論文の概要: The PetShop Dataset -- Finding Causes of Performance Issues across Microservices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04806v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 16:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 15:10:33.552532
• Title: The PetShop Dataset -- Finding Causes of Performance Issues across Microservices
• Title（参考訳）: PetShopデータセット - マイクロサービス全体のパフォーマンス問題の原因を見つける
• Authors: Michaela Hardt, William Orchard, Patrick Bl\"obaum, Shiva Kasiviswanathan, and Elke Kirschbaum
• Abstract要約: 本稿では,マイクロサービスベースのアプリケーションにおける根本原因分析を評価するためのデータセットを提案する。 データセットは、分散アプリケーションから5分間隔で出力されるレイテンシ、リクエスト、可用性メトリクスを含んでいる。 通常の運用メトリクスに加えて、データセットには68のインジェクトされたパフォーマンス問題が含まれており、レイテンシが増加し、システム全体の可用性が低下する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.012818180575572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying root causes for unexpected or undesirable behavior in complex systems is a prevalent challenge. This issue becomes especially crucial in modern cloud applications that employ numerous microservices. Although the machine learning and systems research communities have proposed various techniques to tackle this problem, there is currently a lack of standardized datasets for quantitative benchmarking. Consequently, research groups are compelled to create their own datasets for experimentation. This paper introduces a dataset specifically designed for evaluating root cause analyses in microservice-based applications. The dataset encompasses latency, requests, and availability metrics emitted in 5-minute intervals from a distributed application. In addition to normal operation metrics, the dataset includes 68 injected performance issues, which increase latency and reduce availability throughout the system. We showcase how this dataset can be used to evaluate the accuracy of a variety of methods spanning different causal and non-causal characterisations of the root cause analysis problem. We hope the new dataset, available at https://github.com/amazon-science/petshop-root-cause-analysis/ enables further development of techniques in this important area.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムにおける予期せぬ、あるいは望ましくない振る舞いの根本原因を特定することは、大きな課題である。 この問題は、多数のマイクロサービスを使用する現代的なクラウドアプリケーションにおいて特に重要になる。 機械学習とシステム研究コミュニティはこの問題に取り組むための様々な手法を提案しているが、現在では定量的ベンチマークのための標準化されたデータセットが不足している。 その結果、研究グループは実験のために独自のデータセットを作成せざるを得なくなった。 本稿では,マイクロサービスベースのアプリケーションにおける根本原因分析を評価するためのデータセットを提案する。 データセットは、分散アプリケーションから5分間隔で発生するレイテンシ、リクエスト、可用性メトリクスを含んでいる。 通常の運用メトリクスに加えて、データセットには68のインジェクトされたパフォーマンス問題が含まれている。 本稿では,このデータセットを用いて,根本原因分析問題の因果的特徴と非因果的特徴にまたがる様々な手法の精度を評価する方法を紹介する。 我々は、この新しいデータセットがhttps://github.com/amazon-science/petshop-root- cause- analysisで利用可能になることを望んでいる。

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