# Microsoft Research [[Microsoft]] の研究部門(MSR)。Redmond・Vancouver 等のラボを擁し、[[Microsoft Azure]] の本番運用データを活用した AIOps・インシデント管理・LLM 研究を進める。[[@2026__FSE__TSGuard - Automated User-Centric Incident Diagnosis for AI Workloads in the Cloud]] では Redmond の [[Peng Cheng]] と Vancouver の [[Yifan Xiong]] が CUHK・University of Toronto と連携し、Azure の AI ワークロード本番インシデント 778 件を題材に [[TSGuard]] を構築した。CUHK の [[Yitao Yang]] が本研究の一部を Microsoft Research でのインターンとして実施したと脚注で明記されている。 また [[Ming Zhang (Microsoft Research)]]・[[Paramvir Bahl]] がエンタープライズネットワーク管理の研究を主導し、[[University of Michigan]] の [[Xu Chen]]・[[Z. Morley Mao]] と共同で Orion を開発した([[@2008__OSDI__Automating Network Application Dependency Discovery - Experiences, Limitations, and New Solutions]], OSDI 2008)。Orion はネットワークトラフィックの遅延分布スパイク検出によってサービス依存関係を自動発見するシステムであり、Microsoft 社内ネットワーク(MSIT)に 1,000 以上のサービスへの展開が計画された。 [[Yanjie Gao]]・[[Haoxiang Lin]]・[[Mao Yang]] は Microsoft 社内 DL プラットフォーム Platform-X を対象に複数の実証研究を発表した。ICSE 2023 では品質問題(Job Crash・Job Hang 等)の根本原因を症状・ハードウェア障害/プラットフォーム側障害/ユーザー側障害の三次元 22 カテゴリで初めて包括的に分析した([[@2023__ICSE__An Empirical Study on Quality Issues of Deep Learning Platform]])。続く ICSE 2024 SEIP では GPU 利用率低下の初包括的実証調査を行い、706 件の問題を 4 次元 15 カテゴリに分類した([[@2024__ICSE__An Empirical Study on Low GPU Utilization of Deep Learning Jobs]])。 Shan Lu は Microsoft Research / [[University of Chicago]] 兼任所属として [[CacheBlend]] の共著者に名を連ね、EuroSys 2025 Best Paper Award 受賞に貢献した([[@2025__EuroSys__CacheBlend - Fast Large Language Model Serving for RAG with Cached Knowledge Fusion]])。 Cambridge ラボでは[[Paul Barham]]・[[Rebecca Isaacs]]・[[Richard Mortier]]・Dushyanth Narayanan が [[Magpie]] を提案した([[@2003__HotOS__Magpie - Online Modelling and Performance-aware Systems]]、HotOS IX 2003)。Magpie はブラックボックス計装とエンドツーエンドトレーシングによる分散システムの性能モデリング基盤であり、分散トレーシングの先駆的研究として位置づけられる。 北京ラボでは [[Qingwei Lin]]・[[Hongyu Zhang]]・[[Jian-Guang Lou]] らが、大規模オンラインサービスのログ解析・AIOps 研究を長期にわたって展開した。[[@2016__ICSE-C__Log Clustering Based Problem Identification for Online Service Systems]](ICSE Companion 2016、LogCluster)はその代表的成果で、Microsoft の複数製品チームへの 4 年超の本番適用で有効性が確認されている。後続の AirAlert(WWW2019)・Gandalf(NSDI2020)を含む一連の AIOps 系譜の起点となる研究群の一つ。 India ラボでは [[Ramachandran Ramjee]] を中心とする研究グループが、[[LLM推論]]サービングの一連の研究(Sarathi-Serve、Vidur、Etalon)を発展させ、QoS 駆動スケジューリングシステム [[@2025__arXiv__Niyama - Breaking the Silos of LLM Inference Serving|Niyama]] を発表した。Niyama は [[Kanishk Goel]]・[[Jayashree Mohan]]・[[Nipun Kwatra]]・[[Ravi Shreyas Anupindi]]・Ramjee の共著で、[[vLLM]] 上に構築された [[Sarathi-Serve]] のスケジューラを拡張し、動的チャンキング・ハイブリッド優先度付け・積極的降格により複数 QoS クラスの co-scheduling を実現する(arXiv:2503.22562、ASPLOS 2026 採録)。(Source: [[@2025__arXiv__Niyama - Breaking the Silos of LLM Inference Serving]]) 2015年には[[Kaiming He]]・[[Xiangyu Zhang]]・[[Shaoqing Ren]]・[[Jian Sun]]が、恒等ショートカットによって深いCNNの劣化問題を緩和する[[ResNet]]を発表した。ImageNet分類だけでなくCOCO物体検出へ改善を転移し、残差接続を深層学習の一般的な構成要素へ広げる起点となった。(Source: [[@2026__30papers__Deep Residual Learning for Image Recognition]]) ## 関連 - ソース: [[@2016__ICSE-C__Log Clustering Based Problem Identification for Online Service Systems]] / [[@2026__FSE__TSGuard - Automated User-Centric Incident Diagnosis for AI Workloads in the Cloud]] / [[@2008__OSDI__Automating Network Application Dependency Discovery - Experiences, Limitations, and New Solutions]] / [[@2023__ICSE__An Empirical Study on Quality Issues of Deep Learning Platform]] / [[@2024__ICSE__An Empirical Study on Low GPU Utilization of Deep Learning Jobs]] / [[@2025__EuroSys__CacheBlend - Fast Large Language Model Serving for RAG with Cached Knowledge Fusion]] / [[@2003__HotOS__Magpie - Online Modelling and Performance-aware Systems]] / [[@2025__arXiv__Niyama - Breaking the Silos of LLM Inference Serving]] / [[@2026__30papers__Deep Residual Learning for Image Recognition]] - 親組織: [[Microsoft]] - 連携対象: [[Microsoft Azure]] - 所属研究者: [[Peng Cheng]](Redmond) / [[Yifan Xiong]](Vancouver) / [[Ming Zhang (Microsoft Research)]] / [[Paramvir Bahl]] / [[Yanjie Gao]](北京) / [[Haoxiang Lin]](北京) / [[Mao Yang]](北京) / Shan Lu(University of Chicago 兼任) / [[Paul Barham]](Cambridge) / [[Rebecca Isaacs]](Cambridge) / [[Richard Mortier]](Cambridge) / [[Qingwei Lin]](北京) / [[Hongyu Zhang]](北京 → Newcastle → Chongqing) / [[Jian-Guang Lou]](北京) / [[Xuewei Chen]](北京) / [[Ramachandran Ramjee]](India) / [[Kanishk Goel]](India) / [[Jayashree Mohan]](India) / [[Nipun Kwatra]](India) / [[Ravi Shreyas Anupindi]](India) / [[Kaiming He]] / [[Xiangyu Zhang]] / [[Shaoqing Ren]] / [[Jian Sun]] - 共同研究先: [[The Chinese University of Hong Kong]] / [[University of Toronto]] / [[University of Michigan]] / [[Peking University]] / [[Chongqing University]] / [[Tsinghua University]] / [[University of Chicago]]