2月26日，存储行业顶级国际会议FAST2020（18th USENIX Conference on File and Storage Technologies）在美国圣克拉拉举行，大会公开论文名单显示，阿里巴巴3篇第一作者论文入选，是全球入选数最多的企业。
FAST是由美国高等计算系统协会(USENIX)主办的顶级国际会议，也是中国计算机学会CCF推荐的A类国际学术会议。今年，FAST2020在138篇论文中收录23篇，接收率仅为16.6%，代表了存储行业最高水平。
阿里巴巴在存储领域的研发积累深厚。经过十年的应用实践和技术迭代，全球第三、亚太第一的阿里云，拥有国内最强大和丰富的云数据库产品家族。阿里巴巴自研国内首个云原生数据库PolarDB，被SIGMOD等国际顶级数据库会议多次收录，并获颁第六届世界互联网大会“世界互联网领先科技成果”，带领国产数据库走向世界。
本次被FAST2020收录的三篇论文，均响应业务增长带来的技术挑战，分别就PolarDB计算下推、存储软硬件结合和内存技术优化等主题，提出创新解决方案，在提升存储系统整体性能的同时，有效降低能耗和成本。目前三个项目的研究成果已广泛应用于阿里核心业务。
PolarDB采用存储计算分离、软硬一体化设计，满足大规模应用场景需求，极受业界瞩目。在本次FAST2020，阿里团队公布了PolarDB的最新研究成果。
在《POLARDB结合可计算存储: 高效支持云原生关系数据库的复杂查询操作》一文中，阿里团队针对PolarDB，把SQL和存储引擎的计算逻辑下推到底层共享存储，并通过定制SSD内部的FPGA进一步下推计算至存储节点的SSD内部，完成更高效率计算的同时，大幅降低主机和网络带宽占用，为PolarDB在复杂查询场景下带来4~5倍的吞吐提升。
另两篇文章，聚焦键值存储（KVS）。
在《FPGA加速Compactions操作，基于 LSM-tree的键值存储》一文中，研究团队首次引入异构硬件FPGA，实现KVS核心操作Compaction加速，较仅CPU处理能力提升2~5倍，整体吞吐性能提升23%，能效提升31.7%。
在《HotRing：热点感知的无锁内存键值系统》一文中，阿里团队提出新型热点感知内存KVS — HotRing，采用轻量级的热点识别策略，在未增加元数据存储开销的同时，还对幂率分布的热点场景进行大量优化，使得HotRing的引擎吞吐性能可达600M ops/s，单次访问平均只需100ns，比目前最快KVS性能提升2.58倍。
