一、顶会概览
VLDB 2021上，阿里云较量争论平台MaxCompute参与的论文入选，核心分布式调度履行引擎Fangorn、基于TVR Cost模型的通用增量较量争论优化器框架Tempura等分别被Industry Track、Research Track录取。
作为数据管理与数据库领域三大顶级学术会议之一，VLDB每年都吸引了各大高校、科研机构与科技公司的论文投稿，许多重要技术成果都在VLDB上中选发布。
多篇研究成果的发布离不开25位较量争论平台传教师和达摩院传教师花费大量时间撰写和修改，传教师们通过撰写论文和参加学术会议，借助传教的力量，传播阿里云技术优势，为推动开放共赢的云较量争论生态作出积极贡献。
二、首次提出多种履行模式和调度策略混合的动态设计
Fangorn在业界首次提出通过混合履行模式来管理分布式功课的设计，允许履行框架自动探索性能与资源利用间的最佳平衡。 其采用的组件间轻耦合的分层架构，能根据实时数据统计信息，对分布式功课进行多层次的动态调整，为MaxCompute以及PAI平台上的多种较量争论功课提供自适应的最优履行计划。
”如何在超大规模集群和系统中，同时管理多种较量争论负载的问题，是当前业界数据公司的重点研究方向“，Fangorn在这些方向上的创新，以及在MaxCompute等多个生产平台上的全面落地，为分布式系统的多层次优化打开了大门。
Fangorn履行框架整体架构
三、首个基于TVR Cost模型的通用增量较量争论优化器框架
Tempura提出了一种介于传统流处理和批处理之间的全新增量较量争论模式，结合批处理的高资源利用率和流处理低延迟的优势，提供了在较量争论资源消耗、履行时间调度、查询延迟、数据处理粒度等方面的灵活权衡。提出了世界上首个基于TVR Cost模型的通用增量较量争论优化器框架，在集成众多现有增量较量争论方法的同时，用户可以随时增添任意自定义增量较量争论方法。
世界上首个落地生产的渐进式优化项目，在MaxCompute渐进式智能数据仓库业务中广泛使用，相比传统批处理，在缩短功课运行时间的同时，节省大量较量争论资源。
四、阿里云传教师、论文作者：
论文Fangorn:Adaptive Execution Framework forHeterogeneous Workloads on
Shared Clusters
陈颖达、王家忙、陆一峰、韩颖、吕志强、闵雪宾、才华、张炜、范浩川、李超、关涛、林伟、贾扬清、周靖人
论文Tempura:A General Cost-Based Optimizer Framework for Incremental Data Processing
王作至、曾凯、黄柏彤、陈唯、崔晓宗、王博、刘吉、樊莉亚、渠大川、侯震宇、关涛、李晨、周靖人
五、延伸阅读：
VLDB全称International Conference on Very Large Date Bases，是数据库领域的顶级学术会议，和SIGMOD、ICDE共同构成了数据管理与数据库领域的三大顶级会议。本次2021大会共收录了216篇Research Paper、23篇Industry Paper、56篇Demo Paper 。
论文Fangorn: Adaptive Execution Framework for Heterogeneous Workloads on Shared Clusters（http://vldb.org/pvldb/vol14/p2972-chen.pdf）
论文Tempura: A General Cost-Based Optimizer Framework for Incremental Data Processing（http://www.vldb.org/pvldb/vol14/p14-wang.pdf）
