# Pengfei Chen [[Sun Yat-sen University]] の研究者(メール [email protected])。AIOps・マイクロサービスの根本原因分析・異常検知を長く牽引する。[[Cloud-OpsBench]] の共著者。(Source: [[@2026__arXiv__Cloud-OpsBench - A Reproducible Benchmark for Agentic Root Cause Analysis in Cloud Systems]]) - 本論文の参考文献では、MicroRank(WWW 2021)・Nezha(ESEC/FSE 2023)・ChangeRCA(FSE 2024)・SwissLog(TDSC 2023)・MicroSketch(ICSOC 2022)・FaaSRCA(ISSRE 2024)・TS-InvarNet(ICWS 2022)など、[[Guangba Yu]] との共著を含む AIOps/RCA 研究が広範に並ぶ。 - [[AlertGuardian]](ASE 2025)では corresponding author を務め([email protected])、[[Guangba Yu]] らと [[Tencent]] 共同のアラートライフサイクル管理フレームワークを主導した。(Source: [[@2025__ASE__AlertGuardian - Intelligent Alert Life-Cycle Management for Large-scale Cloud Systems]]) - [[eACGM]](IWQoS 2025)でも責任著者([email protected])。AIOps/RCA に加え、eBPF + libnvml + GMM による AI/ML システムの非侵入なフルスタック監視・異常検知へ研究を広げる。(Source: [[@2025__IWQoS__eACGM - Non-instrumented Performance Tracing and Anomaly Detection towards Machine Learning Systems]]) - [[Mint]](ASPLOS 2025)では corresponding author を務め、[[Alibaba Group]] と共同でコスト効率的な分散トレーシングフレームワークを開発した。「共通性 + 可変性」パラダイムにより全リクエストを捕捉しつつストレージオーバーヘッドを平均 2.7% に削減する。(Source: [[@2025__ASPLOS__Mint - Cost-Efficient Tracing with All Requests Collection via Commonality and Variability Analysis]]) - [[LogReducer]](ICSE 2023)では corresponding author を務め、[[Guangba Yu]] らと [[Tencent]] 共同で eBPF ベースのログホットスポット削減フレームワークを開発した。[[WeChat]] 本番で 2 か月運用しストレージ 39.08% 削減を達成。(Source: [[@2023__ICSE__LogReducer - Identify and Reduce Log Hotspots in Kernel on the Fly]]) - [[TraStrainer]](ESEC/FSE 2024)では corresponding author を務め、[[Huawei Technologies]] と共同でシステムランタイム状態を考慮した適応的トレースサンプリング手法を開発した。下流 RCA の Top-1 精度を平均 32.63% 向上。(Source: [[@2024__FSE__TraStrainer - Adaptive Sampling for Distributed Traces with System Runtime State]]) ## 関連 - 本ソース: [[@2024__FSE__TraStrainer - Adaptive Sampling for Distributed Traces with System Runtime State]] / [[@2026__arXiv__Cloud-OpsBench - A Reproducible Benchmark for Agentic Root Cause Analysis in Cloud Systems]] / [[@2025__ASE__AlertGuardian - Intelligent Alert Life-Cycle Management for Large-scale Cloud Systems]] / [[@2025__IWQoS__eACGM - Non-instrumented Performance Tracing and Anomaly Detection towards Machine Learning Systems]] / [[@2025__ASPLOS__Mint - Cost-Efficient Tracing with All Requests Collection via Commonality and Variability Analysis]] / [[@2023__ICSE__LogReducer - Identify and Reduce Log Hotspots in Kernel on the Fly]] - 所属: [[Sun Yat-sen University]] - 共同研究者: [[Guangba Yu]] / [[Michael R. Lyu]] - 関連プロダクト: [[Cloud-OpsBench]] / [[AlertGuardian]] / [[Mint]] / [[LogReducer]] / [[TraStrainer]] - 関連概念: [[根本原因分析]] / [[AIOps]] / [[異常検知]] / [[分散トレーシング]] / [[ログ解析]] / [[eBPF]]