喜报丨必赢官网陈壮彬、苏玉鑫等老师发表的论文获IEEE Cloud 2024最佳论文奖

喜 报

近日，565net必赢客户端陈壮彬助理教授、苏玉鑫副教授及郑子彬教授于IEEE Cloud 2024发表的论文获最佳论文奖，该论文题目为“TraceMesh: Scalable and Streaming Sampling for Distributed Traces”。该会议今年投稿总数为191篇，仅颁发1个最佳论文奖。

IEEE Cloud 会议介绍

IEEE Cloud（IEEE International Conference on Cloud Computing）是IEEE举办的专注于云计算领域的旗舰会议，为CCF C类推荐会议。它为研究人员、学者、企业、行业和标准机构提供了一个重要的国际论坛，以交流云计算技术和实践的最新基本进展，共同探索新兴研究主题，并推动云计算领域的未来发展 。

获奖论文介绍

在云服务系统中，分布式追踪（distributed tracing）是监控的基石，它提供了服务请求整个生命周期的可见性，有助于理解系统的依赖性和性能瓶颈。然而，大多数追踪数据包含重复且无用的信息，对计算和存储带来了极大的开销。

现有的追踪采样（trace sampling）方法无法应对由于系统复杂性带来的维数灾难（curse of dimensionality）和动态特征（dynamic feature）问题，导致采样效果不佳，无法有效地从海量数据中提取有价值的信息。

▲TraceMesh算法架构图

获奖论文提出TraceMesh算法，采用了局部敏感性哈希（Locality-Sensitivity Hashing, LSH）技术，通过将追踪数据投影到低维空间来提高采样效率，同时保留它们的相似性。这种方法能够无缝地适应流数据中新出现的特征。TraceMesh通过动态调整采样决策，避免对重复出现的追踪进行过度采样。实验表明TraceMesh能够高效且准确地采样关键追踪样本。