論文の概要: Failure Diagnosis in Microservice Systems: A Comprehensive Survey and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01710v1
• Date: Thu, 27 Jun 2024 10:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 19:32:46.348021
• Title: Failure Diagnosis in Microservice Systems: A Comprehensive Survey and Analysis
• Title（参考訳）: マイクロサービスシステムにおける障害診断: 総合的な調査と分析
• Authors: Shenglin Zhang, Sibo Xia, Wenzhao Fan, Binpeng Shi, Xiao Xiong, Zhenyu Zhong, Minghua Ma, Yongqian Sun, Dan Pei,
• Abstract要約: 独立デプロイメント、分散化、頻繁な動的インタラクションはカスケード障害をもたらす。 これらの問題は、運用効率とユーザエクスペリエンスに大きな影響を与えます。 この調査は2003年から現在までの94の論文の総合的なレビューと一次分析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.92325792850306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern microservice systems have gained widespread adoption due to their high scalability, flexibility, and extensibility. However, the characteristics of independent deployment, decentralization, and frequent dynamic interactions also introduce the risk of cascading failures, making it challenging to achieve accurate failure diagnosis and rapid system recovery. These issues severely impact operation efficiency and user experience. Recognizing the crucial role of failure diagnosis in enhancing the stability and reliability of microservice systems, researchers have conducted extensive studies and achieved a series of significant outcomes. This survey provides a comprehensive review and primary analysis of 94 papers from 2003 to the present, including an overview of the fundamental concepts, a research framework, and problem statements. These insights aim to help researchers understand the latest research progress in failure diagnosis. Publicly available datasets, toolkits, and evaluation metrics are also compiled to assist practitioners in selecting and validating various techniques, providing a foundation to advance the domain beyond current practices.
• Abstract（参考訳）: 現代のマイクロサービスシステムは、高いスケーラビリティ、柔軟性、拡張性のために広く採用されています。 しかし、独立デプロイメント、分散化、頻繁な動的相互作用の特徴は、カスケード障害のリスクも伴うため、正確な故障診断と迅速なシステム回復が困難である。 これらの問題は、運用効率とユーザエクスペリエンスに大きな影響を与えます。 マイクロサービスシステムの安定性と信頼性を高める上で、障害診断の重要な役割を認識した研究者は、広範な研究を行い、一連の重要な成果を上げた。 本調査は, 基礎概念, 研究枠組み, 問題ステートメントの概観を含む, 2003年から現在までの94論文の総括的レビューと一次分析を行う。 これらの知見は、研究者が障害診断における最新の研究の進歩を理解するのを助けることを目的としている。 公開されているデータセット、ツールキット、評価メトリクスもコンパイルされ、実践者がさまざまなテクニックを選択し、検証するのを支援し、現在のプラクティスを超えてドメインを前進させる基盤を提供する。

関連論文リスト

• Addressing Challenges in Data Quality and Model Generalization for Malaria Detection [0.0]
  マラリアは、特に時間的かつ正確な診断が効果的な治療と管理に重要である資源に制限された地域において、重要な世界的な健康上の負担を被っている。 Deep Learning (DL)は、マラリア検出を自動化するための変換ツールとして登場し、高い精度とスケーラビリティを提供する。 しかし、これらのモデルの有効性は、データ品質とモデル一般化の課題によって制約されている。 本稿では、これらの課題とそのマラリア検出性能への影響を包括的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T14:25:55Z)
• Design-Reality Gap Analysis of Health Information Systems Failure [0.0]
  本研究では,南アフリカの公立病院における健康情報システムの障害要因について検討した。 発見は、システムキャパシティの制約、ITリスク管理の不十分、重要なスキルギャップなど、HISの失敗に寄与するいくつかの要因を浮き彫りにする。 本研究は、公共医療におけるHISの成果を改善するために、デザインと現実のギャップに対処することの重要性を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T15:31:40Z)
• Beyond One-Time Validation: A Framework for Adaptive Validation of Prognostic and Diagnostic AI-based Medical Devices [55.319842359034546]
  既存のアプローチは、これらのデバイスを実際にデプロイする際の複雑さに対処するのに不足することが多い。 提示されたフレームワークは、デプロイメント中に検証と微調整を繰り返すことの重要性を強調している。 現在の米国とEUの規制分野に位置づけられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T11:13:52Z)
• A Comprehensive Survey on Root Cause Analysis in (Micro) Services: Methodologies, Challenges, and Trends [12.814440316872748]
  本調査は根本原因分析(RCA)技術に関する総合的かつ構造化されたレビューを提供することを目的としている。 メトリクス、トレース、ログ、マルチモデルデータを含む方法論を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T11:02:49Z)
• Unified Uncertainty Estimation for Cognitive Diagnosis Models [70.46998436898205]
  本稿では,幅広い認知診断モデルに対する統一的不確実性推定手法を提案する。 診断パラメータの不確かさをデータ・アスペクトとモデル・アスペクトに分解する。 本手法は有効であり,認知診断の不確実性に関する有用な知見を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-09T13:48:20Z)
• Lessons Learned from EXMOS User Studies: A Technical Report Summarizing Key Takeaways from User Studies Conducted to Evaluate The EXMOS Platform [5.132827811038276]
  信頼,理解可能性,モデル改善の3つの重要な側面に異なる説明型の影響を明らかにすることを目的とした2つのユーザスタディ。 その結果,データ構成の複雑なプロセスにおいて,ユーザを効果的に導くには,グローバルなモデル中心の説明だけでは不十分であることが示唆された。 本稿では、説明によって駆動される対話型機械学習システムの開発に不可欠な意味について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T14:04:45Z)
• Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
  メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。 本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z)
• Understanding metric-related pitfalls in image analysis validation [59.15220116166561]
  この研究は、画像解析におけるバリデーションメトリクスに関連する落とし穴に関する情報にアクセスするための、初めての包括的な共通点を提供する。 バイオメディカル画像解析に焦点をあてるが、他の分野へ移行する可能性があるため、対処された落とし穴はアプリケーションドメイン全体にわたって一般化され、新しく作成されたドメインに依存しない分類に分類される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T14:57:40Z)
• A Domain-Agnostic Approach for Characterization of Lifelong Learning Systems [128.63953314853327]
  「生涯学習」システムには,1)継続的学習,2)伝達と適応,3)拡張性があります。 この一連のメトリクスは、様々な複雑な生涯学習システムの開発に役立てることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T21:58:54Z)
• An Overview of Healthcare Data Analytics With Applications to the COVID-19 Pandemic [20.912943922420407]
  本稿では,医療の一般的な問題に対して,革新的な分析手法,機械学習ツール,メタヒューリスティックがどう対処できるかを説明する。 特に、現代のデジタル技術、統計手法、データプラットフォーム、データ統合システムの応用について述べる。 ビッグデータの分析と解釈は、複数の学際的な努力を必要とする非常に難しい作業である、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-25T06:37:24Z)
• Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
  臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。