大学研究

NetApp 大学通过创建和发布培训内容来推动客户、合作伙伴和员工的生产率。为支持您的业务目标，我们着重开展可在任何时间、地点并以任意形式进行的培训。

大学研究

作为创新策略的一部分，NetApp 大力支持学术界的创新研究。高级技术组作为 CTO 的组成部分，负责通过提供赞助、加入联盟和直接合作等方式来维护许多学术研究关系。

大学与行业联盟

通过 ATG，NetApp 目前已经成为以下大学与行业联盟的成员：

NetApp 研究员基金计划

NetApp 高级技术组 (ATG) 已经设立了 NetApp 研究员基金 (NFF) 计划，旨在为数据存储及相关主题的创新研究提供资金。该计划的目标是鼓励开展存储和数据管理方面的领先研究，以及促进学术研究人员与 NetApp 工程人员和研究人员之间的关系。

ATG 会时常从大学研究人员那里征集资助提案。提案中应说明研究人员希望在未来一到三年内从事的创新项目。ATG 研究人员一年内会对这些提案审查三至四次，并根据所申请研究的潜在影响及其与 NetApp® 核心技术和公司利益之间的协同作用，提出资助方案。

NetApp 研究员基金属于一次性拨款，通常会向与主要研究人员共同开展所申请研究的研究生提供一年的资助。不过，拨款并不局限于这种形式，并且 NetApp ATG 会基于不同情况和期限考虑这些提案。

对于获得资助的 NFF 提案，将会从 NetApp ATG 或其他部门为提案指定赞助人。赞助人会跟踪项目的进展和结果，并向受资助的研究人员提供反馈。在某些情况下，赞助人可以是项目的积极协助者。

有关详情，请下载以下文件：

若要了解有关 NetApp 研究员基金的详细信息，请发送电子邮件至 fellowships@netapp.com

NetApp 研究员基金奖励

2011 年 4 月

• 麻省理工学院，Samuel Madden，“Workload Aware Database Storage”（工作负载感知型数据库存储）
• 威斯康星大学麦迪逊分校，Remzi Arpaci-Dusseau，“Increasing the Intelligence of Cloud-storage Gateways”（提高云存储网关的智能）
• 弗吉尼亚理工大学，Ali Butt，“Studying the Impact of Storage System Design on Hadoop Performance”（研究存储系统设计对 Hadoop 性能的影响）
• 佛罗里达国际大学，Raju Rangaswami，“Trade-offs in Flash (SSD) Based Storage Caching vs. Tiering” （基于闪存 [SSD] 的存储缓冲与分层存储之间的权衡）

2010 年 11 月

• 哈佛大学，Margo Seltzer，“Simulation Analysis of Server-side Flash Cache”（对服务器端闪存的模拟分析）
• 布朗大学，Roberto Tamassia，“Efficient Integrity Checking of Outsourced Storage”（外包存储的高效完整性检查）

2010 年 9 月

• 纽约州立大学石溪分校，Erez Zadok，“A Network Storage benefits using FLASH Hardware with Indexing Workloads”（使用 FLASH 硬件处理索引工作负载的网络存储优势）
• 多特蒙德科技大学，Ramin Yahyapour，“Automated Workload Mapping and SLO Creation”（自动化工作负载映射和 SLO 创建）
• 美国约翰霍普金斯大学，Randal Burns，“Reducing Memory and I/O Interference for Virtualized Systems and Cloud Computing”（降低虚拟系统和云计算的内存和 I/O 干扰）

2010 年 7 月

• 加利福尼亚大学圣地亚哥分校，Yuanyuan Zhou，“Make Software Easy-to-Diagnose via Systematic Logging Enhancement”（通过系统化的日志记录增强功能使软件易于诊断）
• 威廉玛丽学院，Peter Kemper，“Workload Modeling for Storage Systems and Networks with Markovian Arrival Processes”（通过马尔可夫到达过程为存储系统和网络的工作负载建模）
• 康奈尔大学，Hakim Weatherspoon，“Toward Power-Lean Cloud Storage: Beyond Power Proportionality”（走向节省电耗的云存储：优于按需求比例分配功率的存储系统）
• 威斯康星大学麦迪逊分校，Aditya Akella，“High-Performance Flash-based Indexes for Content-Based Systems”（面向基于内容系统的基于闪存的高性能索引）
• 多伦多大学，Bianca Schroeder，“A unified framework for managing storage system reliability”（用于管理存储系统可靠性的统一框架）

2009 年 12 月

• 杜克大学，Jeff Chase，“Dynamic Feedback Control for Elastic Cloud Storage”（弹性云存储的动态反馈控制）
• 哈佛大学，Margo Seltzer，“Nonhierarchical Storage Systems”（非层次存储系统）
• 威斯康星大学麦迪逊分校，Remzi Arpaci-Dusseau，“HaRD Systems”（HaRD 系统）

2009 年 7 月

• 布朗大学，Roberto Tamassia，“Efficient Integrity Checking of Outsourced Storage”（外包存储的高效完整性检查）
• 卡内基梅隆大学，David Andersen，“FAWN Project: IOps Without Watts: Low Power Cluster Architectures for Seek-Bound Workloads”（FAWN 项目：无功耗 IOPS：专用于查找的工作负载的低功耗集群架构）

赞助的其他研究

在 NetApp 研究员基金计划以外，ATG 还寻找其他大学研究项目并提供支持。可以在较短期限内为学术界和商界带来利益的研究项目往往会得到支持，例如，激发对开源改进的兴趣和发展更健全的知识体系，等等。一般说来，NetApp 鼓励其受助者免费或在宽松许可协议下向更大的团体提供其研究成果。

当前赞助的研究

• 印度科学研究院，K.Gopinath
• 印度德里科学研究院，Sorav Bansal
• 印度科学研究院，Chiranjib Bhattacharyya
• 威斯康星大学麦迪逊分校，Bart Miller，“Dynamic Instrumentation for Monitoring and Testing Tools for FreeBSD”（FreeBSD 监控和测试工具的动态检测）

以前赞助的研究

• 加利福尼亚大学圣地亚哥分校，Yuanyuan Zhou，“Understanding Software Quality Challenges Throughout Its Lifecycle”（了解软件整个生命周期中所面临的质量挑战）
• 印度德里科学研究院，Anirban Mahanti 和 Amitabha Bagchi，“Characterizing Web 2.0 Workloads and Their Impact on Storage Architectures”（描述 Web 2.0 工作负载的特性及其对存储架构的影响）
• 美国约翰霍普金斯大学，Randal Burns，“Server-Directed Adaptive Data Destaging for NFS”（面向 NFS 的服务器主导适应性数据降级存储）
• 麻省理工学院，Samuel Madden 和 Daniel Myers，“Flash Memory and Database System Design”（闪存与数据库系统设计）
• 纽约州立大学石溪分校，Erez Zadok，“Storage Performance vs Energy Consumption Tradeoffs” （提高存储性能与降低能耗之间的权衡）
• 加利福尼亚大学圣克鲁兹分校，Ethan Miller，“Efficiently Handling Errors in Nonvolatile Memory”（高效处理非易失性内存错误）
• 伊利诺伊大学香槟分校，Yuanyuan Zhou，“Intelligent Log Mining”（智能日志挖掘）
• 密歇根大学安娜堡分校，Jason Flinn，“File Server Utilization of Flash”（文件服务器利用闪存）
• 滑铁卢大学，Ken Salem，“RDBMS Storage Optimizer”（RDBMS 存储优化器）
• 威斯康星大学麦迪逊分校，Remzi H.Arpaci-Dusseau，“SQCK”