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研究型实习生 - 资源三层解耦形态下的云原生数据库研究

未披露 · 北京 / 杭州 · 阿里云

主分类:数据库与存储系统研发
软件开发与 IT
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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        "responsibilities": "基于存储和计算分离的第一代云原生数据库,其CPU和内存资源依然强绑定,导致计算和内存资源不能实现按量付费。因此,本团队对三层解耦技术进行了探索和实现,完全分离数据库内的CPU,内存,存储资源,并构成三个独立的资源池,用户可弹性扩展任何一种资源,且只需为其动态消耗的资源买单。基于以上背景,本项目聚焦但不局限于以下关键问题的研究:\n1、基于三层解耦形态的分布式事务机制。在资源三层解耦部署形态下,已有的分布式事务机制不再适用,需研究适用于三层解耦部署形态的高效分布式事务机制;\n2、基于三层解耦形态的死锁检测机制。对于并发执行的事务,如何结合三层解耦技术来避免死锁的发生,以及如何尽早检测到死锁并打破死锁,以减少事务执行的等待时间;\n3、探索结合机器学习的资源弹性扩缩容机制。如何结合机器学习的方法来对用户业务流量进行预测,并在数据库集群维度对资源进行调度和分配,在满足用户业务对数据库性能需求的同时,提升资源利用率并降低成本。",
        "requirements_text": "1、实现的原型系统及源码;\n2、相关技术方案申请专利;\n3、研究成果发表CCF-A类会议或期刊论文。",
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    "fulltext": "研究型实习生 - 资源三层解耦形态下的云原生数据库研究\n研究型实习生 - 资源三层解耦形态下的云原生数据库研究\n\n基础信息\n毕业起止时间要求:2027-11-01 - 2030-01-01\n职位类别:技术类\n招聘项目:阿里巴巴研究型实习生\n工作地点:北京 / 杭州\n\n职位描述\n基于存储和计算分离的第一代云原生数据库,其CPU和内存资源依然强绑定,导致计算和内存资源不能实现按量付费。因此,本团队对三层解耦技术进行了探索和实现,完全分离数据库内的CPU,内存,存储资源,并构成三个独立的资源池,用户可弹性扩展任何一种资源,且只需为其动态消耗的资源买单。基于以上背景,本项目聚焦但不局限于以下关键问题的研究:\n1、基于三层解耦形态的分布式事务机制。在资源三层解耦部署形态下,已有的分布式事务机制不再适用,需研究适用于三层解耦部署形态的高效分布式事务机制;\n2、基于三层解耦形态的死锁检测机制。对于并发执行的事务,如何结合三层解耦技术来避免死锁的发生,以及如何尽早检测到死锁并打破死锁,以减少事务执行的等待时间;\n3、探索结合机器学习的资源弹性扩缩容机制。如何结合机器学习的方法来对用户业务流量进行预测,并在数据库集群维度对资源进行调度和分配,在满足用户业务对数据库性能需求的同时,提升资源利用率并降低成本。\n\n职位要求\n1、实现的原型系统及源码;\n2、相关技术方案申请专利;\n3、研究成果发表CCF-A类会议或期刊论文。\n\n在招业务\n阿里云\n基于存储和计算分离的第一代云原生数据库,其CPU和内存资源依然强绑定,导致计算和内存资源不能实现按量付费。因此,本团队对三层解耦技术进行了探索和实现,完全分离数据库内的CPU,内存,存储资源,并构成三个独立的资源池,用户可弹性扩展任何一种资源,且只需为其动态消耗的资源买单。基于以上背景,本项目聚焦但不局限于以下关键问题的研究:\n1、基于三层解耦形态的分布式事务机制。在资源三层解耦部署形态下,已有的分布式事务机制不再适用,需研究适用于三层解耦部署形态的高效分布式事务机制;\n2、基于三层解耦形态的死锁检测机制。对于并发执行的事务,如何结合三层解耦技术来避免死锁的发生,以及如何尽早检测到死锁并打破死锁,以减少事务执行的等待时间;\n3、探索结合机器学习的资源弹性扩缩容机制。如何结合机器学习的方法来对用户业务流量进行预测,并在数据库集群维度对资源进行调度和分配,在满足用户业务对数据库性能需求的同时,提升资源利用率并降低成本。\n1、实现的原型系统及源码;\n2、相关技术方案申请专利;\n3、研究成果发表CCF-A类会议或期刊论文。",
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