論文の概要: Utilizing Graph Neural Networks for Effective Link Prediction in Microservice Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15019v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 01:51:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:37.901432
• Title: Utilizing Graph Neural Networks for Effective Link Prediction in Microservice Architectures
• Title（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャにおける効果的なリンク予測のためのグラフニューラルネットワークの利用
• Authors: Ghazal Khodabandeh, Alireza Ezaz, Majid Babaei, Naser Ezzati-Jivan,
• Abstract要約: 本研究では、特にグラフ注意ネットワークGATを用いて、マイクロサービスコールグラフのリンク予測を行うグラフニューラルネットワークベースのアプローチを提案する。 インタラクションが散発的に発生し、しばしば頻度が低くなるソーシャルネットワークとは異なり、マイクロサービスコールグラフは、非常に頻繁で時間に敏感なインタラクションを伴います。 実世界のデータを用いて、AUC、Precision、Recall、F1 Scoreなどのパフォーマンス指標でモデルを評価し、マイクロサービスのインタラクションを予測する上で、その精度と堅牢性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Managing microservice architectures in distributed systems is complex and resource intensive due to the high frequency and dynamic nature of inter service interactions. Accurate prediction of these future interactions can enhance adaptive monitoring, enabling proactive maintenance and resolution of potential performance issues before they escalate. This study introduces a Graph Neural Network GNN based approach, specifically using a Graph Attention Network GAT, for link prediction in microservice Call Graphs. Unlike social networks, where interactions tend to occur sporadically and are often less frequent, microservice Call Graphs involve highly frequent and time sensitive interactions that are essential to operational performance. Our approach leverages temporal segmentation, advanced negative sampling, and GATs attention mechanisms to model these complex interactions accurately. Using real world data, we evaluate our model across performance metrics such as AUC, Precision, Recall, and F1 Score, demonstrating its high accuracy and robustness in predicting microservice interactions. Our findings support the potential of GNNs for proactive monitoring in distributed systems, paving the way for applications in adaptive resource management and performance optimization.
• Abstract（参考訳）: 分散システムにおけるマイクロサービスアーキテクチャの管理は、サービス間インタラクションの高周波と動的性質のため、複雑でリソース集約的です。 これらの未来のインタラクションの正確な予測は、適応的な監視を強化し、エスカレートする前に、積極的な保守と潜在的なパフォーマンス問題の解決を可能にする。 本研究では,グラフニューラルネットワーク GNN ベースのアプローチ,特にグラフ注意ネットワーク GAT を用いて,マイクロサービスコールグラフのリンク予測を行う。 インタラクションが散発的に発生し頻度が低いソーシャルネットワークとは異なり、マイクロサービスコールグラフは、運用パフォーマンスに不可欠な、非常に頻繁で時間に敏感なインタラクションを伴います。 提案手法は,これらの複雑な相互作用を正確にモデル化するために,時間的セグメンテーション,高度な負サンプリング,GATのアテンション機構を活用する。 実世界のデータを用いて、AUC、Precision、Recall、F1 Scoreなどのパフォーマンス指標でモデルを評価し、マイクロサービスのインタラクションを予測する上で、その精度と堅牢性を実証した。 本研究は,分散システムにおけるプロアクティブモニタリングのためのGNNの可能性をサポートし,適応的資源管理と性能最適化の応用の道を開いた。

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