过去的一年，深耕计算机科学的研究者们取得了骄人的成绩，面对新的一年，互联网的弄潮儿们有着更多的期待与憧憬，也面对着众多的挑战。在众多挑战之中，分布式系统复杂约束场景下的混布调度是备受科研人员关注的一个。分布式系统是建立在网络之上的软件系统，相比大型主机，分布式系统具有总体计算能力强、性价比高等优势，同时也面临由于采用基础贪婪算法导致陷入局部最优解无法改出、资源约束多而整体运作空间小等困境。

日前，百度公司与南开大学共同开启了名为“分布式在线系统混布调度器与容量挖潜技术研究”的百度松果计划研究课题，以资源挖潜为目标，完成在线混布调度器模型设计与算法实现，以提升资源利用率为目标，实现结合流量调度、资源切片方法优化、进程迁移的组合优化方案；解决复杂混布、多约束场景下资源分配调度的技术难题。松果计划是百度公司从2011年起正式推出的开放研究计划，面向学术界发布企业在实际工作中有价值的技术问题和真实的技术挑战，提供真实的数据资源、计算资源，邀请专家学者一起基于自身科研积累攻克难题。

本次百度松果计划基于“分布式在线系统混布调度器与容量挖潜技术”的研究课题将由百度与南开大学并行与分布式软件实验室携手开展，南开大学并行与分布式软件实验室是国内高校众多实验室中一流的计算机科学研究单位，实验室研究工作的特点是以算法设计与分析为基础，针对海量数据的计算、存储系统中存在的数据存储、数据处理、数据分析和数据可靠性等问题，开展相关的并行算法、编码设计、信息处理等具有挑战性前沿研究工作。

作为一家以技术为信仰的互联网企业，百度在专注前沿技术领域发展的同时，更加注重与高校之间的深化合作，共同开启业界与学术界的思想碰撞之旅。此次百度与南开大学携手合作，开展“分布式在线系统混布调度器与容量挖潜技术”的百度松果计划研究课题，共同解决复杂约束场景下的混布调度的难题。通过此次校企间合作交流，将丰富百度研究团队以及南开学子对分布式系统的相关知识储备，从而挖掘和培养一批IT技术领域的“高精尖”优秀人才，为互联网企业输送众多高级复合型应用型人才，推动我国互联网行业的发展。