論文の概要: BARO: Robust Root Cause Analysis for Microservices via Multivariate Bayesian Online Change Point Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09330v1
• Date: Wed, 15 May 2024 13:32:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-16 13:26:38.668472
• Title: BARO: Robust Root Cause Analysis for Microservices via Multivariate Bayesian Online Change Point Detection
• Title（参考訳）: BARO: 多変量ベイズオンライン変更点検出によるマイクロサービスのロバストルート原因分析
• Authors: Luan Pham, Huong Ha, Hongyu Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,異常検出と根本原因分析を統合したエンドツーエンドアプローチを提案する。 BarOは、異常検出と根本原因分析の両方において、最先端のアプローチを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.627235799040388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting failures and identifying their root causes promptly and accurately is crucial for ensuring the availability of microservice systems. A typical failure troubleshooting pipeline for microservices consists of two phases: anomaly detection and root cause analysis. While various existing works on root cause analysis require accurate anomaly detection, there is no guarantee of accurate estimation with anomaly detection techniques. Inaccurate anomaly detection results can significantly affect the root cause localization results. To address this challenge, we propose BARO, an end-to-end approach that integrates anomaly detection and root cause analysis for effectively troubleshooting failures in microservice systems. BARO leverages the Multivariate Bayesian Online Change Point Detection technique to model the dependency within multivariate time-series metrics data, enabling it to detect anomalies more accurately. BARO also incorporates a novel nonparametric statistical hypothesis testing technique for robustly identifying root causes, which is less sensitive to the accuracy of anomaly detection compared to existing works. Our comprehensive experiments conducted on three popular benchmark microservice systems demonstrate that BARO consistently outperforms state-of-the-art approaches in both anomaly detection and root cause analysis.
• Abstract（参考訳）: 障害を検出し、その根本原因を迅速かつ正確に特定することは、マイクロサービスシステムの可用性を確保する上で極めて重要です。 マイクロサービスの典型的な障害シューティングパイプラインは、異常検出と根本原因分析という2つのフェーズで構成されている。 根本原因分析に関する様々な研究は正確な異常検出を必要とするが、異常検出技術による正確な推定は保証されていない。 不正確な異常検出結果は根本原因の局在に大きく影響を及ぼす可能性がある。 この課題に対処するため,マイクロサービスシステムの障害を効果的に対処するために,異常検出と根本原因解析を統合したエンドツーエンドアプローチであるBAROを提案する。 BAROは、多変量ベイズオンライン変更点検出技術を利用して、多変量時系列メトリクスデータ内の依存性をモデル化し、より正確に異常を検出する。 BAROはまた、ルート原因を堅牢に同定する新しい非パラメトリック統計的仮説テスト技術も取り入れており、既存の研究と比べて異常検出の精度に敏感ではない。 一般的な3つのベンチマークマイクロサービスシステムで実施した包括的な実験は、BAROが異常検出と根本原因分析の両方において、最先端のアプローチを一貫して上回っていることを示している。

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