Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dependency Aware Incident Linking in Large Cloud Systems

論文の概要: Dependency Aware Incident Linking in Large Cloud Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18639v1
Date: Mon, 5 Feb 2024 13:54:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-01 02:34:48.491823
Title: Dependency Aware Incident Linking in Large Cloud Systems
Title（参考訳）: 大規模クラウドシステムにおける依存性認識インシデントリンク
Authors: Supriyo Ghosh, Karish Grover, Jimmy Wong, Chetan Bansal, Rakesh Namineni, Mohit Verma, Saravan Rajmohan,
Abstract要約: 本稿では,インシデントリンクの精度とカバレッジを向上させるために,依存性対応インシデントリンク(DiLink)フレームワークを提案する。また,Orthogonal Procrustesを用いてマルチモーダル(テキストおよびグラフィカル)データの埋め込みを整列する新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.797638977934646
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite significant reliability efforts, large-scale cloud services inevitably experience production incidents that can significantly impact service availability and customer's satisfaction. Worse, in many cases one incident can lead to multiple downstream failures due to cascading effects that creates several related incidents across different dependent services. Often time On-call Engineers (OCEs) examine these incidents in silos that lead to significant amount of manual toil and increase the overall time-to-mitigate incidents. Therefore, developing efficient incident linking models is of paramount importance for grouping related incidents into clusters so as to quickly resolve major outages and reduce on-call fatigue. Existing incident linking methods mostly leverages textual and contextual information of incidents (e.g., title, description, severity, impacted components), thus failing to leverage the inter-dependencies between services. In this paper, we propose the dependency-aware incident linking (DiLink) framework which leverages both textual and service dependency graph information to improve the accuracy and coverage of incident links not only coming from same service, but also from different services and workloads. Furthermore, we propose a novel method to align the embeddings of multi-modal (i.e., textual and graphical) data using Orthogonal Procrustes. Extensive experimental results on real-world incidents from 5 workloads of Microsoft demonstrate that our alignment method has an F1-score of 0.96 (14% gain over current state-of-the-art methods). We are also in the process of deploying this solution across 610 services from these 5 workloads for continuously supporting OCEs improving incident management and reducing manual toil.
Abstract（参考訳）: 信頼性の高い努力にもかかわらず、大規模クラウドサービスは必然的に、サービスの可用性と顧客満足度に大きな影響を与える生産インシデントを経験します。さらに悪いことに、多くの場合、1つのインシデントが複数のダウンストリーム障害を引き起こします。多くの場合、オンコールエンジニア(OCE)は、これらのインシデントをサイロで調査し、大量の手動の爪を発生させ、全体的なタイム・トゥ・ミディゲートインシデントを増加させる。したがって,効率的なインシデントリンクモデルの開発は,大規模な機能停止を迅速に解決し,オンコール疲労を軽減するために,関連するインシデントをクラスタにグループ化する上で極めて重要である。既存のインシデントリンク手法は、主にインシデント(タイトル、説明、重大さ、影響のあるコンポーネントなど)のテキスト情報とコンテキスト情報を活用しているため、サービス間の依存性を活用できない。本稿では、テキストおよびサービス依存グラフ情報を活用する依存性対応インシデントリンク(DiLink)フレームワークを提案し、同一サービスから来るインシデントリンクの精度とカバレッジを向上させるとともに、異なるサービスやワークロードからもたらされるインシデントリンクのカバレッジを改善する。さらに,Orthogonal Procrustesを用いてマルチモーダル(テキストおよびグラフィカル)データの埋め込みを整列する手法を提案する。 Microsoftの5つのワークロードによる実世界のインシデントに対する大規模な実験結果によると、アライメントメソッドのF1スコアは0.96(現在の最先端メソッドよりも14%向上)である。また、これらの5つのワークロードから610のサービスにこのソリューションをデプロイして、インシデント管理の改善と手作業による爪の削減を継続的にサポートしています。

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