# Dongmei Zhang [[@2013__ASE__Software Analytics for Incident Management of Online Services - An Experience Report]](ASE 2013)の共著者として、SAS(Service Analysis Studio)の開発を [[Jian-Guang Lou]] らと共同実施した。 Microsoft(中国)所属のシニア研究者。StepFlyの共著者として、Microsoft ResearchにおけるAIOps・インシデント管理研究のリーダーシップを担う。TaskWeaver、AllHands等の複数の研究を共同主導している。[[DeepIP]] 論文([[@2020__ASE__How Incidental are the Incidents - Characterizing and Prioritizing Incidents for Large-Scale Online Service Systems]])にも共著者として参加し、Microsoft の 18 オンラインサービス横断のインシデント優先順位付け研究を支援した。 [[@2019__WWW__Outage Prediction and Diagnosis for Cloud Service Systems|AirAlert]](WWW2019)にも Microsoft Research Beijing 所属のシニア共著者として参加し、Microsoft クラウドのアウテージ予測・診断研究を支援した。Microsoft Research の AIOps 研究系譜(iDice ICSE2016・Log Clustering ICSE2016・AirAlert WWW2019・Gandalf NSDI2020・DeepIP ASE2020 等)の継続的な共著者。 COMET 論文([[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]、ISSRE 2024)の共著者として、LLM キーワード抽出によるインシデントトリアージの Microsoft 本番展開研究に参加。(Source: [[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]) Aloha 論文([[@2026__FSE Companion__Aloha - Localizing Batch Failures in Large-scale Cloud Systems via Contrast Analysis and Human-in-the-Loop Agent]]、FSE Companion '26)の共著者([[Microsoft]])。[[Shenglin Zhang]](筆頭)・[[Yujia Wu]]・[[Jinghuan Ren]]・[[Wenwei Gu]]([[Nankai University]])、責任著者 [[Yongqian Sun]]([[Nankai University]])、[[Chaoyun Zhang]]・[[Liqun Li]]・[[Qingwei Lin]]・[[Saravan Rajmohan]]・[[Chetan Bansal]]・[[Minghua Ma]]([[Microsoft]])との共同で、対照分析ベースの異常箇所特定を human-in-the-loop エージェントでオペレーショナル化するフレームワーク Aloha を提案した。(Source: [[@2026__FSE Companion__Aloha - Localizing Batch Failures in Large-scale Cloud Systems via Contrast Analysis and Human-in-the-Loop Agent]]) AnoFusion 論文([[@2023__KDD__Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems]]、KDD '23)の共著者([[Microsoft]])。[[Chenyu Zhao]]・[[Minghua Ma]]・[[Shenglin Zhang]]らとの共同で、metric/log/trace のマルチモーダル相関を GTN+GAT で学習し GRU で予測する教師なしインスタンス障害検知手法 [[AnoFusion]] を提案した。(Source: [[@2023__KDD__Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems]]) Aegis 論文([[@2023__ICSE-SEIP__Aegis - Attribution of Control Plane Change Impact across Layers and Components for Cloud Systems]]、ICSE-SEIP 2023)の共著者([[Microsoft Research]])。Xiaohan Yan(筆頭)・[[Ken Hsieh]]・[[Yasitha Liyanage]]・[[Murali Chintalapati]]([[Microsoft Azure]])、[[Minghua Ma]]・[[Qingwei Lin]]([[Microsoft Research]])、[[Yingnong Dang]]との共同で、Azure control plane の component/layer 横断変更影響帰属サービス [[Aegis (Azure Control Plane)]] を提案した。(Source: [[@2023__ICSE-SEIP__Aegis - Attribution of Control Plane Change Impact across Layers and Components for Cloud Systems]]) ORACLE-SWE論文([[@2026__arXiv__ORACLE-SWE - Quantifying the Contribution of Oracle Information Signals on SWE Agents]])の共著者([[Microsoft]])。[[Kenan Li]]・[[Qirui Jin]](共同筆頭)らとの共同で、SWEエージェントが暗黙に依拠する5つの文脈情報信号(Reproduction Test・Regression Test・Edit Location・Execution Context・API Usage)の理想的な寄与上限を定量化するOracle-SWE手法を提案した。(Source: [[@2026__arXiv__ORACLE-SWE - Quantifying the Contribution of Oracle Information Signals on SWE Agents]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__ORACLE-SWE - Quantifying the Contribution of Oracle Information Signals on SWE Agents]] / [[@2023__ICSE-SEIP__Aegis - Attribution of Control Plane Change Impact across Layers and Components for Cloud Systems]] / [[@2023__KDD__Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems]] / [[@2013__ASE__Software Analytics for Incident Management of Online Services - An Experience Report]] / [[@2019__WWW__Outage Prediction and Diagnosis for Cloud Service Systems]] / [[@2025__arXiv__StepFly - Agentic Troubleshooting Guide Automation for Incident Diagnosis]] / [[@2021__ISSRE__How Long Will it Take to Mitigate this Incident for Online Service Systems]] / [[@2020__ASE__How Incidental are the Incidents - Characterizing and Prioritizing Incidents for Large-Scale Online Service Systems]] / [[@2025__KDD__Large Language Models can Deliver Accurate and Interpretable Time Series Anomaly Detection]] / [[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]] - 所属: [[Microsoft]] ## 出典 - [[@2021__ATC__Fighting the Fog of War - Automated Incident Detection for Cloud Systems]](Warden論文(ATC 2021)の共著者([[Microsoft Research]])。)