論文の概要: AutoTSG: Learning and Synthesis for Incident Troubleshooting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13457v1
- Date: Thu, 26 May 2022 16:05:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-27 13:50:56.447275
- Title: AutoTSG: Learning and Synthesis for Incident Troubleshooting
- Title（参考訳）: AutoTSG:インシデントトラブルシューティングのための学習と合成
- Authors: Manish Shetty, Chetan Bansal, Sai Pramod Upadhyayula, Arjun
Radhakrishna, Anurag Gupta
- Abstract要約: 4K以上のTSGを1000件のインシデントにマッピングした大規模実験を行った。
TSGは広く使われており、緩和の取り組みを大幅に減らすのに役立ちます。
本稿では,機械学習とプログラム合成を組み合わせることで,TSGの自動化を実現する新しいフレームワークであるAutoTSGを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.297939852772734
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Incident management is a key aspect of operating large-scale cloud services.
To aid with faster and efficient resolution of incidents, engineering teams
document frequent troubleshooting steps in the form of Troubleshooting Guides
(TSGs), to be used by on-call engineers (OCEs). However, TSGs are siloed,
unstructured, and often incomplete, requiring developers to manually understand
and execute necessary steps. This results in a plethora of issues such as
on-call fatigue, reduced productivity, and human errors. In this work, we
conduct a large-scale empirical study of over 4K+ TSGs mapped to 1000s of
incidents and find that TSGs are widely used and help significantly reduce
mitigation efforts. We then analyze feedback on TSGs provided by 400+ OCEs and
propose a taxonomy of issues that highlights significant gaps in TSG quality.
To alleviate these gaps, we investigate the automation of TSGs and propose
AutoTSG -- a novel framework for automation of TSGs to executable workflows by
combining machine learning and program synthesis. Our evaluation of AutoTSG on
50 TSGs shows the effectiveness in both identifying TSG statements (accuracy
0.89) and parsing them for execution (precision 0.94 and recall 0.91). Lastly,
we survey ten Microsoft engineers and show the importance of TSG automation and
the usefulness of AutoTSG.
- Abstract（参考訳）: インシデント管理は、大規模クラウドサービスの運用において重要な側面である。
インシデントの迅速かつ効率的な解決を支援するため、エンジニアリングチームは、オンコールエンジニア(OCE)が使用するトラブルシューティングガイド(TSG)という形で、頻繁なトラブルシューティング手順を文書化している。
しかし、tsgはサイロ化され、非構造化され、しばしば不完全であり、開発者は手動で必要な手順を理解し実行する必要がある。
その結果、オンコール疲労、生産性の低下、ヒューマンエラーなど多くの問題が発生する。
本研究は,1000件以上の事故にマッピングされた4K以上のTSGの大規模実験を行い,TSGが広く利用されていること,及び緩和努力の大幅な削減に役立つことを明らかにする。
次に,400以上のOCEによって提供されるTSGのフィードバックを分析し,TSG品質の著しいギャップを浮き彫りにする問題分類を提案する。
これらのギャップを軽減するため、我々はTSGの自動化を調査し、機械学習とプログラム合成を組み合わせた実行ワークフローにTSGを自動化するための新しいフレームワークであるAutoTSGを提案する。
TSG50におけるAutoTSGの評価は,TSG文の同定(精度0.89)と解析(精度0.94,リコール0.91)の有効性を示した。
最後に、10人のMicrosoftエンジニアを調査し、TSG自動化の重要性とAutoTSGの有用性を示す。
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