# Larisa Shwartz [[IBM T.J. Watson Research Center]](ホーソーン、ニューヨーク州)の研究者。メール: [email protected](論文掲載当時)。自律コンピューティングと IT サービス管理の自動化・最適化を研究する。 ## 主要研究 - **モニタリング状況の最適化**: [[Florian Pinel]] と共に [[IBM T.J. Watson Research Center]] の代表著者として IEEE NOMS 2012 の論文に参加。産業規模の IBM Tivoli モニタリングデータを使った評価を支えた。(Source: [[@2012__NOMS__Optimizing System Monitoring Configurations for Non-Actionable Alerts]]) - **時間遅れ付き時間的依存関係の発見**: FIU の [[Tao Li]]・[[Liang Tang]]・[[Chunqiu Zeng]] および [[Genady Grabarnik]] と共に、ゆらぎある時間遅れを正規分布でモデル化し EM アルゴリズムで推定する lagEM / appLagEM を提案。IBM Tivoli 監視システムの実世界データでの評価を担った。(Source: [[@2014__CNSM__Mining Temporal Lag from Fluctuating Events for Correlation and Root Cause Analysis]]) - **先行研究(SIGKDD 2012)**: Tang, Li & Shwartz による固定時間遅れ区間発見手法 STScan。本 CNSM 2014 論文の前身。 ## 所属・経歴 - [[IBM T.J. Watson Research Center]] Operational Innovations 部門(CNSM 2014 時点) ## 主要研究(追記) - **FSF(Faulty Service Finder)**: [[Jesus Rios]] および [[Saurabh Jha]] と共著で IEEE CLOUD 2022 に発表。分散トレーシングを用いた教師なし因果推論に基づく障害箇所特定・ログマイニングフレームワーク。Train-Ticket の 68 件の障害注入実験でロスゼロを達成。(Source: [[@2022__IEEE CLOUD__Localizing and Explaining Faults in Microservices Using Distributed Tracing]]) ## 主要研究(追記2) - **AIM(Agentic Incident Mitigation)**: [[Komal Sarda]]・[[Honggeun Ji]]・[[Amr M Zaki]]・[[Marin Litoiu]](いずれも [[York University]])・[[Ian Watts]]([[IBM Research]])と共著で、アラート要約・RCA 推論・緩和計画生成を単一の適応 LLM プロンプトで統合するフレームワークを提案(FSE Companion '26)。適応的インコンテキスト学習でトークンコストを削減しつつ ROUGE・コサイン類似度を 7〜10% 改善し、緩和計画から Ansible playbook を生成する Plan-to-Code の実現可能性を実証した。本論文での所属は [[IBM T.J. Watson Research Center]](Yorktown Heights, NY)。(Source: [[@2026__FSE Companion__Leveraging LLMs for Alert Summarization and Mitigation Plan Generation]]) ## 関連ソース - [[@2022__IEEE CLOUD__Localizing and Explaining Faults in Microservices Using Distributed Tracing]] - [[@2012__NOMS__Optimizing System Monitoring Configurations for Non-Actionable Alerts]] - [[@2014__CNSM__Mining Temporal Lag from Fluctuating Events for Correlation and Root Cause Analysis]] - [[@2026__FSE Companion__Leveraging LLMs for Alert Summarization and Mitigation Plan Generation]]