論文の概要: Automated Root Cause Analysis System for Complex Data Products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15374v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 20:10:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:37.009256
• Title: Automated Root Cause Analysis System for Complex Data Products
• Title（参考訳）: 複合データ製品の自動根本原因解析システム
• Authors: Mathieu Demarne, Miso Cilimdzic, Tom Falkowski, Timothy Johnson, Jim Gramling, Wei Kuang, Hoobie Hou, Amjad Aryan, Gayatri Subramaniam, Kenny Lee, Manuel Mejia, Lisa Liu, Divya Vermareddy,
• Abstract要約: 本稿では,高速な診断実装と低学習曲線のための診断プラットフォームARCAS(Automated Root Cause Analysis System)を提案する。 アルカスは自動トラブルシューティングガイド(Auto-TSG)のコンステレーションで構成されており、製品テレメトリを使用して問題を検出し、ほぼリアルタイムで緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7458548956314806
• License:
• Abstract: We present ARCAS (Automated Root Cause Analysis System), a diagnostic platform based on a Domain Specific Language (DSL) built for fast diagnostic implementation and low learning curve. Arcas is composed of a constellation of automated troubleshooting guides (Auto-TSGs) that can execute in parallel to detect issues using product telemetry and apply mitigation in near-real-time. The DSL is tailored specifically to ensure that subject matter experts can deliver highly curated and relevant Auto-TSGs in a short time without having to understand how they will interact with the rest of the diagnostic platform, thus reducing time-to-mitigate and saving crucial engineering cycles when they matter most. This contrasts with platforms like Datadog and New Relic, which primarily focus on monitoring and require manual intervention for mitigation. ARCAS uses a Large Language Model (LLM) to prioritize Auto-TSGs outputs and take appropriate actions, thus suppressing the costly requirement of understanding the general behavior of the system. We explain the key concepts behind ARCAS and demonstrate how it has been successfully used for multiple products across Azure Synapse Analytics and Microsoft Fabric Synapse Data Warehouse.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、高速な診断実装と低学習曲線のためのドメイン固有言語(DSL)に基づく診断プラットフォームARCAS(Automated Root Cause Analysis System)を提案する。 アルカスは自動トラブルシューティングガイド(Auto-TSG)のコンステレーションで構成されており、製品テレメトリを使用して問題を検出し、ほぼリアルタイムで緩和することができる。 DSLは特に、被検体の専門家が診断プラットフォームの他の部分とどのように相互作用するかを理解することなく、高度にキュレートされ、関連するAuto-TSGを短時間で提供できるように調整されている。 これはDatadogやNew Relicのようなプラットフォームとは対照的だ。 ARCASはLarge Language Model (LLM) を使用してオートTSGの出力を優先順位付けし、適切なアクションを取る。 ARCASの背景にある重要な概念を説明し、Azure Synapse AnalyticsやMicrosoft Fabric Synapse Data Warehouseなど、複数の製品でうまく使われていることを実証する。

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