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个人简介

梁锋,主要研究方向为分布式系统与数据库、分布式机器学习与数据挖掘,以及智能生物信息交叉的前沿方法。2012年本科毕业于南京大学软件工程专业,2017年博士毕业于香港大学计算机科学专业,深圳市海外高层次人才。在IEEE TPDS、TNSM、IPDPS、HPDC等计算机领域顶级国际期刊和会议上发表多篇论文,曾获得ACSAC’17最佳论文奖,发明并授权两项分布式数据库相关PCT专利。曾担任IPDPS-HPPAC、SocialMeta等国际会议会程主席或TPC,担任加拿大计算机竞赛香港区程序主席;曾任职华为2012实验室高级研究工程师,是华为分布式云数据库强一致性可读特性的发明者;曾担任具有超过300万的全球用户的教育科技公司创始人及首席技术官,并获得深圳市留学人员创业基金。

研究领域

分布式系统与数据库,分布式机器学习与数据挖掘,以及智能生物信息交叉的前沿方法

教育经历

2012年9月-2017年1月,香港大学计算机科学专业,博士

2008年9月-2012年6月,南京大学软件工程专业,本科

工作经历

2023年6月-至今,深圳北理莫斯科大学人工智能研究院,副教授

2018年7月-2023年5月,深圳市九枫科技有限公司,创始人&CTO

2017年3月-2018年6月,华为技术有限公司,高级研究工程师

发表论文

[1]T. Li*, F. Liang*, J. Quan, C. Huang, T. Wang, R. Huang, and X. Hu, "Taste: Towards Practical Deep Learning-based Approaches for Semantic Type Detection in the Cloud", 28th International Conference on Extending Database Technology (EDBT), 2025. (CCF-B会议,共同一作)

利用多任务倾斜模型及元数据甄别的两阶段方法,实现大规模云上关系型数据的高效、无侵入的语义类型识别。

[2]F. Liang, F.C.M. Lau, H. Cui, Y. Li, B. Lin, C. Li, and X. Hu, "RelJoin: Relative-cost-based Selection of Distributed Join Methods for Query Plan Optimization", Elsevier Information Sciences, 2024. (中科院1区,IF: 8.23)

通过一种新颖的基于数据集相对大小的成本计算方法,对分布式环境下的各种join操作选择最优的物理实现以实时优化查询计划。

[3]W. Guo, B. Lin, G. Chen, Y. Chen and F. Liang, "Cost-Driven Scheduling for Deadline-Based Workflow Across Multiple Clouds", in IEEE Transactions on Network and Service Management(TNSM), vol. 15, no. 4, pp. 1571-1585, 2018. (CCF-C期刊)

在跨云环境中调度时间限制的科学工作流,使用分散粒子群优化技术降低计算和网络代价。

[4]F. Liang, F.C.M. Lau, H. Cui and C.-L. Wang, "Confluence: Speeding Up Iterative Distributed Operations by Key-dependency-aware Partitioning", IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS), 2018. (CCF-A期刊)

在迭代式分布式计算中,定义和利用关键字的依赖关系,降低shuffle网络负荷。

[5]J. Jiang, S. Zhao, D. Alsayed, Y. Wang, H. Cui, F. Liang, and Z. Gu, "Kakute: A Precise, Unified Information Flow Analysis System for Big-data Security", Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC), 2017. *Distinguished Paper Award (CCF-B类会议)

通过引用传播和标签共享技术实现高效的分布式框架下的信息流跟踪。(最佳论文奖)

[6]F. Liang and F.C.M. Lau, “BAShuffler: Maximizing Network Bandwidth Utilization in the Shuffle of YARN”, 25th ACM International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC), 2016. (CCF-B会议)

根据TCP max-min fairness特性对分布式计算节点的网络负载进行监控,动态分配shuffle任务,通过最大化利用集群中网络资源实现shuffle计算性能的提升。

[7]F. Liang and F.C.M. Lau, “SMapReduce: Optimising Resource Allocation by Managing Working Slots at Runtime”, 29th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2015. (CCF-B会议)

根据分布式计算中map和reduce计算不同特性,通过对两者不同的工作负荷进行实时动态的计算资源分配,最大化分布式计算资源利用和计算吞吐量。

[8]D. Liu, J. Chen, F. Liang and X. Fan, “A Performance Analysis for Hadoop under Heterogeneous Cloud Computing Environments”, Journal of Integration Technology, Issue 4, 2012.

指出异构云环境下Hadoop性能下降的问题和原因分析。

专利

1. Siyi Zhou, Feng Liang, Yanan Zhi, Xihua Huang, “STORAGE CLUSTER CONFIGURATION CHANGE METHOD, STORAGE CLUSTER, AND COMPUTER SYSTEM”, filed No. 16862591 in US 2020 (PCT).

2. Yuanfei Lu, Feng Liang, Cunwei Liu, "LOG PROCESSING METHOD, AND RELATED DEVICE AND SYSTEM", filed No. 16890965 in US 2020 (PCT).

教学活动

2023年,程序设计与实践;

2023年,人工智能创新实践

学术及其他活动

2023年,EAI Qshine conference distinguished organizer

2023年,The 2nd International Workshop on Social and Metaverse Computing and Networking, TPC Member

2016年,International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS)审稿人

2015年,The 11th Workshop on High-Performance, Power-Aware Computing (HPPAC) 会程主持

2014年,加拿大计算竞赛香港赛区程序负责人

2013年,Journal of Interconnection Network (JOIN) 审稿人