論文の概要: Cross-System Categorization of Abnormal Traces in Microservice-Based Systems via Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18998v4
• Date: Tue, 25 Feb 2025 08:50:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:20:24.400378
• Title: Cross-System Categorization of Abnormal Traces in Microservice-Based Systems via Meta-Learning
• Title（参考訳）: メタラーニングによるマイクロサービスシステムにおける異常トレースのクロスシステム分類
• Authors: Yuqing Wang, Mika V. Mäntylä, Serge Demeyer, Mutlu Beyazit, Joanna Kisaakye, Jesse Nyyssölä,
• Abstract要約: TraFaultDiaは、異常トレースを自動的にMSSの障害カテゴリに分類するAIOpsフレームワークである。 TraFaultDiaはTraTicketとOnlineBoutiqueの新しい50の分類タスクで93.26%と85.20%の精度を達成した。 システム横断の文脈では、TraFaultDiaがトレーニング対象と異なるMSSに適用された場合、TraFaultDiaの平均精度は92.19%、84.77%となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.634734590552537
• License:
• Abstract: Microservice-based systems (MSS) may fail with various fault types. While existing AIOps methods excel at detecting abnormal traces and locating the responsible service(s), human efforts are still required for diagnosing specific fault types and failure causes.This paper presents TraFaultDia, a novel AIOps framework to automatically classify abnormal traces into fault categories for MSS. We treat the classification process as a series of multi-class classification tasks, where each task represents an attempt to classify abnormal traces into specific fault categories for a MSS. TraFaultDia leverages meta-learning to train on several abnormal trace classification tasks with a few labeled instances from a MSS, enabling quick adaptation to new, unseen abnormal trace classification tasks with a few labeled instances across MSS. TraFaultDia's use cases are scalable depending on how fault categories are built from anomalies within MSS. We evaluated TraFaultDia on two MSS, TrainTicket and OnlineBoutique, with open datasets where each fault category is linked to faulty system components (service/pod) and a root cause. TraFaultDia automatically classifies abnormal traces into these fault categories, thus enabling the automatic identification of faulty system components and root causes without manual analysis. TraFaultDia achieves 93.26% and 85.20% accuracy on 50 new classification tasks for TrainTicket and OnlineBoutique, respectively, when trained within the same MSS with 10 labeled instances per category. In the cross-system context, when TraFaultDia is applied to a MSS different from the one it is trained on, TraFaultDia gets an average accuracy of 92.19% and 84.77% for the same set of 50 new, unseen abnormal trace classification tasks of the respective systems, also with 10 labeled instances provided for each fault category per task in each system.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスベースのシステム(MSS)は、さまざまな障害タイプで失敗する可能性がある。 既存のAIOpsメソッドは、異常なトレースを検出して責任のあるサービスを特定するのに優れているが、特定の障害タイプや障害原因を診断するためには、人間の努力が依然として必要である。 各タスクは、異常なトレースをMSSの特定の障害カテゴリに分類しようとする試みである。 TraFaultDiaはメタラーニングを活用して、MSSからいくつかのラベル付きインスタンスでいくつかの異常トレース分類タスクをトレーニングする。 TraFaultDiaのユースケースは、MSS内の異常から障害カテゴリを構築する方法によってスケーラブルである。 TraFaultDiaをTraTicketとOnlineBoutiqueの2つのMSS上で,各障害カテゴリが障害システムコンポーネント(サービス/ポッド)と根本原因と関連付けられたオープンデータセットで評価した。 TraFaultDiaは、異常なトレースをこれらの障害カテゴリに自動的に分類し、手動で解析することなく、欠陥のあるシステムコンポーネントと根本原因の自動識別を可能にする。 TraFaultDiaはTraTicketとOnlineBoutiqueの50の新しい分類タスクで、それぞれ93.26%と85.20%の精度を達成している。 システム横断の文脈では、TraFaultDiaがトレーニング対象と異なるMSSに適用された場合、TraFaultDiaは、各システムの新たな異常トレース分類タスク50のセットに対して平均精度92.19%と84.77%を得る。

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