論文の概要: Are GNNs Effective for Multimodal Fault Diagnosis in Microservice Systems?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02766v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 05:18:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:09:43.709668
• Title: Are GNNs Effective for Multimodal Fault Diagnosis in Microservice Systems?
• Title（参考訳）: GNNはマイクロサービスシステムにおけるマルチモーダル障害診断に有効か?
• Authors: Fei Gao, Ruyue Xin, Yaqiang Zhang,
• Abstract要約: 本稿では, 断層診断フレームワークにおけるGNNの代替として, 単純なトポロジーに依存しないベースラインであるDiagMLPを提案する。 その結果,DiagMLPは故障診断タスクにおいて,GNNベースの手法と競合し,さらに優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5232845658558527
• License:
• Abstract: Fault diagnosis in microservice systems has increasingly embraced multimodal observation data for a holistic and multifaceted view of the system, with Graph Neural Networks (GNNs) commonly employed to model complex service dependencies. However, despite the intuitive appeal, there remains a lack of compelling justification for the adoption of GNNs, as no direct evidence supports their necessity or effectiveness. To critically evaluate the current use of GNNs, we propose DiagMLP, a simple topology-agnostic baseline as a substitute for GNNs in fault diagnosis frameworks. Through experiments on five public datasets, we surprisingly find that DiagMLP performs competitively with and even outperforms GNN-based methods in fault diagnosis tasks, indicating that the current paradigm of using GNNs to model service dependencies has not yet demonstrated a tangible contribution. We further discuss potential reasons for this observation and advocate shifting the focus from solely pursuing novel model designs to developing challenging datasets, standardizing preprocessing protocols, and critically evaluating the utility of advanced deep learning modules.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスシステムの障害診断は、複雑なサービス依存関係をモデル化するために一般的に使用されるグラフニューラルネットワーク(GNN)によって、システムの全体的かつ多面的なビューのために、マルチモーダルな監視データをますます受け入れている。 しかし、直感的なアピールにもかかわらず、その必要性や効果を裏付ける直接的な証拠がないため、GNNの採用に対する説得力のある正当化は依然として欠如している。 故障診断フレームワークにおけるGNNの代替として,単純なトポロジーに依存しないベースラインであるDiagMLPを提案する。 5つの公開データセットの実験により、DiagMLPが障害診断タスクにおいてGNNベースのメソッドと競合し、さらに性能も向上していることがわかりました。 この観察の潜在的な理由をさらに議論し、新しいモデル設計を追求することから、挑戦的なデータセットの開発、事前処理プロトコルの標準化、高度なディープラーニングモジュールの有用性の批判的な評価へと焦点を移すことを提唱する。

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