論文の概要: Model Discovery and Graph Simulation: A Lightweight Gateway to Chaos Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11176v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 13:34:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.035261
• Title: Model Discovery and Graph Simulation: A Lightweight Gateway to Chaos Engineering
• Title（参考訳）: モデル発見とグラフシミュレーション - カオスエンジニアリングへの軽量ゲートウェイ
• Authors: Anatoly A. Krasnovsky,
• Abstract要約: カオスエンジニアリングはレジリエンスのリスクを明らかにしますが、広く頻繁に実行するには高価で運用上のリスクがあります。 我々は、単純な接続のみのトポロジモデルにより、フェールストップフォールトの下で、高速で低リスクなアベイラビリティー推定を行うことができると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Chaos engineering reveals resilience risks but is expensive and operationally risky to run broadly and often. Model-based analyses can estimate dependability, yet in practice they are tricky to build and keep current because models are typically handcrafted. We claim that a simple connectivity-only topological model - just the service-dependency graph plus replica counts - can provide fast, low-risk availability estimates under fail-stop faults. To make this claim practical without hand-built models, we introduce model discovery: an automated step that can run in CI/CD or as an observability-platform capability, synthesizing an explicit, analyzable model from artifacts teams already have (e.g., distributed traces, service-mesh telemetry, configs/manifests) - providing an accessible gateway for teams to begin resilience testing. As a proof by instance on the DeathStarBench Social Network, we extract the dependency graph from Jaeger and estimate availability across two deployment modes and five failure rates. The discovered model closely tracks live fault-injection results; with replication, median error at mid-range failure rates is near zero, while no-replication shows signed biases consistent with excluded mechanisms. These results create two opportunities: first, to triage and reduce the scope of expensive chaos experiments in advance, and second, to generate real-time signals on the system's resilience posture as its topology evolves, preserving live validation for the most critical or ambiguous scenarios.
• Abstract（参考訳）: カオスエンジニアリングはレジリエンスのリスクを明らかにしますが、広く頻繁に実行するには高価で運用上のリスクがあります。 モデルに基づく分析は、信頼性を見積もることができるが、実際には、モデルは通常手作りであるため、ビルドと電流の維持が難しい。 単純な接続のみのトポロジモデル — サービス依存グラフとレプリカ数 — は、フェールストップ障害の下で、高速で低リスクな可用性の見積を提供することができる、と私たちは主張しています。 これは、チームがすでに持っているアーティファクト(例えば、分散トレース、サービスメッシュテレメトリ、設定/管理)から明示的に分析可能なモデルを合成することで、チームがレジリエンステストを開始するためのアクセス可能なゲートウェイを提供する。 例えば、DeathStarBench Social Networkの証明として、Jaegerから依存グラフを抽出し、2つのデプロイモードと5つの障害率で可用性を推定する。 レプリケーションでは、中距離障害率の中央値エラーはゼロに近いが、非レプリケーションでは、排除されたメカニズムと整合した符号付きバイアスが示される。 これらの結果は2つの機会を生み出します。ひとつは、前もって高価なカオス実験のスコープをトリアージし削減し、もうひとつは、トポロジが進化するにつれてシステムのレジリエンス姿勢にリアルタイムな信号を生成し、最も重要または曖昧なシナリオのライブ検証を保存することです。

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