# Jonathan Mace [[Brown University]] 在籍中に [[Jonathan Kaldor]] ら [[Facebook]] チームと共に [[Canopy]]（SOSP 2017、[[@2017__SOSP__Canopy - An End-to-End Performance Tracing And Analysis System]]）を発表。また [[Rodrigo Fonseca]]・[[Ryan Roelke]] と共に動的因果監視フレームワーク [[Pivot Tracing]]（SOSP 2015、[[@2015__SOSP__Pivot Tracing - Dynamic Causal Monitoring for Distributed Systems]]）を発表。Pivot Tracing は happened-before join（⋈→）とバゲージ伝搬による動的計装のパイオニア的研究である。 その後 [[Max Planck Institute for Software Systems]] の研究者として、分散トレーシングの設計・最適化を専門とし、Weighted Sampling([[@2018__SoCC__Weighted Sampling of Execution Traces - Capturing More Needles and Less Hay]]、SoCC 2018)や Sifter(SoCC 2019)などのトレースサンプリング手法を多数発表。[[Hindsight]](NSDI 2023)の共著者で、遡及的サンプリングの中心的提案者。また [[Microsoft]] USA との共同研究として ESEC/FSE 2023 の論文 "Detection Is Better Than Cure: A Cloud Incidents Perspective"([[@2023__ESEC-FSE__Detection Is Better Than Cure - A Cloud Incidents Perspective]])の共著者([email protected]、Source: [[@2023__ESEC-FSE__Detection Is Better Than Cure - A Cloud Incidents Perspective]])。 また [[Microsoft Research]] の [[Yifan Xiong]]・[[Peng Cheng]] らと連携し、LLM エージェント型時系列異常検知システム [[@2025__arXiv__ARGOS - Agentic Time-Series Anomaly Detection with Autonomous Rule Generation via Large Language Models|ARGOS]] の共著者を務めた([[@2025__arXiv__ARGOS - Agentic Time-Series Anomaly Detection with Autonomous Rule Generation via Large Language Models]]、arXiv 2025)。 [[Zhiqiang Xie]]（Stanford 博士課程）・[[Yujia Zheng]]・[[Lizi Ottens]]・[[Kun Zhang]]・[[Christos Kozyrakis]] との共同研究として、LLM によるクラウドシステム向け因果グラフ自動構築システム **Atlas** を発表した（arXiv 2024、[[@2024__arXiv__Cloud Atlas - Efficient Fault Localization for Cloud Systems using Language Models and Causal Insight]]）。Atlas はシステム文書とテレメトリから因果グラフを生成し、データ駆動の因果発見アルゴリズムを大幅に上回る障害箇所特定を実現する。 (Source: [[@2017__SOSP__Canopy - An End-to-End Performance Tracing And Analysis System]] / [[@2015__SOSP__Pivot Tracing - Dynamic Causal Monitoring for Distributed Systems]] / [[@2023__NSDI__Hindsight - Tracing Edge-Cases in Distributed Systems]] / [[@2023__ESEC-FSE__Detection Is Better Than Cure - A Cloud Incidents Perspective]] / [[@2025__arXiv__ARGOS - Agentic Time-Series Anomaly Detection with Autonomous Rule Generation via Large Language Models]] / [[@2024__arXiv__Cloud Atlas - Efficient Fault Localization for Cloud Systems using Language Models and Causal Insight]])