云计算环境通常需要以实时的方式处理大量的高维数据来支持高效的存储服务。衡量数据处理效率的评价标准通常包括数据写延迟和查询读操作的性能，相关优化方法也是当前云计算系统领域研究的重点和关键问题。

信息存储与光显示功能实验室华宇博士提出了基于扁平寻址的快速检索的新方法，称为Cheetah。这种方法主要是在综合考虑数据读和写操作的特征与访问模式的基础上，提出了扁平寻址的系列方法。对于写操作的数据进行快速的数据去重和压缩来显著减少写操作的数据量，而对于读操作的数据采用优化的cuckoo hash方法来提高读操作的性能，实现常数量级的复杂度。相关方法同时有效的解决了cuckoo hash在数据写入时可能产生的数据循环问题，能够进一步提高数据写入的效率。通过大量实验测试和分析表明，相关研究方法在时间和空间开销、网络吞吐量等方面显著优于目前已有的设计方法。

2016年4月召开的第35界IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM) 国际会议发表了题为“Cheetah: An Efficient Flat Addressing Scheme for Fast Query Services in Cloud Computing (云计算环境中基于扁平寻址的快速检索方法)”的论文，Year: 2016, Pages: 82-90。

IEEE INFOCOM是中国计算机学会推荐的A类国际会议，是计算机网络系统领域中的重要国际会议。

该研究工作得到了国家自然科学基金(61173043)等的支持。

基于扁平寻址的系统结构图和主要测试结果

文章链接：http://infocom2016.ieee-infocom.org/program/main-technical-program