2013年10月17至19日，博士生徐飞在武汉参加了The 4th International Conference on Cloud Computing（ CloudComp 2013）国际会议，并就录用论文“Boosting MapReduce with Network-Aware Task Assignment”作了学术报告。

　　在共享集群或虚拟化环境下（如Mesos、Amazon Elastic MapReduce），网络资源在多种不同类型的应用之间共享，这使得MapReduce应用的可用带宽异构且受限，从而加剧了跨机架数据shuffle而引发的网络性能瓶颈问题。针对共享环境下的网络性能问题，论文提出了一种网络带宽感知的任务放置策略，考虑了集群中各机架异构可用带宽的因素。通过对MapReduce作业完成时间与各机架上任务放置之间的关系进行建模与分析，论文设计了两种贪心启发式算法，用于在各机架中合理放置map与reduce任务，以最小化作业的完成时间。论文基于Facebook的真实作业trace数据进行大规模仿真测试，实验结果表明，与传统任务放置策略（随机、原始MapReduce、LARTS）相比，网络带宽感知的任务放置策略能有效缓解机架间的网络性能瓶颈问题，使trace中所有作业的平均完成时间至少缩短46.1%以上。

　　CloudComp 2013在国际范围内共收到84篇投稿，录用28篇论文，会议论文集由Springer-Verlag LNICST出版及EI索引。同时，会议将选送部分录用的优秀论文发表到SCI/SCIE索引的期刊上。CloudComp主会分为6个议题，涵盖目前与云计算相关的各大主流研究方向，包括移动云计算（MCC），云服务与云应用，大数据，普适计算，虚拟化技术，云安全等。

　　围绕会议主题，大会邀请了来自学术界与工业界的三位专家作了主题报告。台湾国立交通大学王蒞君教授作了题为 “Evolution to 5G Wireless for Personalized Cloud and Communications Services”的主题演讲，他以构建并提供“human-centric”云中的通信服务为例，讨论了无线宽带通信在云计算环境下的机遇与挑战。德国高性能计算领域的专业顾问 Wolfgang Gentzsch教授作了题为“The UberCloud HPC Experiment - Paving the way to High Performance Computing as a Service in the Cloud”的主题演讲，具体讨论了高性能计算在云环境中所存在的障碍，包括应用的高复杂度、敏感数据的隐私、虚拟化所带来的性能开销等，并详细介绍了UberCloud Experiment项目。美国Confederal Networks公司的赖小荣教授作了题为“How to Build Cloud-based Mobile Network for Enterprise” 的主题演讲，以公司实际项目为例，介绍了如何为企业用户构建基于云的CDMA网络，以节约企业成本。

　　CloudComp会议于2009年首次在德国慕尼黑举办，本届会议由华中科技大学承办。CloudComp会议旨在为全球从事云计算相关领域研究的人员提供相互交流与合作的平台，分享研究成果，讨论云计算相关研究与应用的发展趋势。