统一存储构想
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2022
Ceph-数据丢失研究
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Storage meets ai
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Storage Technologies Meets Artificial Intelligence: A Survey
自适应索引
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AegisKV
2022上半年论文计划
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2022上半年计划 （2月~10月）
强化学习相关调研
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大模型相关调研
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2021
存储优化专题总结
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Smartnic survey
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SmartNIC Survey
AI-IO优化思考
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RocksDB-Learned Range Filter
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工作总结和未来思考
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Conclusions and future work
基于强化学习的数据分布
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Learning Replica Placement with RLRP
基于强化学习的存储优化研究
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Replica Placement
数据分布和负载均衡分析
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本文通过分析Ceph Crush算法的问题，总结数据分布和负载均衡的相关算法和策略，思考对Crush算法的优化途径。
AI-优化方向
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本文主要介绍优化AI的主要方向，包括三个方向:计算、网络和存储。重点分析两个方向:并行训练优化和GPU不足(大batch-size问题)。
Paper-FAST’21
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本文主要介绍FAST’21的论文。
观影感悟1
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<!– — title: 影视-越狱
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读书感悟1
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<!– — title: 小说-明朝那些事
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Life
兴趣爱好
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Learned index-string处理
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Project
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title: Projects and Files
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Projects
2020
Paper-OSDI’20
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本文主要介绍OSDI’20的论文，重点介绍存储模块。
Learned index-调研和分析
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RocksDB-删除机制研究
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本文主要介绍RocksDB的删除机制和优化策略分析。
RocksDB-读性能优化研究
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本文主要介绍RocksDB的读优化研究。
Arachne-用户态线程
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本文总结一个用户态线程库-Arachne。
Ceph-数据分布研究
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本文主要介绍Ceph数据分布策略研究。
Ceph-Seastore
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本文总结Ceph最新的Seastore。
Ceph-Crush算法和MapX
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本文总结MapX论文和Ceph Crush算法。
Ceph-BlueFS性能测试
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本文总结Ceph-Bluefs性能测试。
Ceph-Bluestore的Cache分析二
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本文总结Ceph-Bluestore的Cache的代码详解。
Ceph-IO瓶颈分析二
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本文详细分析Ceph-IO瓶颈。
Ceph-Bluestore的Cache分析一
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本文总结Ceph-Bluestore的Cache分析，进一步了解见代码详解
Ceph-IO瓶颈分析一
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本文总结Ceph-IO瓶颈，这是第一版简单分析，详细分析见第二版
Ceph-Bluestore代码分析
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本文总结Ceph-Bluestore代码分析。
Ceph-性能追踪研究
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本文主要介绍Ceph分布式追踪，主要参考[1]
Ceph-OSD读流程
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本文总结Ceph-osd的读流程。
Ceph-读写流程
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本文总结Ceph读写流程。
Ceph-学习资料总结
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Ceph-优化总结
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本文总结Ceph优化方向。
Ceph-单机部署
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本文总结Ceph单机部署流程。
KV Store优化总结
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本文总结键值存储优化研究。