# Peter Alvaro UC Santa Cruz 所属。[[@2025__SoCC__Valet - Efficient Data Placement on Modern SSDs]] の共著者。(Source: [[@2025__SoCC__Valet - Efficient Data Placement on Modern SSDs]]) [[障害注入]]分野では、SIGMOD'15 の Lineage-Driven Fault Injection(LDFI、リクエストの lineage から候補障害を導出する手法)の著者であり、[[@2026__arXiv__SequenceFI - Non-intrusive Temporal Fault Injection for Microservice Systems]] が「最も近い先行研究」として位置づける 3MileBeach(SoCC'21、シリアライゼーション層への計装で時間的前提条件を実現する時間的障害注入システム)の著者でもある。SequenceFI は LDFI/FastFI の静的ターゲット選択を継承しつつ、3MileBeach の時間的トリガリングを通信レイヤーの非侵入的な観測へ置き換える設計を提案する。(Source: [[@2026__arXiv__SequenceFI - Non-intrusive Temporal Fault Injection for Microservice Systems]]) 『カオスエンジニアリング ― 回復力のあるシステムの実践』12章「実験の選択に関する課題(と、その解決策)」の著者でもある。同章末の「筆者について」によれば、UC Santa Cruz でコンピュータサイエンスの准教授を務め、[[Disorderly Labs]] の研究グループ(disorderlylabs.github.io)をリードする。データ中心の言語と分析技術を駆使してデータ集約型の分散システムを構築し、スケーラブルで予測可能、かつ大規模な分散につきものの障害や非確実性に対しても堅牢なシステムとすることに焦点を当てる。UCバークレー校で Joseph M. Hellerstein と共に学び博士号を取得し、NSF CAREER Award と Facebook Research Award の受賞者でもある。同章では、LDFI が成功した実行のコールグラフトレースをブール式でモデル化し、実験選択を充足可能性(SAT)問題、優先順位づけを整数線形計画法(ILP)問題として定式化することで、専門家の実験選択の直感を自動化する実例として紹介されている。(Source: [[@2022__OReillyJapan__カオスエンジニアリング - Chapter 12 実験の選択に関する課題（と、その解決策）]] §12.2.1.1、筆者について) ## 関連 - ソース: [[@2025__SoCC__Valet - Efficient Data Placement on Modern SSDs]] / [[@2026__arXiv__SequenceFI - Non-intrusive Temporal Fault Injection for Microservice Systems]](関連研究として言及) / [[@2022__OReillyJapan__カオスエンジニアリング - Chapter 12 実験の選択に関する課題（と、その解決策）]] - エンティティ: [[Devashish R. Purandare]] / [[UC Santa Cruz]] / [[Disorderly Labs]]