論文の概要: A Survey of AIOps for Failure Management in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11213v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 12:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 18:47:43.655616
• Title: A Survey of AIOps for Failure Management in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける失敗管理のためのAIOpsに関する調査
• Authors: Lingzhe Zhang, Tong Jia, Mengxi Jia, Yifan Wu, Aiwei Liu, Yong Yang, Zhonghai Wu, Xuming Hu, Philip S. Yu, Ying Li,
• Abstract要約: 本稿では,LLM時代の障害管理のためのAIOps技術に関する包括的調査を行う。 これには、障害管理のためのAIOpsタスクの詳細な定義、AIOpsのデータソース、AIOpsに採用されているLLMベースのアプローチが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.59720351854515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As software systems grow increasingly intricate, Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) methods have been widely used in software system failure management to ensure the high availability and reliability of large-scale distributed software systems. However, these methods still face several challenges, such as lack of cross-platform generality and cross-task flexibility. Fortunately, recent advancements in large language models (LLMs) can significantly address these challenges, and many approaches have already been proposed to explore this field. However, there is currently no comprehensive survey that discusses the differences between LLM-based AIOps and traditional AIOps methods. Therefore, this paper presents a comprehensive survey of AIOps technology for failure management in the LLM era. It includes a detailed definition of AIOps tasks for failure management, the data sources for AIOps, and the LLM-based approaches adopted for AIOps. Additionally, this survey explores the AIOps subtasks, the specific LLM-based approaches suitable for different AIOps subtasks, and the challenges and future directions of the domain, aiming to further its development and application.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェアシステムが複雑化するにつれ、AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)メソッドは、大規模分散ソフトウェアシステムの高可用性と信頼性を確保するために、ソフトウェアシステムの障害管理に広く使用されている。 しかし、これらの手法はクロスプラットフォームの汎用性やタスク間の柔軟性の欠如など、いくつかの課題に直面している。 幸いなことに、近年の大規模言語モデル(LLM)の進歩はこれらの課題に大きく取り組むことができ、この分野を探求するための多くのアプローチがすでに提案されている。 しかしながら、LLMベースのAIOpsと従来のAIOpsメソッドの違いについて、包括的な調査は行われていない。 そこで本研究では,LLM時代の障害管理のためのAIOps技術に関する包括的調査を行う。 これには、障害管理のためのAIOpsタスクの詳細な定義、AIOpsのデータソース、AIOpsに採用されているLLMベースのアプローチが含まれている。 さらに、この調査では、AIOpsサブタスク、異なるAIOpsサブタスクに適した特定のLLMベースのアプローチ、ドメインの課題と今後の方向性などについて調査し、開発と応用をさらに進めることを目指している。

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