这是我第二次参加国际学术会议，而不同于以往，这次我需要在大会上就自己的工作做近半小时的口头报告。这里要非常感谢我在微软亚洲研究院系统组的同事们，从PPT到演讲内容他们都帮我进行了细致的修改，还安排了三次的排练并教会我很多演讲上的技巧。

尽管是早有准备，但我在前往波士顿的飞机上却还是愈发的紧张和焦虑。然而就在当我刚到会场进行注册的时候，我遇到了去年暑期在雷德蒙研究院实习时认识的研究员Amar，他的一句“温控 ”(在英语使用者看来我的名字Wencong是应该这么发音) 和爽朗的笑声把我的思绪从阴冷的波士顿带回了美丽的西雅图的夏天，到那个大家都非常努力非常有爱的99号楼，一切的紧张和压抑瞬间得到了缓解。当我站上演讲台之后，与其说有那么点紧张更不如说是一种兴奋，看着下面目光灼灼的“同学们”，我觉得自己更像一个传播知识的老师，责任重大。

在完成了演讲之后的茶歇，一位不认识的研究员突然跑过来，我看了一下名牌才发现，竟是大名鼎鼎的PowerGraph和GraphX的作者Joseph！他称赞了我们的工作，并分享了他的一些相关的思考，atv直播，包括系统设计层面以及机器学习等。我非常开心自己的工作得到了肯定，通过自己的一些微小的工作，能让大家在分布式系统的设计实现上看到一个新的方法，有一些新的启发，我很自豪也很满足。

　　焦点透视

下面我将从获奖论文、微软Azure的重磅工作、数据中心研究、以及机器学习相关系统4个方面介绍一些NSDI上的论文。

获奖论文

本届NSDI共颁发了两个奖项，Community Award（社区贡献奖）和Best Paper Award（最佳论文奖）。其中Community Award被Dropbox斩获，而来自Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) 的mOS则在众多欧美名校的顶级网络系统工作中脱颖而出，摘得了唯一的Best Paper Award！

Dropbox在论文The Design, Implementation, and Deployment of a System to Transparently Compress Hundreds of Petabytes of Image Files for a File-Storage Service中介绍了他们的图像数据压缩系统Lapton【1】，已经部署在Dropbox这样一个世界范围的云存储系统中，可以无损压缩JPEG图像文件到原来大小的77%。截至到2017年1月，已经压缩高达数百个PB的数据，节省了46PB的存储空间。这个系统已经在Github进行了开源。

KAIST的mOS则主要解决带有状态的网络数据流层面的MiddleBox的编程可重用性问题。MiddleBox是指网络中部署的带有除了包转发以外功能的系统，比如说防火墙就是一个常见的MiddleBox应用，用于过滤未经许可的网络流量。电信系统中对于蜂窝数据流量的计算和实时监控也是另外一个典型的MiddleBox应用。实现MiddleBox应用通常需要对于每个连接的数据包和状态进行监控和处理，从而需要自己实现很多相应的包转发等功能，KAIST的研究员提出了一套高层次编程接口，使得用户只需要专注于实现MiddleBox的应用，隐藏了底层数据流处理的逻辑，避免了复杂而易错的数据流管理部分的重复性编程。而在底层，mOS通过一个高效而灵活的事件系统，支持百万量级并发流事件的处理。mOS系统已经在Github上开源，相信会给MiddleBox的研究和产品带来诸多的便利。

微软Azure的重磅工作

微软在这样一个网络系统领域的盛会中继续保持着自己的重量级地位，参与了总共40篇文章中的9篇文章的工作，为工业界之最，表现抢眼。而微软的研究员也在本届NSDI的多个session中担任主席。在近几年的网络系统研究中，一方面微软研究院不仅自己发表研究文章，并且还联合其他多个科研机构以及其学生合作发表了多篇研究文章，另一方面微软的产品部门Azure也不断发表文章介绍了他们在实际生产环境中的先进工作和经验。

Azure云服务是世界上最大的公有云服务之一，微软Azure的数据中心散布在世界各地，包含高达百万量级的机器数目。Azure把虚拟机卖给客户，需要给虚拟机的网络提供防火墙、负载均衡等网络功能，鉴于此，微软的Azure team在数据中心设计中大规模实践SDN。