Рассматривается задача минимизации потерь стохастической системы. Система функционирует в непрерывном времени, потери возникают в моменты скачков пуассоновского процесса с неизвестной интенсивностью и зависят от параметра. В каждый момент текущих потерь оракул выдает стохастически зашумленный градиент функции потерь; шум аддитивный, центрированный, ограниченный в L_2. Цель состоит в минимизации по параметру среднего интегральных потерь на выпуклом множестве. Представлен алгоритм зеркального спуска, модифицированный для применения в стохастических системах. Для алгоритма установлена верхняя граница превышения среднего интегральных потерь над его минимальным значением (неизвестным). Граница линейна по времени с явно вычисленными характеристиками. В качестве примера описана задача online оптимизации сервера. Приводятся численные результаты.