# The Chinese University of Hong Kong 香港の研究大学(CUHK)。Computer Science and Engineering(CSE)学科の [[Michael R. Lyu]] グループが、ソフトウェア信頼性工学・ログ解析・AIOps の研究を牽引する。(Source: [[@2025__ASE__LogPilot - Intent-aware and Scalable Alert Diagnosis for Large-scale Online Service Systems]]) [[@2021__ASE__Graph-based Incident Aggregation for Large-Scale Online Service Systems|GRLIA]](ASE 2021)では、[[Zhuangbin Chen]]・[[Jinyang Liu]]・[[Yuxin Su]]・[[Michael R. Lyu]] が CUHK 側の著者として参加し、[[Huawei Cloud]] の本番インシデント集約研究を共同で行った。(Source: [[@2021__ASE__Graph-based Incident Aggregation for Large-Scale Online Service Systems]]) [[LogPilot]] では CUHK 側として [[Zhihan Jiang]]・Haiyu Huang・[[Michael R. Lyu]] が参加し、[[ByteDance]] と共同で本番アラート診断フレームワークを開発した。[[Cloud-OpsBench]](arXiv 2026)でも CUHK 側として責任著者 [[Guangba Yu]]・Yilun Wang・Haiyu Huang・[[Michael R. Lyu]] らが参加し、[[Sun Yat-sen University]] と共同で Agentic RCA ベンチを開発した。(Source: [[@2026__arXiv__Cloud-OpsBench - A Reproducible Benchmark for Agentic Root Cause Analysis in Cloud Systems]])ログ parsing(Drain・LILAC)・生成的 RCA(COCA)・LLM 訓練障害診断(L4)など、本 wiki の [[ログ解析]] 概念の中核を成す研究の多くがこのグループ由来。 集団通信の信頼性研究にも関与し、[[Mycroft]]([[@2025__SOSP__Mycroft - Tracing Dependencies in Collective Communication Towards Reliable LLM Training]], SOSP 2025)に CUHK 側として [[Yangtao Deng]]・[[Hong Xu]] が参加した。(Source: [[@2025__SOSP__Mycroft - Tracing Dependencies in Collective Communication Towards Reliable LLM Training]]) AI ワークロードのインシデント診断研究では [[@2026__FSE__TSGuard - Automated User-Centric Incident Diagnosis for AI Workloads in the Cloud]] が CUHK 側として [[Yitao Yang]]・[[Yangtao Deng]]・[[Hong Xu]] を擁し、[[Microsoft Research]]・[[University of Toronto]] と共同で user-centric の多エージェント診断システム [[TSGuard]] を開発した。Yitao Yang は本研究の一部を Microsoft Research でのインターン期間中に実施(脚注)。(Source: [[@2026__FSE__TSGuard - Automated User-Centric Incident Diagnosis for AI Workloads in the Cloud]]) マイクロサービスのエンドツーエンドトラブルシューティングでは、[[Cheryl Lee]]・[[Tianyi Yang]]・[[Zhuangbin Chen]]・[[Michael R. Lyu]] が [[@2023__arXiv__Eadro - An End-to-End Troubleshooting Framework for Microservices on Multi-source Data|Eadro]]([[@2023__arXiv__Eadro - An End-to-End Troubleshooting Framework for Microservices on Multi-source Data]], arXiv 2023)を開発。トレース・ログ・KPI のマルチソースデータを統合し、異常検知と根本原因箇所特定を一体化したフレームワークを提案した。(Source: [[@2023__arXiv__Eadro - An End-to-End Troubleshooting Framework for Microservices on Multi-source Data]]) LLM 訓練プラットフォームの障害・性能診断でも [[Huawei Cloud]] と産学連携する。[[L4]]([[@2025__ESEC-FSE__L4 - Diagnosing Large-scale LLM Training Failures via Automated Log Analysis]], FSE 2025)は CUHK 側の [[Zhihan Jiang]]・[[Guangba Yu]](責任著者)・Junjie Huang・Yichen Li・Renyi Zhong・[[Michael R. Lyu]] が [[Sun Yat-sen University]]・Huawei Cloud と共同でログ解析ベースの訓練障害診断を、[[LLMPrism]]([[@2025__DSN__LLMPrism - Black-box Performance Diagnosis for Production LLM Training Platforms]], DSN 2025)は [[Zhihan Jiang]]・[[Guangba Yu]]・[[Michael R. Lyu]] らが Huawei Cloud と共同でネットワークフローからのブラックボックス性能診断を開発した。(Source: [[@2025__ESEC-FSE__L4 - Diagnosing Large-scale LLM Training Failures via Automated Log Analysis]], [[@2025__DSN__LLMPrism - Black-box Performance Diagnosis for Production LLM Training Platforms]]) ## 関連 - ソース: [[@2025__ASE__LogPilot - Intent-aware and Scalable Alert Diagnosis for Large-scale Online Service Systems]] / [[@2026__arXiv__Cloud-OpsBench - A Reproducible Benchmark for Agentic Root Cause Analysis in Cloud Systems]] / [[@2025__SOSP__Mycroft - Tracing Dependencies in Collective Communication Towards Reliable LLM Training]] / [[@2025__ESEC-FSE__L4 - Diagnosing Large-scale LLM Training Failures via Automated Log Analysis]] / [[@2025__DSN__LLMPrism - Black-box Performance Diagnosis for Production LLM Training Platforms]] / [[@2026__FSE__TSGuard - Automated User-Centric Incident Diagnosis for AI Workloads in the Cloud]] - 所属研究者: [[Michael R. Lyu]] / [[Zhihan Jiang]] / [[Guangba Yu]] / [[Yangtao Deng]] / [[Hong Xu]] / [[Yitao Yang]] - 共同研究先: [[ByteDance]] / [[Sun Yat-sen University]] / [[Huawei Cloud]] / [[Microsoft Research]] / [[University of Toronto]] - 関連プロダクト: [[LogPilot]] / [[L4]] / [[LLMPrism]] / [[TSGuard]] - 概念: [[ログ解析]] / [[根本原因分析]] / [[AIOps]] / [[LLM学習モニタリング]] / [[インシデント管理]]