論文の概要: Root Cause Localization for Microservice Systems in Cloud-edge Collaborative Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13604v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 14:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 19:24:08.007734
• Title: Root Cause Localization for Microservice Systems in Cloud-edge Collaborative Environments
• Title（参考訳）: Rootは、クラウドエッジコラボレーション環境におけるマイクロサービスシステムのローカライズの原因となる
• Authors: Yuhan Zhu, Jian Wang, Bing Li, Xuxian Tang, Hao Li, Neng Zhang, Yuqi Zhao,
• Abstract要約: マイクロサービスベースのソフトウェアシステムは、障害発生時の根本原因を正確に特定する上で、課題に直面します。 我々は,クラウドエッジの協調環境において,カーネルとアプリケーションレベルで根本原因をピンポイントする新しいアプローチであるMicroCERCLを提案する。 このような環境では、MicroCERCLはマイクロサービスシステムの根本原因を正確にローカライズすることができ、最先端のアプローチよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.694588952789257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of cloud-native technologies, microservice-based software systems face challenges in accurately localizing root causes when failures occur. Additionally, the cloud-edge collaborative environment introduces more difficulties, such as unstable networks and high latency across network segments. Accurately identifying the root cause of microservices in a cloud-edge collaborative environment has thus become an urgent problem. In this paper, we propose MicroCERCL, a novel approach that pinpoints root causes at the kernel and application level in the cloud-edge collaborative environment. Our key insight is that failures propagate through direct invocations and indirect resource-competition dependencies in a cloud-edge collaborative environment characterized by instability and high latency. This will become more complex in the hybrid deployment that simultaneously involves multiple microservice systems. Leveraging this insight, we extract valid contents from kernel-level logs to prioritize localizing the kernel-level root cause. Moreover, we construct a heterogeneous dynamic topology stack and train a graph neural network model to accurately localize the application-level root cause without relying on historical data. Notably, we released the first benchmark hybrid deployment microservice system in a cloud-edge collaborative environment (the largest and most complex within our knowledge). Experiments conducted on the dataset collected from the benchmark show that MicroCERCL can accurately localize the root cause of microservice systems in such environments, significantly outperforming state-of-the-art approaches with an increase of at least 24.1% in top-1 accuracy.
• Abstract（参考訳）: クラウドネイティブなテクノロジの開発により、マイクロサービスベースのソフトウェアシステムは、障害発生時の根本原因を正確にローカライズする上で、課題に直面します。 さらに、クラウドとエッジのコラボレーティブ環境は、不安定なネットワークやネットワークセグメント間の高いレイテンシなど、さらなる困難をもたらす。 クラウドエッジのコラボレーティブ環境におけるマイクロサービスの根本原因を正確に特定することは、緊急の問題となっている。 本稿では,クラウドエッジ協調環境におけるカーネルとアプリケーションレベルで根本原因をピンポイントする新しいアプローチであるMicroCERCLを提案する。 私たちの重要な洞察は、障害は、不安定性と高いレイテンシを特徴とする、クラウドとエッジの協調環境において、直接の呼び出しと間接的なリソース競合依存関係を通じて伝播する、ということです。 これは、複数のマイクロサービスシステムを同時に含むハイブリッドデプロイメントにおいて、さらに複雑になるでしょう。 この知見を利用して、カーネルレベルの根本原因のローカライズを優先するために、カーネルレベルのログから有効な内容を抽出する。 さらに、異種動的トポロジスタックを構築し、グラフニューラルネットワークモデルをトレーニングし、履歴データに頼ることなく、アプリケーションレベルの根本原因を正確にローカライズする。 特に、私たちは、クラウドとエッジのコラボレーション環境(私たちの知る中で最大の、最も複雑な)における、最初のベンチマークハイブリッドデプロイメントマイクロサービスシステムをリリースしました。 ベンチマークから収集したデータセットで行った実験によると、MicroCERCLはそのような環境でマイクロサービスシステムの根本原因を正確にローカライズすることができ、少なくともトップ1の精度で24.1%の精度で最先端のアプローチを大幅に上回っている。

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