陈鹏飞

所属研究所、院系: 
软件工程与应用研究所
职称: 
副教授
E-mail: 
chenpf7@mail.sysu.edu.cn
教师简介: 

任职于中山大学数据科学与计算机学院。2016年6月于西安交通大学计算机科学与技术系获博士学位。2012年7月-2012年11月作为“明日之星”在微软亚洲研究工作实习,2016年6月-2018年1月在IBM中国研究员云计算部门担任研究员,2017年2月-2017年4月作为访问研究员在IBM T.J. Watson研究中心工作。主要方向为:分布式系统、云计算、软件可靠性、智能运维等。近年来在国际会议和期刊共发表27篇论文,其中SCI论文6篇,中科院一区及CCF A类会议和期刊论文5篇,同时担任多个国际期刊和会议的审稿人。

 

 

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研究领域: 

分布式、云计算、大数据、智能运维

教育背景: 

2009.9-2016.6,西安交通大学计算机科学与技术系,博士

2005.9-2009.6,西安交通大学计算机科学与技术系,本科

工作经历: 

2018.1至今,中山大学数据科学与计算机学院,“百人计划”副教授,博士生导师

2016.6-2018.1,IBM中国研究院,研究员

海外经历: 

2017.2-2017.4,IBM T.J. Watson研究中心,访问研究员

科研项目: 

1. “网络环境中软件老化模式及再生技术研究”,国家自然科学基金重点项目(项目编号60933003),300万,2010.1至2013.12,项目骨干。

 

2. “云计算环境下数据中心的power capping关键问题研究”, 国家自然基金面上项目(项目编号61272460),81万,2013.1至2019.12,课题参与人。

 

3. “多应用负载性能干扰预测与隔离相关问题研究”,国家自然基金面上项目(项目编号61672421),63万,2016.1至 2019.12,课题参与人。

 

4. “Cognitive Service Delivery Platform”,IBM Research项目(美国),2016.10至2018.01,350万,子项目负责人。

 

5.“工商银行PaaS云支撑项目”,工商银行与IBM签订的商业合作项目,2017.03至2018.01,560万,子项目负责人。

 

主要学术兼职: 

审稿人:软件学报、IEEE Transactions on Cybernetics, etc.

教授课程: 

并行与分布式计算 (本科)

代表性论著: 

1. 期刊论文:

 

  1. Pengfei Chen, Yong Qi, Xinyi Li, Di Hou Michael Lyu, ARF-Predictor: Effective Prediction of Aging-Related Failure Using Entropy[J]. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing (IEEE TDSC, CCF A, 中科院二区,SCI Index), pp:1-19, 2016 (published online, DOI: 10.1109/TDSC.2016.2604381).
  2. Pengfei Chen, Yong Qi, Di Hou, CauseInfer: Automated End-to-End Performance Diagnosis with Hierarchical Causality Graph in Cloud Environement[J]. IEEE Transactions on Service Computing (IEEE TSC, CCF B, 中科院一区,SCI index), pp:1-17, 2016 (published online, DOI: 10.1109/TSC.2016.2607739).
  3. Pengfei Chen, Yong Qi, Di Hou,InvarNet-X: A Black-box Invariant-based Approach to Diagnosing Big Data Systems[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing (TETC), 5(4),pp:450-465, 2017, DOI: 10.1109/TETC.2015.2497143.
  4. Pengfei Zheng, Yong Qi, Yangfan Zhou, Pengfei Chen, Jianfeng Zhan, Michael Rung-Tsong Lyu, An Automatic Publications Framework for Detecting and Characterizing Performance Degradation and Characterizing Performance Degradation of Software Systems, IEEE Transactions on Reliability (IEEE TR, SCI Index), 2014, 63(4): 927-943.
  5. Xinyi Li, Yong Qi, Pengfei Chen, et al. A cost-effective strategy for Cloud system maintenance[J]. Computers & Electronics Engineering (CCF B, SCI Index), vol. 58, pp:176-189, 2016.
  6. 陈鹏飞,李昕怡,齐勇*,张小辉,单步启发式策略的备份虚拟机复用策略[J]. 西安交通大学学报,2016, 50(1):100-107, EI 索引,DOI: 10.7652/xjtuxb201601016.

2. 会议论文

 

  1. Pengfei Chen, Yong Qi, Pengfei Zheng, Di Hou, CauseInfer: Automatic and distributed performance diagnosis with hierarchical causality graph in large distributed systems[C]. Proceedings of the 33rd Annual IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM'14) (CCF A), April 27th,May 2nd, 2014, Toronto, Canada, 2014:1887-1895. (EI: 20143017978534).
  2. Pengfei Chen, Yong Qi*, Xinyi Li, Li Su, An ensemble MIC-based approach for performance diagnosis in big data platform[C]. Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData), October 6-9, Santa Clara, USA, 2013:78-85. (EI: 20140717300259).
  3. Tong Jia, Pengfei Chen*, Lin Yang Ying Li, Fanjing Meng, Jingmin Xu. An Approach for Anomaly Diagnosis Based on Hybrid Graph Model with Logs for Distributed Services[C] IEEE International Conference on Web Services (IEEE ICWS  CCF B). IEEE, 2017:25-32, Hawaii, USA.
  4. Tong Jia, Lin Yang*, Pengfei Chen, Ying Li, Fanjing Meng, Jingmin Xu. LogSed: Anomaly Diagnosis through Mining Time-Weighted Control Flow Graph in Logs[C].  IEEE, International Conference on Cloud Computing. (IEEE Cloud), 2017:447-455, Hawaii, USA.
  5. Hong Kou and Pengfei Chen*, An Ensemble Signature-based Approach for Performance Diagnosis in Big Data Platform [C]. Proceedings of the International Symposium on Service-Oriented System Engineering (IEEE SOSE 2018), March 26 - 29, 2018. Bamberg, Germany, to appear(全文录用).
  6. Ping Wang, Jingmin Xu, Meng Ma, Pengfei Chen and Yuan Wang, et al. CloudRanger: Root Cause Identification for Cloud Native Systems[C]. Proceedings of the International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID 2018), May 1-4,  2018, to appear, Washington DC, USA.