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研究型实习生 - Tair Serverless KV内存池化技术研究

阿里巴巴

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  • 技术类

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岗位职责

Tair是基于云原生基础设施的Key-Value云数据库产品。在产品技术上期望通过云的规模化效应,基于云基础设施,面向海量大中小客户提供更加低成本和更好的弹性。 从工程实践和业务分析上看到对比当前主流的单租户架构模式,多租户的架构聚合度提升带来的成本优化能极大的提升云的竞争力,但同时在安全合规和租户影响上面对的挑战也比较大。 对比传统Share-Nothing架构的,Disk-Disaggregation, Memory-Disaggregation等技术在资源的快速弹性上带来很大的提升,也同样需要面对资源池化后的延迟一致性等问题。 基于以上背景,本项目期望聚焦如下技术问题的研究:

  1. 优化KV存储引擎在多租户场景的延迟表现;
  2. KV存储引擎在多租户场景下的资源隔离、限流相关技术研究。

职位要求

  1. 功能完整的原型代码,相关技术经过验证,具备合入产品的要求,用Java / C ++等实现;
  2. 描述清晰的设计文档,包括验证的方法;
  3. 详细的产品性能、功能正确性、业务落地可行性等测试报告,具备明显的技术指标提升;
  4. 发表阿里认可的CCF-A类或者领域内顶级会议、期刊论文;
  5. 专利申请。

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