# Yu Kang [[Microsoft]] China 所属の研究者(2020 年時点では [email protected]、2023 年時点では [email protected])。ESEC/FSE 2023 の論文 "Detection Is Better Than Cure: A Cloud Incidents Perspective"([[@2023__ESEC-FSE__Detection Is Better Than Cure - A Cloud Incidents Perspective]])の共著者。Microsoft のクラウドサービスにおけるインシデント管理・モニタリング研究に従事する。[[DeepIP]] 論文([[@2020__ASE__How Incidental are the Incidents - Characterizing and Prioritizing Incidents for Large-Scale Online Service Systems]])・[[@2021__ISSRE__How Long Will it Take to Mitigate this Incident for Online Service Systems|TTMPred]]([[@2021__ISSRE__How Long Will it Take to Mitigate this Incident for Online Service Systems]])・[[AirAlert]]([[@2019__WWW__Outage Prediction and Diagnosis for Cloud Service Systems]])にも共著者として参加し、Microsoft のインシデント管理研究を長期で支えている。 COMET 論文([[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]、ISSRE 2024)の共著者。LLM キーワード抽出+FastText 埋め込みによるインシデントトリアージシステムの研究に参加。(Source: [[@2024__ISSRE__Large Language Models Can Provide Accurate and Interpretable Incident Triage]]) Observability-Aware Code 論文([[@2026__arXiv__Can Large Language Models Generate Observability-Aware Code?]]、arXiv 2026-07)の共著者。[[Yongliang Tao]]([[Chongqing University]])・[[Hongyu Zhang]]・[[Pengfei Gao]]・[[Minghua Ma]]・[[Zhiyu Fan]]・[[Jue Zhang]]・[[Si Qin]]・[[Liqun Li]]・[[Qingwei Lin]]・[[Saravan Rajmohan]]との共同で、コーディングエージェント生成コードのオブザーバビリティをソース/実行時の 2 軸で評価した。(Source: [[@2026__arXiv__Can Large Language Models Generate Observability-Aware Code?]]) ## 関連 - ソース: [[@2019__WWW__Outage Prediction and Diagnosis for Cloud Service Systems]] / [[@2020__ASE__How Incidental are the Incidents - Characterizing and Prioritizing Incidents for Large-Scale Online Service Systems]] / [[@2021__ISSRE__How Long Will it Take to Mitigate this Incident for Online Service Systems]] / [[@2023__ESEC-FSE__Detection Is Better Than Cure - A Cloud Incidents Perspective]] - 所属: [[Microsoft]] - 共著者: [[Qingwei Lin]] / [[Junjie Chen]] / [[Dongmei Zhang]] / [[Vaibhav Ganatra]] / [[Minghua Ma]] / [[Chetan Bansal]]