支持超大规模智能分析应用的云计算与大数据支撑技术

大规模智能分析应用所需的计算资源、存储资源急剧增长，给大数据并行处理及云计算资源管理带来巨大挑战。实验室从智能分析应用的资源需求特征出发，突破了一系列云计算资源管理及大数据处理支撑技术，形成了一套完整的理论体系和应用系统，并在科学大数据处理、城市智能安防等领域取得成功应用。具体成果包括: ① 在云计算资源管理方面，提出面向应用感知的柔性资源管理技术，为解决资源需求与供给不相称的难题提供新的思路。② 在并行化计算框架方面，提出了基于超块思想的分布式动态图划分机制，在超大规模图数据划分问题上取得创新突破。③ 在智能分析支撑算法方面，提出了针对PB级大数据的在线聚集查询算法和面向十亿顶点级的图数据子图近似匹配技术，攻克了海量数据秒级查询的难题。研究成果直接应用于丁肇中教授领导的国际阿尔法磁谱仪AMS 实验，研发了支持PB级AMS科学大数据处理的云计算支撑环境和大数据处理平台，为AMS实验顺利实施提供有力保证。

该项成果获973计划课题、国家自然基金国际合作重大项目、国家自然基金重点项目、国家国际科技合作专项项目各1项，以及12项国家自然科学基金面上/青年项目资助。发表SCI论文17篇，授权发明专利8项。围绕该工作，与MIT、CERN等国际著名大学和科研机构开展深度合作，共同发表了8篇物理学顶级期刊PRL论文，为AMS实验取得阶段性成果做出重要贡献。与南京市公安局合作实现基于警务云计算支撑环境的城市治安防控系统，成功应用于在南京举行的青奥会、亚青会和国家公祭等大型活动，社会效益显著，获得2016年江苏省科学技术奖二等奖。

计算机网络和信息集成教育部重点实验室（东南大学）