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挑战课题方向简介

研究分布式系统中存储、网络、计算资源的调度，实现资源共享与隔离能力，预测与调度能力：

1、解决资源占用波峰波谷重叠问题（例如DCN物理网络），将资源趋同性业务分开以削峰填谷，将资源互补型业务混合部署提高资源利用率。例如避免带宽型业务在region内扎堆到同一个集群，带来一个集群吞吐被打爆其他集群资源空闲。例如全球不同时区的离线业务可以时分复用，离线业务和在线业务时分复用；

2、感知业务行为，预先调度数据。例如电商批量建站行为大量拉取 ECS 系统盘快照 或 docker 镜像，此时存储（EVS/OBS）可以感知计算业务（ECS/CCE）的行为，由于这类快照和镜像具有高度趋同性（上千个实例使用同一个镜像），可以就近预加载，加速ECS、CCE批量启动时间，做到万级ECS/CCE实例秒级拉起，同时可以极大减少存储 incast 热点读。再例如分布式数据库计算节点failover场景下通过binlog、redo/undo log进行恢复，此时可以将这些log文件预先加载到近计算侧存储，加速上层业务恢复时间，提升业务侧SLO；

3、故障隔离和逃逸。例如在 DCN 物理网络中，大多通过五元组hash选路，如何利用server之间的mult-path提高吞吐利用率，如何利用网络mult-path通路构造故障逃逸通道，减少DCN网元故障的爆炸半径，缩短逃逸时间。

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