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近日，ACM SIGMOD官網(wǎng)公布了2022年度吉姆·格雷博士論文獎（SIGMOD Jim Gray Doctoral Dissertation Award），獲得這一榮譽的是加州大學伯克利分校博士畢業(yè)生Chenggang Wu。
繼去年首位華人（姚班助理教授張煥晨）獲得獎后，今年是第二個華人面孔被授予該獎項！
ACM SIGMOD博士學位論文獎于2006年成立，每年頒發(fā)一次，旨在表彰數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域博士候選人的優(yōu)秀研究成果。2008年，ACM理事會重新命名該獎項，以紀念1998年圖靈獎得主、數(shù)據(jù)庫大師才Jim Gray。
本次獲獎?wù)逤henggang Wu，目前是公司Aqueduct的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO，Aqueduct是一家軟件即服務(wù)(SaaS)初創(chuàng)公司，致力于構(gòu)建機器學習預(yù)測基礎(chǔ)設(shè)施。
Chenggang Wu本科就讀于布朗大學計算機科學系，導師為 Stan Zdonik 和 Tim Kraska教授 。2020年，他從加州大學伯克利分校獲得博士學位，師從Joseph M. Hellerstein教授。博士期間，他在RISE Lab（前身是著名的伯克利AMP實驗室）從事研究工作。
從往屆獲獎名單中可以看到，Chenggang Wu是伯克利第三位獲得該獎項的博士生，另外兩位博士生Peter Bailis和Boon Thau Loo，分別在2017年和2007年獲得該獎項。他們也是Joseph M. Hellerstein教授曾指導過的博士生。Joseph M. Hellerstein與Michael Stonebraker和James Hamilton合作的論文《Architecture of a Database System》（《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)》），是數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的經(jīng)典之作。
Chenggang Wu的研究領(lǐng)域主要包括：以數(shù)據(jù)為中心的系統(tǒng)、分布式系統(tǒng)和機器學習技術(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫問題。他的研究論文曾入選數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的頂級會議 VLDB 2019（Very Large Data Bases） 和 ICDE 2018（International Conference On Data Engineering），并獲得best-of-conference citations。他經(jīng)常擔任PC會員和SIGMOD、ICDE、VLDBJ和TKDE等會議和期刊的審稿人。
他領(lǐng)導開發(fā)了超高速、靈活一致、自動擴展且低成本的鍵值存儲數(shù)據(jù)庫Anna，當時號稱是「世界最快」的KVS數(shù)據(jù)庫，一經(jīng)推出就引起了業(yè)界的熱烈討論。Anna后來被作為存儲背板構(gòu)建了下一代無服務(wù)器計算平臺Cloudburst。
Chenggang Wu獲獎的博士論文題目為“The Design of Any-scale Serverless Infrastructure with Rich Consistency Guarantees”，文章開發(fā)了構(gòu)建無服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計原則，可以實現(xiàn)卓越的性能、平滑無縫的可擴展性以及豐富的一致性保證。
論文地址：https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2020/EECS-2020-204.pdf
具體來說，這項工作提出了實現(xiàn)以上這些目標的兩個關(guān)鍵思想：基于格的無協(xié)調(diào)一致性和LDPC（邏輯分解與物理并置）。通過對一致性的形式保證，以及Anna鍵值存儲數(shù)據(jù)庫和Cloudburst無服務(wù)器計算系統(tǒng)實現(xiàn)的性能和可擴展性，這些想法得到了驗證。論文還展示了機器學習模型服務(wù)、社交網(wǎng)絡(luò)和機器人等領(lǐng)域的應(yīng)用。這項工作的意義在于，它及時地解決了當下分布式數(shù)據(jù)管理中具有挑戰(zhàn)性的問題，并為研究人員和實踐者提供了經(jīng)驗。
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