--- type: entity title: "Hewlett Packard Labs" related: - "[[Ira Cohen]]" - "[[Moises Goldszmidt]]" aliases: - "HP Labs" - "HP Research" date: 2026-06-04 21:49 created: 2026-06-04 updated: 2026-09-11 tags: - 2026/06/04 - entity - organization status: developing entity_type: organization role: "HPE の研究部門。PACE(データセンター信頼性の因果探索)の主たる研究主体" first_mentioned: "[[@2025__ISAV__From Exploration to Explanation - ML-Driven Causal Discovery for Datacenter Reliability at Scale]]" ---# Hewlett Packard Labs Hewlett Packard Enterprise(HPE)の研究部門。データセンターの信頼性とインフラの研究を担う。(Source: [[@2025__ISAV__From Exploration to Explanation - ML-Driven Causal Discovery for Datacenter Reliability at Scale]]) - ISAV 2025 の [[PACE]] 論文の主たる研究主体。著者のうち Pavana Prakash・Rolando P. Hong Enriquez・Sergey Serebryakov・Dejan Milojicic が HPE / Hewlett Packard Labs に連なる。 - 評価は [[Oak Ridge National Laboratory]] が運用する [[Summit]] スパコンの冷却インフラの長期テレメトリを用いており、PACE は HPE Labs と ORNL の共同研究として行われた。 - [[Dejan Milojicic]] は2019年のDevOpsサーベイ論文 [[A Survey of DevOps Concepts and Challenges]] の共著者でもあり、HPE Labs の研究者がデータセンター信頼性以前にDevOps概念の体系化にも関与していたことを示す。(Source: [[A Survey of DevOps Concepts and Challenges]]) SIGCOMM 2026 では [[Diman Zad Tootaghaj]]・Khaled Diab・Bob Lantz・Puneet Sharma が所属する HPE Labs が、マルチテナント LLM サービング向け分散階層メモリシステム [[DynamoServe]] を共同開発した。(Source: [[@2026__SIGCOMM__DynamoServe - A Distributed Tiered Memory System for Multi-tenant LLM Serving]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__ISAV__From Exploration to Explanation - ML-Driven Causal Discovery for Datacenter Reliability at Scale]] / [[A Survey of DevOps Concepts and Challenges]] - 所属研究者: [[Pavana Prakash]] / [[Rolando P. Hong Enriquez]] / [[Sergey Serebryakov]] / [[Dejan Milojicic]] - 共同研究先: [[Oak Ridge National Laboratory]] - 関連プロダクト: [[PACE]] / [[Summit]] - 概念: [[根本原因分析]] / [[テレメトリ]] / [[DevOps]] ## 統合した記述(HP Labs) # HP Labs Hewlett-Packard の企業研究部門（Palo Alto, CA）。自律システム管理・確率的グラフィカルモデル・ネットワークシステムなど幅広い分野の応用研究を行う。OSDI 2004 論文では [[Ira Cohen]]・[[Moises Goldszmidt]]・[[Terence Kelly]]・[[Julie Symons]] が所属した。 ## 関連ソース - [[@2004__OSDI__Correlating Instrumentation Data to System States - A Building Block for Automated Diagnosis]]