计算机科学和工程助理教授Heiner Litz获得了国家科学基金会颁发的教师早期职业发展奖，以支持他关于优化数据存储基础设施的新战略的工作。

利茨的研究解决了数据中心系统的独特挑战。 需要存储和处理的数据量正以惊人的速度增长，而过去使系统性能指数增长的技术现在正达到极限。 因此，储存能力的供需差距不断扩大。

巴斯金工程学院存储系统研究中心（CRSS）副主任利茨说：“系统开发人员不能再依赖硅技术带来的持续的指数级改进。“我们需要新的整体方法来优化整个硬件和软件栈中的系统，以使存储系统能力得以持续增长。

新的存储技术，如闪存和其他类型的非易失性存储器，可以在性能上提供一些改进，但它们具有独特的特性，需要重新设计现有的系统架构。“存储技术仍在进步，但正变得越来越异构。事情变得越来越复杂，我们必须调整系统以适应这一点，“利茨说。

利茨提出了一系列技术来解决这些挑战，包括跨层优化，以提高存储系统的效率，并充分利用现有资源。该项目的一个关键要素是使用机器学习技术来优化给定应用程序的系统。

利茨说：“我们可以利用机器学习来提高存储系统的效率。

他的方法旨在优化“系统堆栈”所有层的存储系统，包括硬件体系结构、操作系统设计、数据中心计算和应用程序。 他不是完全重新设计多年来开发的软件栈，而是实际上想通过它“戳洞”来观察和控制底层系统。 然后，可以使用机器学习工具来增加系统的灵活性，并提高效率。

“这些系统在资源分配等方面使用优化算法，机器学习可以使我们能够根据特定应用程序的需要修改这些算法，”Litz说。“它创造了更多的灵活性，让我们有机会对应用程序进行微调。

作为这一努力的一部分，Litz正在与数据存储行业的研究人员合作，包括三星、WesternDigital和Broadcom。他指出，作为谷歌的访问研究员，他的经验让他暴露出该行业最具挑战性和最重要的问题。

利茨还将他的研究内容纳入巴斯金工程学院的课程，在计算机系统和建筑课程中加入机器学习元素。他说，他注意到女性工科学生对机器学习有很大的兴趣，希望利用这一点来增加系统研究领域的多样性。

利茨说：“我想鼓励更多的女性进入这一领域，让机器学习进入这一领域可能会有所帮助。 他参与了UCSC的教学创新中心(CITL)、科学和工程领域的妇女(WISE)和地方公立学校的各种教育和外联活动。

利茨获得了他的博士学位。来自德国曼海姆大学，在斯坦福大学做博士后研究。他于2017年加入UCSC学院。