【阿里巴巴集团】3万字详细版介绍阿里巴巴达摩院15个实验室研究领域和科研成果(12) |麻省理工学院|技

哥伦比亚大学计算机博士， IEEE Fellow 。拥有几十篇顶级会议和期刊论文，并持有多项专利发明。研究领域包括基于大规模分布式系统的数据计算处理方法和机器学习算法平台。曾任微软研究院研究员、微软研发合伙人。

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丁博麟
丁博麟达摩院智能计算实验室资深技术专家
伊利诺伊大学香槟分校博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，常年担任重要国际会议评审委员会评委。研究领域包括大规模数据的管理和分析等。曾担任美国微软研究院研究员。

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钱正平
钱正平达摩院智能计算实验室资深技术专家
华南理工大学博士。在系统及相关领域顶级会议发表多篇论文，并曾获EuroSys’12最佳论文奖。研究领域是分布式系统与数据并行计算。曾任微软亚洲研究院主管研究员。

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杨红霞
杨红霞达摩院智能计算实验室资深算法专家
杜克大学博士。拥有顶级论文30余篇。曾任IBM Watson研究员、Yahoo！主任数据科学家等职。目前致力于研发新一代结合超大规模知识图谱和图计算的推理系统。

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曾凯
曾凯达摩院智能计算实验室高级技术专家
加州大学洛杉矶分校博士，曾在美国加州大学伯克利分校AMP Lab从事博士后研究。拥有顶级论文20余篇，获SIGMOD 2012年最佳论文奖等。研究领域包括大规模分布式系统和数据库系统。曾任微软资深科学家。

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于文渊
于文渊达摩院智能计算实验室资深技术专家
爱丁堡大学博士。研究成果发表于SIGMOD等多个领域的顶尖国际会议，曾获SIGMOD2017和VLDB2010最佳论文奖， VLDB2017最佳演示奖。研究领域包括数据质量管理、图数据管理与计算等。曾担任七桥科技CEO、美国Facebook 研究科学家等。
数据计算数据库与存储实验室致力于新硬件加速、智能与自治化数据库、云上数据管理和系统资源调配、多态数据引擎、非结构化数据管理、数据库核心算法、数据存储、并行与分布式数据处理、数据安全等关键技术研究，实现数据库系统和底层存储系统高并发、高可靠性、分布式处理、数据一致性以及高响应和深度的数据分析能力。
研究方向

OLTP（线上事务处理）与HTAP（线上混合事务与分析）引擎

在单节点架构下，通过共享存储和状态的技术手段，将数据存储到多个节点上以实现拓容和事务处理的单机向上拓展能力。在多节点集群架构上，通过分片的技术手段构建分布式数据库以实现事务处理的集群向外拓展能力，同时通过GTM来进行事务并发的调节和数据读写一致性的控制HTAP引擎则实现了在一份数据上同时进行事务处理和分析处理的能力。

多模/多态， OLAP（实时在线分析）的NoSQL / NewSQL数据库系统

面对结构复杂而内容丰富的多模/多态数据，数据库系统需要对这类结构化，半结构化和非结构化数据进行融合分析，整合与清洗;实现结构化的特征提取和处理，需要不断提升的NoSQL / NewSQL以及实时在线分析系统的适用性，性能和效率。

数据安全与数据库系统安全

在传统的访问控制，防止SQL注入等基础上，一个核心挑战是如何在不牺牲数据库系统性能的前提下提高系统的安全和数据安全保护能力。数据库系统需要不断提高加密数据查询与更新（利用同态加密等相关技术），不经意随机存取，差分隐私等一系列关键技术在安全性和系统效率之间的平衡能力。安全硬件的快速发展也为发展安全数据库系统带来了新的机遇，例如如何利用英特尔SGX这样的安全硬件来构建新型加密数据库系统。