2019年6月10日，由北京大学和中国科学院计算技术研究所共同发起，由北京大学计算机科学技术研究所承办的“大数据软件栈研讨会”在北京大学英杰交流中心如期举行；参会代表包括北京大学、清华大学、中科院计算所、软件所、网络信息中心、中电15所、北京信息科学技术研究院、华中科技大学、国防科技大学、中国人民大学、百度、腾讯、天津麒麟等全国20所高校、科研院所和企业的专家学者。研讨会由计算机所邹磊教授和中科院计算所郭嘉丰研究员共同主持。

会议现场

程学旗研究员作开场致辞

中国科学院计算技术研究所副所长程学旗研究员进行开场致辞，分析了目前国内大数据行业发展背景，并邀请在座学界业界的专家学者广泛交流，在大数据软件和系统平台方面共同进行探讨；尤其指希望与会专家能针对如何构建下一代大数据软件栈和大数据操作系统各抒己见、深入研讨。

陈性元教授作报告

北京信息科学技术研究院副院长陈性元教授作“大数据安全技术——主要挑战与对策思考”报告。陈教授分享了近年来其对大数据安全领域学术界成果的研究综述。陈教授首先指出了大数据安全面临的“3个不适应”的挑战，尤其指出了在构建下一代大数据软件栈中需要考虑的安全因素。

廖小飞教授作报告

华中科技大学廖小飞教授作“大数据操作系统：初步分析”报告，分享了他对大数据操作系统的思考。廖小飞教授提出建设大数据操作系统首要解决的是两个维度的多样性和复杂性问题，即处理类型的维度和层次关系的维度。廖教授从高时效大数据操作系统的挑战、支撑、内涵和外延部分分别给出了进一步讨论。

郭得科教授作报告

国防科技大学郭得科教授作“面向大数据应用的边缘计算关键技术”主题报告。郭得科教授从大数据处理边缘计算演变的背景出发，介绍了边缘层整体研究架构。并从边缘层结构化分布式存储和非结构化分布式存储两个思路展开，提出建立边缘计算联盟的架构，同时也指出了边缘计算联盟的挑战。

沈志宏研究员作报告

中国科学院计算机网络信息中心沈志宏研究员作“大数据融合管理：需求，现状与实践”主题报告。沈志宏研究员着重分析比较了 5 种不同的融合管理架构，包括非融合管理，多模型融合管理，多元存储融合管理，适配型融合管理以及增强型融合管理等。

陈跃国教授作报告

中国人民大学陈跃国教授作题为“大数据分析流程的加速技术”主题报告。陈跃国教授分析了大数据分析流程的核心难题，并介绍了多种加速技术。

邹磊教授和郭嘉丰研究员主持圆桌讨论

本次会议围绕 “大数据操作系统”和“大数据管理分析引擎”的两个议题分别展开了激励的研讨；围绕大数据操作系统和大数据管理与分析引擎相关的 9 个问题热烈展开。在场嘉宾纷纷发表意见，对焦点问题形成更加深入的思考与观点。对于大数据操作系统的内涵、外延和实现的路径，与会的专家们都表达了各自不同的学术观点；尤其是对于大数据操作系统与传统操作系统的区别和联系方面，形成了明显区别但是又是相关的两派学术观点：同时对于大数据应用场景下所碰到的数据管理和分析的痛点问题专家们也进行了激烈的研讨，例如缺乏有效的大数据的关联融合方法与系统平台，以及目前的大数据软件栈工具性软件多但彼此标准缺失、适配性差，难以形成合力。