热门的研究方向在软件工程领域内备受关注，顶级学术会议如ICSE大会频繁接纳微软亚洲研究院的成果，表明该领域在云计算高速发展的背景下持续深耕，探索前沿技术。

一项名为Aegis的系统旨在解决云平台复杂维护的难题。面对控制平台的频繁更新（Rollout）带来的风险，Aegis系统能有效定位并归因于特定代码更新的故障，通过跨层跨组件的分析，克服高并发和领域知识缺乏的挑战。Aegis在Azure云平台中运行一年，捕捉到多个关键故障，包括代码错误、文件缺失和协议不兼容等问题，并通过自动警报系统迅速响应，显著提升平台稳定性。

CONAN框架则针对云系统中的批量故障问题，通过自动搜索对比模式，辅助诊断工程师快速识别故障根本原因，显著提高了诊断效率，减少了服务中断时间，为Azure云平台和M365服务的稳定性做出了贡献。

TraceArk方案致力于提供高准确度和可解释性的云服务系统异常告警。通过详尽的实证分析和机器学习模型，TraceArk能够精确识别性能异常，并输出可解释的告警细节，提高告警的精确度，有效提升工程师诊断效率，降低了异常对服务和用户的影响。

针对自动化日志分析，研究提出了一种能够识别日志中动态变量类型的方法，通过监督式学习，自动识别和保留特定类型的变量，提高了日志解析的准确性和效率。

关于微软内部深度学习生产平台的质量问题，研究揭示了硬件和系统故障、用户错误、以及平台维护等主要问题来源，并提出了一系列有效的缓解措施，旨在减少质量问题，提升平台的可靠性和稳定性。

基于图神经网络的深度学习模型运行时性能预测研究，DNNPerf方法利用图神经网络技术，有效预测模型的运行时性能，帮助开发人员在训练前优化配置，提高开发效率并减少资源浪费。

在云系统中，基于事故感知的重复客户工单检测方法iPACK，通过融合云系统和客户侧信息，识别由同一事故引发的重复工单，显著提升工单处理效率，有效管理客户支持流程。