最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得
Mark一个上海交通大学东岳网络工作室的paper notebook
Mark一个大神的笔记
Edge computing
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Cloud
Rethinking Adaptability in Wide-Area Stream Processing Systems
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Multi-Query Optimization in Wide-Area Streaming Analytics
这是SOCC2018的一篇文章，关注的是如何在Geo-Distributed的情况下进行data analysis，提高WAN bandwidth的使用效率并提高性能。
在streaming analysis query中，很多情况下执行情况都是类似的，比如使用相同的input dataset或者perform the same data processing procedure（比如大家都用Twitter data，只是进行的analyze任务不同，有人做sentiment analysis，有人做topic啥的），这种就是本文所说的multi-query。本文的idea关注的就是optimizing multiple queries by applying multi-query optimization in a WAN-aware manner。这里有两个key point：multi-query optimization、WAN awareness（这是为保证multi-query的性能必须要加的）。
Streaming按照computional model又可以分为两类：dataflow和bulk-synchronous parallel。本文先focus on dataflow model，意思是data streams flow continuously
from data sources into the system and are transformed by a set of stream operators。streaming query可以被视为像SQL一样的查询语句。另外，本文中的系统是geo-distributed，意味着数据可能一开始存在A地，然后由B地的服务器处理，又交给C地的用户，数据就要飞过来飞过去。如果系统能对WAN的拓扑结构有所了解，就可以设计更优化的执行方案了。这也就是需要WAN-aware的原因。
Multi-Query Optimization这个概念也是在DB那边学来的，目的是identify the commonality between queries and potentially combine their executions to mitigate redundant executions。另外在我们这个场景中，Multi-Query Optimization需要be done in an online manner as new queries arrive by sharing any common execution incrementally。因为streaming analysis query通常都是deployed once and run indefinitely，中间停个机改一改是不现实的。2.2节的后半部分举了个例子：Query1和Query2虽然业务逻辑不完全相同，但仍然有很多可以share的元素（both queries partially share common input streams (US and EU) and perform similar data processing (e.g., filtering user info)），如果这些只执行一次就可以省下很多带宽。
下面详细介绍下这两个组件：
- Multi-Query Optimization：
- WAN-aware Optimization：
Wiera: Policy-Driven Multi-Tiered Geo-Distributed Cloud Storage System
本文关注的是Cloud Storage System的问题，重点关注在storage system具有很多tier（专门为不同application优化的，不同种类的Storage System。比如ElasticCache/S3/...）、分布在很多location（multi-DC）的情况下，如何进行data placement。目标是achieve desired fault tolerance or to serve a dispersed set of end-users。
本文提出了一个叫做Wiera的存储系统，将data placement的问题抽象成一个constrained optimization problem（比如minimize total cost），然后用一些算法来优化它。另外还要处理一些类似fault tolerance之类的问题。
看起来很像5105的pa3啊......一致性协议都用的一样的Quorum......
Streaming
TTL-based Approach for Data Aggregation in Geo-Distributed Streaming Analytics
这是一篇OSDI poster，后来转手就中了SIGMETRICS....orz
A TTL-based Approach for Data Aggregation in Geo-distributed Streaming Analytics
就是上面poster对应的长文...
Consensus
Flexible Paxos: Quorum intersection revisited
https://www.bilibili.com/video/av70763749
https://www.zhihu.com/question/320838210
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