論文の概要: DeLag: Detecting Latency Degradation Patterns in Service-based Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11155v1
- Date: Thu, 21 Oct 2021 13:59:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-22 18:39:39.857323
- Title: DeLag: Detecting Latency Degradation Patterns in Service-based Systems
- Title（参考訳）: DeLag: サービスベースのシステムにおける遅延劣化パターンの検出
- Authors: Luca Traini, Vittorio Cortellessa
- Abstract要約: DeLagは,サービスベースシステムの性能問題を診断するための,新しい自動検索ベースのアプローチである。
DeLagは精度、リコール、相似性を最適化しながら、複数のレイテンシパターンを同時に検索する。
我々のアプローチは、最先端の3つのアプローチと汎用機械学習クラスタリングアルゴリズムよりも、より優れた、より安定した効果を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Performance debugging in production is a fundamental activity in modern
service-based systems. The diagnosis of performance issues is often
time-consuming, since it requires thorough inspection of large volumes of
traces and performance indices. In this paper we present DeLag, a novel
automated search-based approach for diagnosing performance issues in
service-based systems. DeLag identifies subsets of requests that show, in the
combination of their Remote Procedure Call execution times, symptoms of
potentially relevant performance issues. We call such symptoms Latency
Degradation Patterns. DeLag simultaneously search for multiple latency
degradation patterns while optimizing precision, recall and latency
dissimilarity. Experimentation on 700 datasets of requests generated from two
microservice-based systems shows that our approach provide better and more
stable effectiveness than three state-of-the-art approaches and general purpose
machine learning clustering algorithms. Moreover, DeLag outperforms in terms of
efficiency the second and the third most effective baseline techniques on the
largest datasets used in our evaluation.
- Abstract（参考訳）: プロダクションにおけるパフォーマンスデバッギングは、現代のサービスベースのシステムにおいて基本的な活動である。
大量のトレースとパフォーマンス指標を徹底的に検査する必要があるため、パフォーマンス問題の診断には時間を要することが多い。
本稿では,サービスベースシステムの性能問題を診断する新しい検索手法であるDeLagを提案する。
DeLagは、リモートプロシージャコールの実行時間の組み合わせで、潜在的に関連するパフォーマンス問題の兆候を示すリクエストのサブセットを特定する。
このような症状を遅延劣化パターンと呼ぶ。
DeLagは、精度、リコール、レイテンシの相違を最適化しながら、複数の遅延劣化パターンを同時に検索する。
2つのマイクロサービスベースのシステムから生成された700の要求データセットを実験した結果、このアプローチは3つの最先端アプローチと汎用機械学習クラスタリングアルゴリズムよりも、よりよい、より安定した効率を提供することがわかった。
さらに、delagは、評価に使用される最大のデータセットにおいて、第2および第3の効果的なベースライン技術よりも効率の点で優れています。
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