【最新比赛】蚂蚁集团绿色计算大赛 #时序预测 #调度算法 #数据压缩

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以下内容摘录自比赛主页

Part1赛题介绍

题目

蚂蚁集团绿色计算大赛

• 赛道一: 数据中心流量时序预测

• 赛道二: 云原生分时调度

• 赛道三: 数据库分布式存储设计

标签

时序预测、调度算法、数据压缩

主办方

• 指导单位：绿色计算产业联盟

• 主办单位：蚂蚁集团

• 平台技术支持单位：ATEC前沿科技探索社区

• 大赛运营合作伙伴：实战云

背景

2020年国家双碳战略的确立与实施，绿色低碳已经成为全社会的重要议题，也是科技从业者的重要使命和责任。

本次大赛，源自蚂蚁森林真实的应用场景，从系统软件层、云原生技术层、算法层等全方位考察算力效率与绿色低碳技术能力，同时，希望借由本次大赛联合专家、学者、高校、学生一起，共同提升行业技术水位，以科技创新共同倡导和践行绿色可持续发展。

Part2时间安排

Part3奖励机制

Part4赛题描述

赛道一: 数据中心流量时序预测

本赛道将重点考察数据中心流量的长期时序预测能力及算力效率。大赛提供近1600个应用的流量数据， 期待选手通过创新算法，构建鲁棒、有效、低能耗的预测模型，解决AI弹性容量技术中关键的流量预测问题, 通过技术的力量践行绿色减碳的使命愿景。

赛道二: 云原生分时调度

本赛道将重点考察选择在多目标的情况下，既要保证业务的稳定性，又要尽量提升资源利用率，如何做到全局的最优。

当前蚂蚁存在一批（共计 150000 个）具有分时特征的应用实例（instances） 待调度至某集群的 12000 台空闲物理机中（host）。要求实现一套分时调度算法， 将上述给出的应用实例编排入给出的物理机中，在保证应用实例间互斥不打破与物理机资源合理分配的情况下， 尽可能少的使用物理机和尽可能均衡各个时间段的资源利用率。

赛道三: 数据库分布式存储设计

本赛道将重点考察存储系统的设计和优化，支持高效的编码、查询操作。

蚂蚁自研的分布式数据库OceanBase 为了节省空间，常常会对数据文件进行编码压缩。 一个好的编码压缩算法，常常会节省很多成本。不过，因为数据存储都是为了读取，因此在考虑压缩率的同时， 还需要考虑数据解码/解压出来的效率，就是读取压缩数据的效率。

选手需要在 miniob 的基础上实现数据的编码压缩功能。 我们会在测试时创建一个表，并导入大量数据， 选手需要对表数据文件和索引文件进行编码压缩。数据导入完成后，测试程序会随机选取一些数据进行查询。 选手需要修改miniob代码，在一定时间范围内，完成数据导入和数据查询。

miniob是OceanBase与华中科技大学联合开发的、面向"零"基础数据库内核知识同学的一门数据库实现入门教程实践工具。

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