我于2023年11月12日从上海浦东出发，踏上了前往美国芝加哥的学术之旅。这次出访的目的是参加由西北大学主办的“The 41st International Symposium on Computer Performance, Modeling, Measurements and Evaluation 2023（Performance23）”。在当地时间11月13日早上，我抵达了芝加哥，参加了为期四天的学术研讨会，内容包括会议论文分享和工作坊。
作为信息学院一年级的硕士生，我专注于微服务资源管理，这是一个具有挑战性的研究领域。微服务的不确定延迟资源关系、动态环境和严格的服务级别协议（SLA）要求使得该领域的研究备受关注。我们的研究成果“POBO: Safe and Optimal Resource Management for Cloud Microservices”被Performance23接受并受邀前往芝加哥进行分享。此次会议聚集了来自世界各地的学者，呈现了关于计算系统性能评估的前沿研究。我的分享围绕微服务资源管理展开，通过贝叶斯学习技术解决了该领域的一些关键挑战，并展示了其在实践中的有效性。我进行了二十五分钟的分享来详细介绍我们的工作，有两位参会者对我们的工作很感兴趣并对其中的一些问题和细节进行了提问。在午餐和茶歇时，也有数位参会者与我讨论了我们工作的一些细节。
研讨会的前两天，所有被接受的论文都在会上进行了分享，其中包含了涉及云服务、队列理论和机器学习等多个方面的研究。我亲身参与了众多报告和讨论，其中一些论文引起了我的浓厚兴趣。特别是有关云服务的研究，让我更加深入地理解了云计算领域的挑战和前沿。在与其他研究者的深入交流中，我了解到不同团队在资源分配、性能优化等方面采用的各种方法和技术。这种深度的交流不仅拓展了我的知识面，还为我的研究提供了新的思路和灵感。在前两天的分享环节中，我也有幸结识了一些来自不同国家和地区的同行。虽然我们的研究方向并不完全相同，但是我们对与相关领域的进展都十分感兴趣，我们交流了各自的工作以及不同领域内的挑战和可能的机会。
研讨会的后两天则是四个深度工作坊，每个工作坊都涵盖了一个特定的主题。由于四个工作坊是平行开展的，所以我只能每个都听一部分，但这也让我受益良多。在“Reinforcement Learning and Multi-Agent Systems”工作坊中，我深入了解了强化学习在网络系统和多智能体系统中的应用。与专家和同行的互动让我更好地了解了当前领域内的研究热点和未来发展方向。我还有机会向一些研究者请教关于我研究中遇到的问题，获得了宝贵的建议和反馈。这种深度的专业交流使我对我的研究方向有了更为清晰的认识，同时也加深了我对强化学习技术的理解。在“Queuing Theory for Emerging Classical and Quantum Systems”工作坊中，我深入了解了排队论在经典和量子系统中的应用。这是一个非常前沿的研究领域。在此之前我对于这一领域十分陌生，这次会议让我认识到，量子计算领域的发展对计算机性能研究提出了新的挑战和机遇，也为我未来的研究提供了更多可能的拓展方向。“iEdge: Intelligent Edge Computing for Data-Rich Applications”工作坊聚焦于智能边缘计算在数据丰富应用中的应用。随着物联网和大数据的快速发展，边缘计算成为了一个备受关注的领域。这一环节帮助我了解了在边缘环境下数据处理和决策制定的问题，并向与会者们了解了他们在这一领域的研究和实践经验。这种对智能边缘计算的深入了解，为我拓宽了研究视角，让我更好地理解了边缘计算与微服务资源管理之间的关联和互补关系。在“DeNetS: Decision-making in Networked Systems”工作坊中，我深入了解了在网络系统中的决策制定问题。这个工作坊主要关注网络系统中的决策算法和机制，与我研究的微服务资源管理在某种程度上存在交叉点。我通过与工作坊的组织者和其他参与者交流，了解了不同研究团队在网络决策领域的最新研究成果。这种跨领域的学术交流使我受益匪浅，让我对网络系统决策制定的问题有了更为深刻的理解。
这次国际学术之旅为我带来了丰富的收获和深远的意义。通过与来自不同背景和文化的研究者进行交流，我拓宽了自己的学术视野，了解了全球计算机科学领域的最新动态。与会者们的分享和讨论激发了我的思考，促使我对微服务资源管理领域的研究进行更深入的思考和探讨。这次国际学术之旅不仅提升了我的学术水平，也丰富了我的人生经历。通过参加Performance23，我深入了解了计算机性能研究的最新动态，同时也为自己在微服务资源管理领域的研究积累了更多的经验和见解。这次经历将成为我学术生涯中宝贵的一笔财富，激励我更加努力地投身于计算机科学的探索之旅。