論文の概要: Few-Shot Cross-System Anomaly Trace Classification for Microservice-based systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18998v2
- Date: Sun, 31 Mar 2024 16:15:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-02 13:15:05.961403
- Title: Few-Shot Cross-System Anomaly Trace Classification for Microservice-based systems
- Title（参考訳）: マイクロサービスシステムにおけるFew-Shotクロスシステム異常トレース分類
- Authors: Yuqing Wang, Mika V. Mantylä, Serge Demeyer, Mutlu Beyazit, Joanna Kisaakye, Jesse Nyyssölä,
- Abstract要約: マイクロサービスベースのシステム(MSS)は、複雑で動的な性質のため、さまざまな障害カテゴリで障害を経験する可能性がある。
障害を効果的に処理するために、AIOpsツールはトレースベースの異常検出と根本原因分析を利用する。
そこで本研究では,MSSの異常トレース分類のための新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.612169229284664
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Microservice-based systems (MSS) may experience failures in various fault categories due to their complex and dynamic nature. To effectively handle failures, AIOps tools utilize trace-based anomaly detection and root cause analysis. In this paper, we propose a novel framework for few-shot abnormal trace classification for MSS. Our framework comprises two main components: (1) Multi-Head Attention Autoencoder for constructing system-specific trace representations, which enables (2) Transformer Encoder-based Model-Agnostic Meta-Learning to perform effective and efficient few-shot learning for abnormal trace classification. The proposed framework is evaluated on two representative MSS, Trainticket and OnlineBoutique, with open datasets. The results show that our framework can adapt the learned knowledge to classify new, unseen abnormal traces of novel fault categories both within the same system it was initially trained on and even in the different MSS. Within the same MSS, our framework achieves an average accuracy of 93.26\% and 85.2\% across 50 meta-testing tasks for Trainticket and OnlineBoutique, respectively, when provided with 10 instances for each task. In a cross-system context, our framework gets an average accuracy of 92.19\% and 84.77\% for the same meta-testing tasks of the respective system, also with 10 instances provided for each task. Our work demonstrates the applicability of achieving few-shot abnormal trace classification for MSS and shows how it can enable cross-system adaptability. This opens an avenue for building more generalized AIOps tools that require less system-specific data labeling for anomaly detection and root cause analysis.
- Abstract（参考訳）: マイクロサービスベースのシステム(MSS)は、複雑で動的な性質のため、さまざまな障害カテゴリで障害を経験する可能性がある。
障害を効果的に処理するために、AIOpsツールはトレースベースの異常検出と根本原因分析を利用する。
本稿では,MSSの異常トレース分類のための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークは,(1)システム固有のトレース表現を構築するためのマルチヘッドアテンションオートエンコーダ,(2)トランスフォーマーエンコーダに基づくモデル非依存メタラーニングの2つの主要コンポーネントから構成される。
提案するフレームワークは、TraticketとOnlineBoutiqueの2つの代表的なMSSで、オープンデータセットで評価されている。
以上の結果から,本フレームワークは学習知識に適応して,従来のMSSと同一システム内および異なるMSS内においても,新たな異常カテゴリの異常なトレースを識別できることが示唆された。
同じMSS内では、TraticketとOnlineBoutiqueの50のメタテストタスクの平均精度は93.26\%と85.2\%に達し、各タスクに10のインスタンスが提供される。
システム間のコンテキストでは、各システムの同じメタテストタスクに対して平均92.19.%と84.77.%の精度が得られ、各タスクに10のインスタンスが提供される。
本研究は,MSSの異常トレース分類を少数の異常トレース分類に適用可能であることを示し,システム間の適応性を実現する方法を示す。
これにより、異常検出と根本原因分析のためにシステム固有のデータラベリングを少なくする、より一般化されたAIOpsツールを構築するための道が開ける。
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