# Junjie Chen [[Tianjin University]] College of Intelligence and Computing 所属([email protected])。DeepIP 論文の筆頭著者で、本研究は [[Microsoft Research]] 訪問時に主に実施された。 - 2019 年の ICSE incident triage 研究([[@2019__ICSE__An Empirical Investigation of Incident Triage for Online Service Systems]] (本 wiki 未取り込み))・2019 年 ASE の continuous incident triage 研究の筆頭/共著者として、Microsoft とのインシデント管理共同研究を継続している。 - [[@2020__ASE__How Incidental are the Incidents - Characterizing and Prioritizing Incidents for Large-Scale Online Service Systems]] では DeepIP(attention 付き CNN ベースのインシデント優先順位付け手法)を Microsoft の 18 オンラインサービスシステムで検証した。 - アラートストーム論文([[@2020__ICSE-SEIP__Understanding and Handling Alert Storm for Online Service Systems]], ICSE-SEIP 2020)の**対応著者([email protected])**。[[Nengwen Zhao]]・[[Dan Pei]] らとともにアラートストームの最初の実証研究と EVT ベース検知+3 段要約手法を共著した。(Source: [[@2020__ICSE-SEIP__Understanding and Handling Alert Storm for Online Service Systems]]) - eWarn 論文([[@2020__ESEC-FSE__Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems]], ESEC/FSE '20)の**対応著者**。[[Nengwen Zhao]]・[[Dan Pei]] らと共同で、アラートデータのみからリアルタイムにインシデントを予測する手法 eWarn を提案した。大手商業銀行の 11 実サービスシステムで平均 F1 0.82 を達成し AirAlert・TF-IDF-LSTM・銀行の現行実務(FP-Growth)を上回った。(Source: [[@2020__ESEC-FSE__Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2020__ASE__How Incidental are the Incidents - Characterizing and Prioritizing Incidents for Large-Scale Online Service Systems]] / [[@2020__ICSE-SEIP__Understanding and Handling Alert Storm for Online Service Systems]] / [[@2020__ESEC-FSE__Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems]] - 所属: [[Tianjin University]] / [[Microsoft]](訪問) - 共著: [[Qingwei Lin]] / [[Hongyu Zhang]] / [[Dan Hao]] / [[Dongmei Zhang]] / [[Nengwen Zhao]] / [[Dan Pei]] - 関連概念: [[インシデント管理]] / [[インシデント優先順位付け]] / [[AIOps]] / [[アラート管理]] / [[障害予測]]