Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems

論文の概要: Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18985v1
Date: Tue, 30 May 2023 12:39:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-24 05:05:06.422170
Title: Robust Multimodal Failure Detection for Microservice Systems
Title（参考訳）: マイクロサービスシステムのロバストマルチモーダル故障検出
Authors: Chenyu Zhao, Minghua Ma, Zhenyu Zhong, Shenglin Zhang, Zhiyuan Tan, Xiao Xiong, LuLu Yu, Jiayi Feng, Yongqian Sun, Yuzhi Zhang, Dan Pei, Qingwei Lin, Dongmei Zhang
Abstract要約: AnoFusionは、マイクロサービスシステムに対する教師なしの障害検出アプローチである。異種マルチモーダルデータの相関を学習し、グラフ注意ネットワーク(GAT)とGRU(Gated Recurrent Unit)を統合する。これはそれぞれ0.857と0.922のF1スコアを達成し、最先端の故障検出手法より優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.25907616511765
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Proactive failure detection of instances is vitally essential to microservice systems because an instance failure can propagate to the whole system and degrade the system's performance. Over the years, many single-modal (i.e., metrics, logs, or traces) data-based nomaly detection methods have been proposed. However, they tend to miss a large number of failures and generate numerous false alarms because they ignore the correlation of multimodal data. In this work, we propose AnoFusion, an unsupervised failure detection approach, to proactively detect instance failures through multimodal data for microservice systems. It applies a Graph Transformer Network (GTN) to learn the correlation of the heterogeneous multimodal data and integrates a Graph Attention Network (GAT) with Gated Recurrent Unit (GRU) to address the challenges introduced by dynamically changing multimodal data. We evaluate the performance of AnoFusion through two datasets, demonstrating that it achieves the F1-score of 0.857 and 0.922, respectively, outperforming the state-of-the-art failure detection approaches.
Abstract（参考訳）: インスタンス障害がシステム全体に伝播し、システムパフォーマンスが低下する可能性があるため、マイクロサービスシステムでは、インスタンスの積極的な障害検出が極めて不可欠である。長年にわたり、多くの単一モーダル(メトリクス、ログ、トレース)がデータに基づく異常検出手法として提案されてきた。しかし,マルチモーダルデータの相関を無視するため,多数の障害を見逃し,多数の誤報を発生させる傾向がある。本研究では,マイクロサービスシステムにおけるマルチモーダルデータによるインスタンス障害を積極的に検出する,教師なし障害検出手法であるanofusionを提案する。ヘテロジニアスマルチモーダルデータの相関を学習するためにグラフトランスフォーマーネットワーク(gtn)を適用し、グラフアテンションネットワーク(gat)とゲートリカレントユニット(gru)を統合し、動的にマルチモーダルデータを変更することによって生じる課題に対処する。 2つのデータセットを用いてAnoFusionの性能を評価し,F1スコアの0.857と0.922をそれぞれ達成し,最先端の故障検出手法よりも優れていることを示した。

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