《电子学报》专栏征稿：云边端协同数据管理、分析与系统

客座编委：

杨晓春 东北大学

周  可 华中科技大学

王宏志 哈尔滨工业大学

专栏简介：

近年来，云计算从快速增长期进入惠普发展期，边缘计算需求激增，云边端协同一体化将成为未来重点演进方向。发展云边端协同架构旨在为智能场景，例如智能制造、智慧交通等提供统一视角进行资源管理和使用，实现数据自由流通。云边端协同数据管理是一个崭新的发展机遇，但也给现有数据管理与分析技术提出了全新挑战：（1）如何处理设备异构和应用场景的差异，及其带来的数据规模、分布和模式的差异；（2）如何满足大规模数据的实时分析响应能力；（3）如何应对云边端协同系统的故障，保障系统可用性。

因此，面对云边端协同数据管理与分析的迫切需求和其带来的挑战，需要利用和发展现有数据库理论，构建形成新的技术和系统经验。然而，在如何利用已有数据管理与分析技术的深厚理论积淀和丰富技术成果，促进云边端协同数据管理与分析技术的发展，解决遇到的各类与数据、应用、硬件环境相关的痛点、难点问题方面，仍有很大的研究空间。

本专栏立足于数据库系统核心技术，探讨在云边端协同架构下数据库、数据管理与分析技术的新发展与新趋势，特别是聚焦数据库系统如何管理海量、多源与异构数据、数据管理与分析技术如何应对更为复杂的应用和需求等问题，目标在于推动云边端协同数据管理与分析的发展。

本专栏将收录国内外有关云边端协同的数据管理、分析与数据库系统研究中具有创新性和突破性的高水平研究成果，探讨相关的基础理论、关键技术，以及应用系统研发过程中关于系统设计原理、范式、架构、经验等方面的实质性进展，探讨其在相关产业和领域的应用前景。

征稿范围：

本期特刊寻求关于云边端协同的数据管理、分析与系统的新研究。相关主题包括但不限于以下方面:

云边端协同数据管理理论

云边端协同高效数据存储与索引新技术

云边端协同高效查询优化算法新技术

云边端协同数据分析新技术

云边端协同数据管理系统的性能指标和标准化测试方法

面向云边端协同的大规模实时数据处理系统

面向人工智能应用的新型数据库技术与系统

时间节点：

征稿截止日期：2024年6月30日

文章录用日期：2024年8月31日

征文要求：

论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术和应用价值，且未在国内外公开发行的出版物发表过，不存在一稿多投问题。

论文应包括题目、摘要、关键词、正文和参考文献，体例格式请参考电子学报网站要求。

论文请通过官方网站（http://www.ejournal.org.cn/）进行投稿，并在标题前注明：“TMTA2023+”。论文需附通信作者的联系地址、联系电话及E-mail（网站注册时在系统中填写，不要放入稿件中。文章将按正常投稿文章的标准匿名评审）。

责任编辑：孙瑶（sunyao@ejournal.org.cn）