論文の概要: TraceDiag: Adaptive, Interpretable, and Efficient Root Cause Analysis on Large-Scale Microservice Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18740v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 15:49:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 16:40:57.410370
• Title: TraceDiag: Adaptive, Interpretable, and Efficient Root Cause Analysis on Large-Scale Microservice Systems
• Title（参考訳）: TraceDiag: 大規模マイクロサービスシステムにおける適応的、解釈可能、効率的なルート原因分析
• Authors: Ruomeng Ding, Chaoyun Zhang, Lu Wang, Yong Xu, Minghua Ma, Xiaomin Wu, Meng Zhang, Qingjun Chen, Xin Gao, Xuedong Gao, Hao Fan, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang
• Abstract要約: マイクロサービスシステムの信頼性を確保するために、ルート原因分析(RCA)がますます重要になっている。 本稿では,大規模マイクロサービスシステムの課題に対処するエンドツーエンドのRCAフレームワークであるTraceDiagを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.53009495726297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Root Cause Analysis (RCA) is becoming increasingly crucial for ensuring the reliability of microservice systems. However, performing RCA on modern microservice systems can be challenging due to their large scale, as they usually comprise hundreds of components, leading significant human effort. This paper proposes TraceDiag, an end-to-end RCA framework that addresses the challenges for large-scale microservice systems. It leverages reinforcement learning to learn a pruning policy for the service dependency graph to automatically eliminates redundant components, thereby significantly improving the RCA efficiency. The learned pruning policy is interpretable and fully adaptive to new RCA instances. With the pruned graph, a causal-based method can be executed with high accuracy and efficiency. The proposed TraceDiag framework is evaluated on real data traces collected from the Microsoft Exchange system, and demonstrates superior performance compared to state-of-the-art RCA approaches. Notably, TraceDiag has been integrated as a critical component in the Microsoft M365 Exchange, resulting in a significant improvement in the system's reliability and a considerable reduction in the human effort required for RCA.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスシステムの信頼性を確保する上で,ルート原因分析(rca)がますます重要になっている。 しかしながら、現代のマイクロサービスシステムでのRCAの実行は、通常は数百のコンポーネントで構成されるため、大規模なため、難しい場合がある。 本稿では,大規模マイクロサービスシステムの課題に対処するエンドツーエンドのRCAフレームワークであるTraceDiagを提案する。 強化学習を利用してサービス依存グラフのプルーニングポリシーを学習し、冗長なコンポーネントを自動的に排除し、rca効率を大幅に改善します。 学習されたプルーニングポリシーは解釈可能で、新しいRCAインスタンスに完全に適応する。 刈り取ったグラフでは、高い精度と効率で因果ベースの方法を実行することができる。 提案したTraceDiagフレームワークは、Microsoft Exchangeシステムから収集された実際のデータトレースに基づいて評価され、最先端のRCAアプローチと比較して優れたパフォーマンスを示す。 特に、TraceDiagはMicrosoft M365 Exchangeの重要なコンポーネントとして統合されており、システムの信頼性が大幅に向上し、RCAに必要な人的労力が大幅に削減された。

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