 软件工程 • 计算生物学和合成生物学 • 计算神经科学和脑机接口

  5. 研究方向 TOP 3 • 计算机体系结构 • 人工智能与机器人 • 人机交互

  6. 研究方向 TOP 3 • The architecture group has a history of impactful and innovative thinking. The now-pervasive simultaneous multithreading was developed here at CSE. U.S. chip manufacturers： the Alpha microprocessor line ⇒Simultaneous Multithreading

  7. 研究方向 TOP 3 • The UW artificial intelligence group are one of the top centers for AI research in the world, as demonstrated by our consistently winning paper awards at the top AI conferences and our many faculty awards. • Paper awards ： • International Conference on Machine Learning • International Symposium on Experimental Robotics (ISER) • AAAI Conference on Artificial Intelligence …. • 20个顶尖的教师，还有许多博士后，Google 、Microsoft Research、Nest、Intel等研发人员。

  8. 研究方向 TOP 3 • The Human-Computer Interaction group pursues innovative research attacking high-impact problems. • The CSE’S Human-Computer Interaction is one of the most important parts in dub（跨校园的HCI设计研究院）。

  9. 感兴趣的三位老师 • Balazinska从美国麻省理工学院获得博士学位（2006年）。 • 曾获得NSF职业奖（2009），10年最有影响力论文奖（2010），惠普实验室的研究创新奖（2009-2011年），Rogel学院支持奖（2006年），微软研究院研究生奖学金（2003-2005年），和几个最佳论文奖（2002年和2010年）。 • Balazinska的研究兴趣是数据库和分布式系统的广泛领域。目前的工作重点是数据密集型可扩展的计算，科学数据管理，云计算和流处理。 Database Research Group Magda Balazinska Publications: 74 Citations: 2198

  10. 感兴趣的三位老师 • Awards • ACM/SIGOPS Mark Weiser Award, 2005 • ACM Fellow, 2005 • Diane S. McEntyre Award for Excellence in Teaching, 1995 • NSF Presidential Faculty Fellowship, 1994 • Alfred P. Sloan Research Fellowship, 1994 • NSF Young Investigator Award, 1992 • Award Papers • HPDC. Selected as one of the best twenty papers in last twenty years at HPDC. • Best Paper, 2010 NSDI • Best Paper, 2009 IMC • 目前的研究重点：改善互联网的可用性领域和构建下一代对等（P2P）系统 Security and Privacy Tom Anderson Publications:219 Citations:13674

  11. 感兴趣的三位老师 • He graduated from Indian Institute of Technology . • He joined the Turing Center at the University of Washington as a Research Assistant Professor. • 主要的研究兴趣是人工智能领域 ,当前的研究项目有：公开信息提取 、半开放式的信息提取 、大型的概率规划、常识知识提取 。 Artificial Intelligence Mausam Publications: 29 Citations: 251

  12. 论文分析 • << HaLoop: Efficient Iterative Data Processing on Large Clusters >> Selected for Best of VLDB 2010 issue of VLDB Journal Yingyi Bu Chinese University of Hong Kong Magdalena Balazinska University of Washington Michael Ernst University of Washington

  13. HaLoop研究价值 • HaLoop not only extends MapReduce with programming support for iterative applications, it also dramatically improves their efficiency by making the task scheduler loop-aware and by adding various caching mechanisms. • We evaluated HaLoop on real queries and real datasets. Compared with Hadoop, on average, HaLoop reduces query runtimes by 1.85, and shuffles only 4% of the data between mappers and reducers.

  14. 亮点与难点分析 • 亮点： • New Programming Model and Architecture for Iterative Programs • It offers programming interfaces (SetFixedPointThreshold、SetMaxNumOfIterations). • Loop-Aware Task Scheduling • enables data reuse across iterations. • Caching for Loop-Invariant Data • reduces the I/O cost for loading and shuffling them in subsequent iterations • Caching to Support Fixpoint Evaluation • avoids the need for a dedicated map-reduce step for fixpoint or convergence checking

  15. 亮点与难点分析 • 难点： • Scheduling Algorithm • the pseudocode for the scheduling algorithm:

  16. The Architecture of HaLoop

  17. 学术研究与产业结合 云存储 云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统。

  18. 什么是云存储？ • 云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网格技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。 当云计算系统运算和处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置大量的存储设备，那么云计算系统就转变成为一个云存储系统; • 所以云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统

  19. 云存储的基本特征和应用领域

  20. Application Servers Backup Servers File Servers 云计算 云网络 SwitchedGb Ethernet PS Series Array Free Space E-mail Shares SQL 云存储 Shares Backups AD/Dom Shares Backups 云存储的构架

  21. 相关产业 • 云存储与哪些产业相关 • 云计算产业（分布式软件即服务（SaaS）和IT即服务（ITaaS）） • 数字媒体产业（信息、视频、照片） • 数据库产业（以数据存储和管理为核心 ） • 服务提供平台

  22. 带来的好处 • 云存储可以给哪些企业/产品带来好处？ • 医疗行业（电子病历、数字化医疗影响和医疗记录 云存储归档 ） • 电子商务企业 • 为企业提供空间租赁服务 • 提供企业级远程数据备份和容灾服务 • 视频监控系统（平安城市项目---联网监控产 生 海量的高清视频 ） • 全球音乐电子市场、智能云电视等娱乐服务供应商以及终端提供商

  23. 创业计划 • 企业CIO考虑的问题 企业的要求 CIO考虑的问题 • IT与业务目标相统一增加盈收，同时控制成本 • 利用IT提高组织的灵活性和应变能力 • 如何利用IT提高员工及部门的工作效率 • 增加收入，控制成本 • 发挥主营业务优势，多元化发展 • 提高人员工作效率

  24. ZB EB 控制开销 立刻采取措施，也许还能控制住成本 PB Web content E-mails Media Reports Documents TB GB 数据 需要控制存储容量的增长 信息爆炸与预算的匹配情况 预算 2000 2005 2010 2015 存储需求及应用的变化… • 信息多样化 • 类型多样化-文本， 非文本 • 各种多媒体信息，图片，图像 • 数据爆炸 • IDC报告，存储发货量PB每年增长60% • 文本消息仅在美国每天就生成400TB数据 • 应用动态变化 • 存储效率性 • 服务及时性 • 数据安全性

  25. 创业计划 • 传统数据中心的成本支出结构——“冰山模式” 28% 72% 问题： 如何节省运营性支出把预算更多地用于IT基础设施创新？

  26. 灵活性 基于云的大型网络数据和应用中心 IT即服务 Business and IT Workloads + = + 成本 虚拟化 标准化 自动化 … 释放预算给新投资并且加快部署新能力.

  27. 创业计划 • 商业模式 目前主流商业模式 免费模式 免费+收费结合模式 附加服务模式

  28. 创业计划 • 我们的商业模式 phase 4 phase 1 phase 2 phase 3

  29. 创业计划 • 产业链： • 软、硬件制造商—“云计算”运营商—应用开发商—最终用户 • 服务对象： • 中小企业：希望减少IT初期投资和运营开销，专注于业务系统的使用及开发。 • 新兴企业：形成业务价值链、产生更多的新兴服务。

  30. Thanks！

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