論文の概要: System States Forecasting of Microservices with Dynamic Spatio-Temporal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07894v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 02:52:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:09:23.300158
- Title: System States Forecasting of Microservices with Dynamic Spatio-Temporal Data
- Title（参考訳）: 動的時空間データによるマイクロサービスのシステム状態予測
- Authors: Yifei Xu, Jingguo Ge, Haina Tang, Shuai Ding, Tong Li, Hui Li,
- Abstract要約: 現在の予測手法は、関係が重要となる環境では不十分である。
短期および長期の予測タスクでは,MAE(Mean Absolute Error)の8.6%削減,MSE(Mean Squared Error)の2.2%削減を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.519440926598524
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) era, accurately forecasting system states is crucial. In microservices systems, this task encounters the challenge of dynamic and complex spatio-temporal relationships among microservice instances, primarily due to dynamic deployments, diverse call paths, and cascading effects among instances. Current time-series forecasting methods, which focus mainly on intrinsic patterns, are insufficient in environments where spatial relationships are critical. Similarly, spatio-temporal graph approaches often neglect the nature of temporal trend, concentrating mostly on message passing between nodes. Moreover, current research in microservices domain frequently underestimates the importance of network metrics and topological structures in capturing the evolving dynamics of systems. This paper introduces STMformer, a model tailored for forecasting system states in microservices environments, capable of handling multi-node and multivariate time series. Our method leverages dynamic network connection data and topological information to assist in modeling the intricate spatio-temporal relationships within the system. Additionally, we integrate the PatchCrossAttention module to compute the impact of cascading effects globally. We have developed a dataset based on a microservices system and conducted comprehensive experiments with STMformer against leading methods. In both short-term and long-term forecasting tasks, our model consistently achieved a 8.6% reduction in MAE(Mean Absolute Error) and a 2.2% reduction in MSE (Mean Squared Error). The source code is available at https://github.com/xuyifeiiie/STMformer.
- Abstract（参考訳）: AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)の時代には、システムの状態を正確に予測することが重要です。
マイクロサービスシステムでは、このタスクは、動的デプロイメント、多様なコールパス、インスタンス間のカスケード効果など、マイクロサービスインスタンス間の動的で複雑な時空間的関係の課題に直面する。
空間的関係が重要となる環境では,本質的なパターンに着目した現行の時系列予測手法は不十分である。
同様に、時空間グラフのアプローチは、時間的傾向の性質を無視し、主にノード間のメッセージパッシングに集中する。
さらに、マイクロサービス領域における現在の研究は、システムの進化するダイナミクスを捉える上で、ネットワークメトリクスとトポロジ構造の重要性を過小評価することが多い。
本稿では,マイクロサービス環境におけるシステム状態の予測に適したモデルであるSTMformerについて紹介する。
本手法は動的ネットワーク接続データとトポロジ情報を利用して,システム内の複雑な時空間関係のモデル化を支援する。
さらに、私たちはPatchCrossAttentionモジュールを統合して、世界的なカスケーディング効果の影響を計算します。
マイクロサービスシステムに基づくデータセットを開発し、STMformerによる先進的なメソッドに対する包括的な実験を行った。
短期および長期の予測タスクでは,MAE(Mean Absolute Error)の8.6%削減,MSE(Mean Squared Error)の2.2%削減を達成した。
ソースコードはhttps://github.com/xuyifeiiie/STMformer.comで入手できる。
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