論文の概要: Root Cause Analysis for Microservice System based on Causal Inference: How Far Are We?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13729v1
• Date: Sun, 25 Aug 2024 05:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 18:09:49.713605
• Title: Root Cause Analysis for Microservice System based on Causal Inference: How Far Are We?
• Title（参考訳）: 因果推論に基づくマイクロサービスシステムの根本原因分析:どこまで遠いのか?
• Authors: Luan Pham, Huong Ha, Hongyu Zhang,
• Abstract要約: マイクロサービスシステムに対する因果推論に基づく根本原因分析手法の包括的な評価を行う。 それぞれの手法は有効性、効率性に欠ける傾向にあり、特定のパラメータに対する感度を示す傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.627235799040388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Microservice architecture has become a popular architecture adopted by many cloud applications. However, identifying the root cause of a failure in microservice systems is still a challenging and time-consuming task. In recent years, researchers have introduced various causal inference-based root cause analysis methods to assist engineers in identifying the root causes. To gain a better understanding of the current status of causal inference-based root cause analysis techniques for microservice systems, we conduct a comprehensive evaluation of nine causal discovery methods and twenty-one root cause analysis methods. Our evaluation aims to understand both the effectiveness and efficiency of causal inference-based root cause analysis methods, as well as other factors that affect their performance. Our experimental results and analyses indicate that no method stands out in all situations; each method tends to either fall short in effectiveness, efficiency, or shows sensitivity to specific parameters. Notably, the performance of root cause analysis methods on synthetic datasets may not accurately reflect their performance in real systems. Indeed, there is still a large room for further improvement. Furthermore, we also suggest possible future work based on our findings.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャは多くのクラウドアプリケーションで採用されている。 しかしながら、マイクロサービスシステムにおける障害の根本原因を特定することは、依然として困難で時間を要する作業です。 近年、様々な因果推論に基づく根本原因分析手法を導入し、根本原因の特定を支援する。 マイクロサービスシステムにおける因果推論に基づく根本原因分析技術の現状をよりよく理解するために,9つの因果発見手法と21の根本原因解析手法を総合的に評価する。 本評価は,因果推論に基づく根本原因分析手法の有効性と効率の両立を図ることを目的としている。 実験結果と分析結果から,全ての状況においてどの手法も目立たず,各手法は有効性,効率性,あるいは特定のパラメータに対する感度が低い傾向にあることが示された。 特に、合成データセットにおける根本原因分析手法の性能は、実システムにおけるその性能を正確に反映していない可能性がある。 実際、さらなる改善の余地はまだ大きい。 また,本研究の成果に基づく今後の研究も提案する。

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