2022年2月22日上午， 中国科学院深圳先进技术研究院研究员张涌博士应邀通过线上作了题为 “Data caching in Next Generation Data Services”的学术报告，实验室师生在东五楼210学术报告厅集中观看了整场报告。

云上数据缓存是提高各种数据应用程序服务质量的有效解决方法，不过在使用过程中还需要考虑管理云上缓存的经济成本。本次报告主要关注成本驱动的云数据缓存问题：在一个m个服务器全连通的网络中，每个服务器缓存数据和传输数据都存在成本，给定一个长度为n的共享数据项的请求流R，在每次处理完成请求后，服务器如何决定该数据项继续缓存还是丢弃，以最小化总的传输和缓存成本。针对离线请求，报告介绍了一种基于最短路径的优化算法，可以在离线情况下在O（mn）时间内最小化成本，此外对于在线到达的请求序列，报告介绍了一种基于扩展预期缓存的思想，2-竞争比的高效在线算法。

张涌博士现任中国科学院深圳先进技术研究院研究员，香港大学名誉教授。中国运筹学会数学规划分会理事，中国计算机学会理论专委会委员。2007年博士毕业于复旦大学计算机系。之后在德国柏林工业大学数学系做博士后，香港大学计算机系任职高级研究员。张涌博士的研究方向包括算法优化、分布式计算等，近年来在本领域中国际知名会议和期刊上发表文章超过100 篇。张涌博士近年来承担了多项国家和省部级科研项目，包括国家自然科学基金、科技部国家重点研发计划、中科院重点部署项目等。

以下是张涌研究员本次报告的PPT，供大家学习和参考。