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科学研究是一个不断推进过程,不断有新的科学问题被提出,一个陈旧的科学问题进一步深入研究,可以说科学研究是日新月异。对一名科学研究工作者来说,如何保持研究的创新性和科研工作的连续性特别重要。很多科学研究问题有时并不是一个什么全新问题,实际是随着生产生活的发展,出现的一些新情况,也与现有研究有着紧密的关系,或为某问题为原有技术在新条件环境中面临的不适应。很多研究问题是有前后相继性的,要研究新问题,还是应该对前面相关领域研究成果有比较清楚掌握,在此基础上研究新问题,因此在研究工作中,不应局限研究领域当前成果,还应当对前面相关研究问题的研究成果有比较全面了解。
比如现在大数据比较热,那么大数据是不 是一个全新领域,实际上不是,大数据是指当前数据规模大,以现有计算机体系结构、系统软件等无法有效地满足大数据存储处理要求而面临一系列问题,比如支持大数据的体系结构、支持大数据的储存系统、支持大数据的系统软件等,因此大数据研究领域涉及到的主要问题也是传统计算机系统研究所面临的问题,只是这些问题带有大数据处理存储背景吧了,如果要深入研究大数据,如研究大数据系统中的负载平衡问题,应当对负载平衡历史研究成果有全面深入了解,再来研究大数据系统中的负载平衡问题,就能够做得比较深入。再比如,大数据流计算问题在传统计算机系统也有过流计算问题,只是这种流计算要求是在大数据环境下。可能今后随着计算机技术发展,可能又会提出一个新领域,有了前面扎实的研究基础和对相关已有研究成果系统全面掌握,我们能够很快跟上研究趋势。可以看到,目前国内主导大数据研究方向的大牛们其实以前在相关领域的研究成果也是很扎实的,如以前做数据库的现有转向做大数据的数据存储、做智能信息处理的现有做大数据处理算法研究、以前从事计算机体系结构的大学者现有提出一些支持大数据的体系结构,我个人认为国内做大数据的牛人可能相关一部分是来自这些人中间。所以,我们从事大数据研究的工作应当抓住当前时机,做扎实研究工作,积累研究成果,在下一次信息新技术革命到来之际,能跟上时代潮流。
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GMT+8, 2024-9-1 09:48
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