# Luan Pham [[RMIT University]](メルボルン、オーストラリア)の研究者。マイクロサービスシステムの根本原因分析に特化し、因果推論ベース RCA の包括的評価と [[@2024__FSE__BARO - Robust Root Cause Analysis for Microservices via Multivariate Bayesian Online Change Point Detection|BARO]]・[[RCAEval]] の開発で知られる。[[@2025__WWW Companion__RCAEval - A Benchmark for Root Cause Analysis of Microservice Systems with Telemetry Data]] では [[University of New South Wales]] 所属も併記しており、複数機関を兼ねる体制を取る。 ## 主要業績 - **[[@2026__FSE__TORAI - Multi-source Root Cause Analysis for Blind Spots in Microservice Service Call Graph|TORAI]]**: サービスコールグラフを構築せずに severity クラスタリング・因果推論・仮説検定を組み合わせる教師なしマルチソース RCA(FSE 2026)。トレース計装のないサービス(blind spot)が混在する環境で既存手法を上回り、[[RCAEval]] に統合された。 - **[[RCAEval]]**: マイクロサービス RCA の評価フレームワーク(オープンソース)。9 種の因果探索手法と 21 種の RCA 手法を統合評価する 2024 ASE 版から、2025 WWW Companion 版でトレース系・マルチソース系・コードレベル障害(計 735 ケース・11 種障害・15 ベースライン)まで拡張した。 - **[[@2024__FSE__BARO - Robust Root Cause Analysis for Microservices via Multivariate Bayesian Online Change Point Detection|BARO]]**: 多変量ベイズオンライン変化点検知(Multivariate BOCPD)と RobustScorer(中央値・IQR ベースのノンパラメトリック仮説検定)を組み合わせたエンドツーエンド RCA フレームワーク(FSE 2024)。3 ベンチマーク(Online Boutique/Sock Shop/Train Ticket)で既存手法を一貫して上回り、異常検知時刻の誤差への頑強性が特徴。 - **[[@2026__ACM FSE__EventADL - Open-Box Anomaly Detection and Localization Framework for Events in Cloud-Based Service Systems|EventADL]]**: [[Amazon Web Services]] でのインターンシップ中に共著したオープンボックス・イベントベース異常検知/箇所特定フレームワーク(ACM FSE 2026)。奇しくも本人の代表作である BARO を、EventADL の実験ではメトリクスベース RCL ベースラインの一つとして比較評価している。 ## 出典 - [[@2024__ASE__Root Cause Analysis for Microservices based on Causal Inference - How Far Are We]] - [[@2025__WWW Companion__RCAEval - A Benchmark for Root Cause Analysis of Microservice Systems with Telemetry Data]] - [[@2024__FSE__BARO - Robust Root Cause Analysis for Microservices via Multivariate Bayesian Online Change Point Detection]] - [[@2026__ACM FSE__EventADL - Open-Box Anomaly Detection and Localization Framework for Events in Cloud-Based Service Systems]] - [[@2026__FSE__TORAI - Multi-source Root Cause Analysis for Blind Spots in Microservice Service Call Graph]]