# Tencent 中国・深圳のインターネットサービス大手(Tencent Cloud を運営)。[[AlertGuardian]](ASE 2025)の産業側パートナーで、著者 Rui Wang・Ruipeng Li・Long Pan・Ruijie Xu が所属する。(Source: [[@2025__ASE__AlertGuardian - Intelligent Alert Life-Cycle Management for Large-scale Cloud Systems]]) 論文中で匿名化される「Company-X」(数億ユーザを抱える大手インターネットサービス事業者)は、ゲーム・オフィス・メディア・教育などのドメインを横断し、200 超のシステムを自前のアラート基盤で運用する文脈から Tencent を指すと読める。AlertGuardian は Tencent の本番環境(System A はゲーム基盤)へ 2024 年 2 月以降投入され、denoise モジュールが 1 年超稼働、summary・rule refinement が 3 か月超のパイロット運用に至っている。実験は TencentOS Server 3.2 上で行われ、要約・ルール精錬には Company-X 既存の成熟した RAG 基盤と DeepSeek V3/R1 を用いる。 [[LogReducer]](ICSE 2023)では [[Sun Yat-sen University]] との共同開発パートナーとして産業側著者（Pairui Li・Tianjun Weng・Haibing Zheng・Yuetang Deng）が参加し、[[WeChat]] の 60 万台超のマシンで稼働する本番環境をログホットスポット削減の実証の場として提供した。2022 年 4 月にオフラインプロセスを導入後 2 か月でストレージ 39.08% 削減を達成し、SRE が日常業務で利用している。(Source: [[@2023__ICSE__LogReducer - Identify and Reduce Log Hotspots in Kernel on the Fly]]) AIOps 文脈にとどまらず、LLM 訓練向けデータセンターインフラの構築にも関与する。LLM 訓練データセンターインフラ [[Astral]]([[@2025__SIGCOMM__Astral - A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale]], SIGCOMM 2025)を [[Nanjing University]] らと共同で構築し、著者の多くが Tencent 所属(訓練ジョブ可視化の [[Seer]] も同系譜)。(Source: [[@2025__SIGCOMM__Astral - A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale]]) Tencent Cloud のネットワーク可用性改善においても論文を発表している。VPC ネットワーク向け障害検知・回復メカニズム Harp([[@2026__NSDI__Harp - Improving VPC Network Availability via Efficient Failure Detection and Rerouting in Tencent Cloud]], NSDI 2026)は Tencent Cloud で 2023 年以降数十万台のサーバに本番投入されており、スイッチ障害時の停止時間を 78.71%-99.97% 削減している。著者の [[Jiayu Hu]]・[[Feng Jin]] 等が Tencent 所属。(Source: [[@2026__NSDI__Harp - Improving VPC Network Availability via Efficient Failure Detection and Rerouting in Tencent Cloud]]) MicroDig 論文([[@2024__TSC__MicroDig - Diagnosing Performance Issues for Large-Scale Microservice Systems With Heterogeneous Graph]], TSC 2024)の産業側パートナー。Tencent のビデオ事業システム(8,000 超マイクロサービス、1 日 10 億超リクエスト)での実世界性能問題 60 件を研究データとして提供し、MicroDig の本番展開の場となった。著者の Hucheng Xie・Ruijie Xu・Chenyuan Hu が Tencent 所属。MicroDig 展開後、根本原因特定時間が 30〜60 分から 1 分未満に短縮された。大規模マイクロサービス(Alibaba E-Commerce の 30,000 超サービス、eBay の 1 日 1,500 億トレース生成と並ぶ業界最大級の規模感)における AIOps の産業実証として位置づく。(Source: [[@2024__TSC__MicroDig - Diagnosing Performance Issues for Large-Scale Microservice Systems With Heterogeneous Graph]]) 10,000 GPU 超の本番 LLM 訓練クラスター向け常時稼働トレーシング・診断システム ARGUS([[@2026__arXiv__ARGUS - Production-Scale Tracing and Performance Diagnosis for over 10,000-GPU Clusters]], arXiv 2026)を [[Jiasheng Zhou]] 筆頭の Tencent 内チームが開発し、6 ヶ月以上の本番デプロイで fail-slow 検出と性能最適化を継続的に支援している。3 層独立計装（CPU コールスタック・フレームワークセマンティクス・GPU カーネル）による 2% 未満のオーバーヘッドと、KDE クラスタリングによる 3,700 倍圧縮が主要技術。(Source: [[@2026__arXiv__ARGUS - Production-Scale Tracing and Performance Diagnosis for over 10,000-GPU Clusters]]) NLP・情報検索の分野でも研究成果を発表している。[[Haoliang Ming]]・[[Feifei Li (Tencent)]] ほか WeChat 所属研究者によるエージェントネイティブ検索システム LLM-Wiki([[@2026__arXiv__Retrieval as Reasoning]], arXiv 2026)は、Retrieval-as-Reasoning パラダイムを提案し HotpotQA・MuSiQue・2WikiMultiHopQA で SOTA を達成した。(Source: [[@2026__arXiv__Retrieval as Reasoning]]) ## 関連 - ソース: [[@2023__WWW__CMDiagnostor - An Ambiguity-Aware Root Cause Localization Approach Based on Call Metric Data]] / [[@2025__ASE__AlertGuardian - Intelligent Alert Life-Cycle Management for Large-scale Cloud Systems]] / [[@2025__SIGCOMM__Astral - A Datacenter Infrastructure for Large Language Model Training at Scale]] / [[@2023__ICSE__LogReducer - Identify and Reduce Log Hotspots in Kernel on the Fly]] / [[@2026__NSDI__Harp - Improving VPC Network Availability via Efficient Failure Detection and Rerouting in Tencent Cloud]] / [[@2024__TSC__MicroDig - Diagnosing Performance Issues for Large-Scale Microservice Systems With Heterogeneous Graph]] / [[@2026__arXiv__Retrieval as Reasoning]] - 所属著者: Rui Wang / Ruipeng Li / Long Pan / Ruijie Xu / [[Jiayu Hu]] / [[Feng Jin]] - 共同研究先: [[Sun Yat-sen University]] / [[Fudan University]] - 関連プロダクト: [[AlertGuardian]] / [[Astral]] / [[Seer]] / [[LogReducer]] / [[WeChat]] - 概念: [[AIOps]] / [[インシデント管理]] / [[ログ解析]] / [[VPCネットワーク可用性]]